학생이다 보니 돈이 부족해서 할인 기간 때 강의를 구매하려고 해요.지금은 부트캠프 중이라서 강의수강 시간이 부족해서 구매 후 나중에 수강하려고 합니다. 구매한 건 다 수강하려고 합니다.. 하지만 나중에 어떤 이유로 몇몇 강의는 필요성을 못느껴서 환불하려고 하면 환불 가능할까요?(한번도 듣지 않은 강의라면..)구매일 일주일이 지나면 환불이 불가능할까요

PM과 서비스기획자에 대한 차이가 애매합니다. 챗지피티 기능을 이용해서 내용을 살펴봤지만 확 와닿지 않습니다. 하기 내용은 제가 챗GPT를 이용하고 검색해서나온 내용입니다서비스 기획자와 PM의 차이점[역할 범위]서비스 기획자는 특정 기능이나 서비스에 초점을 맞추어 문제를 해결합니다.PM은 제품 전체의 비전과 전략을 수립하고, 더 큰 그림을 보며 의사결정을 합니다.[조직 구조]서비스 기획자는 기획, 디자인, 개발팀이 분리된 조직에서 팀 간 의견을 조율하는 역할을 합니다.PM은 하나의 프로덕트 팀 내에서 개발자, 디자이너와 협업하며 제품 개선과 의사결정을 주도합니다.[운영 방식]애자일 방식의 조직에서는 PM이, 워터폴 방식의 조직에서는 서비스 기획자가 주로 활용됩니다.2. UXUI 디자이너의 한단계 업그레이드 버전이 프로덕트 디자이너라고 생각하고 있습니다. 둘의 차이는 어떻게정확히 정의내릴 수 있을까요?3.현재 홈페이지 디자인을 기획하고 워드프레스로구축하고있는 웹디입니다. 프로덕트 디자이너가 되고 싶고 프로덕트 디자이너는 경력만 뽑는것같던데 UXUI디자이너부터 시작하면 될까요? 영화님은 바로 PD가 되신건가요??4. 다른 사설 강의도 수강중인데 그곳 멘토님은 UI디자인에 많은 강점이 있다고합니다. 똑같은 프로덕트디자이너라도 UI쪽에 강점이 크면 어떤 이득이 있을까요? 디자이너라면 디자인을 기본적으로 잘해야한다고 생각하는데 프로덕트디자이너라도 UI쪽에 약한 사람들이 실무에 많나요??? 5. PM과 PD의 의견차이가 있을 것같습니다. PD도 어느정도 기획의 역할도 하지 않나요?? 그럴때 PM의 기획이 마음에들지 않거나 누가 봐도 별로라면 어떻게 되는걸까요?? 어떻게 서로 조율하나요?

 학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/)2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예)3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예)[질문 내용]여기에 질문 내용을 남겨주세요.TestString6를 풀다가 찾다찾다 못찾아서 제 식대로 풀어버렸는데 논리적으로 하자가 없는 지가 궁금해서 풀이식을 올려봅니다.물론 인덱스메소드를 쓰지 않았지만 이렇게 풀면 문제되는 부분이 있을까요? 아직도 배열에서 헤메고 있는 초보라 배열을 제대로 썼는지도 궁금합니다.

강의에서 설명해주신 ~/.bashrc 파일의 용도는 이해됩니다./etc/environment 파일도 유사하게 사용되는 것 같은데, 혹시 /etc/environment 파일에 적용되는 환경변수에 대한 정확한 설명을 해주실수 있을까요?

수치형 데이터 스케일링 할때,범주형 데이터 라벨 인코딩 하듯이, 아래와 같은 방법으로 해도 되는지요? 에러가 나서, 방법이 자체가 잘 못 된건지.. 아니면 방법은 틀리지 않은데, 부분적인 코드 작성에 실수가 있는건지 .... 여쭤보고 싶습니다. ^^;;from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler n_cols = ['Age', 'AnnualIncome', 'FamilyMembers', 'ChronicDiseases'] for n_col in n_cols : scaler = MinMaxScaler() X_train[n_col] = scaler.fit_transform(X_train[n_col]) test[n_col] = scaler.transform(test[n_col]) 

섹션 2HTML & CSS 기본그랩마켓 웹 화면 구현하기 코드 복사할 수 있을까요?컴퓨터를 새로 샀는데 굳이 다시 구현 할 필요가 없어서 그렇습니다.

3분에서 나온 것에 보면 이미지 정보가 앞에 들어가고 뒤에 업로드 할수 있는 php코드가 들어가서 새로운 쉘 코드를 업로드 하라고 하셨는데 이미지 정보가 있는 쉘 코드를 실행하면 에러가 나지 않나요? 예제를 보여주실수 있나요?

[질문 템플릿]1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? [질문 내용]private static void run(TaskScheduler scheduler) { while (scheduler.getRemainingTasksSize() > 0) { scheduler.processNextTask(); } }여기에서 while (scheduler.getRemainingTasksSize() > 0)로 이미 task의 여부를 판단할 수 있는 조건 처리가 있는데 public void processNextTask() { Task processTask = tasks.poll(); if (processTask != null) { processTask.execute(); } }내부 실행 메서드에서도 한번 더 task가 있는지 null 체크를 했습니다. 제가 풀었을 때는 이미 제약이 걸렸다고 생각하여null 체크까지는 해주지 않고 풀어서 질문 남깁니다. 이미 이전에 비슷한 제약이 걸려있는데,내부 메서드에서도 한번 더 제약을 거는 이유가 궁금합니다.아니면 다른 예외가 발생할 수 있는 케이스가 있는건가요?

안녕하세요 예외처리에 대한 질문이생겨 글 적습니다 !MemberServiceV3_2에서 bizLogic()을 호출해서 메서드에서 던져진 SQLException을 잡습니다 그런데 MemberServiceV3_1에서 트랜잭션 매니저로 처리하는 try catch문에서는 Exception으로 예외를 잡는데 Exception이 모든 예외의 조상이라서 모든 예외를 잡는건 알고있습니다 !그런데 헷갈리는 부분이 SQLException이 commit을 하면 사라지나요 ?아니면이때 SQLException이 잡히나요 ? 잡히지만 이미 커밋을 해버려서 롤백할 데이터가 없기 때문에 SQLException을 IllegalStateException으로 바꿔주기만 하고 try catch문을 빠져나오는 걸까요 ?? 

모든 질문은 레드라쿤 디스코드 서버의 BHPT 질문게시판에 해주세요

강의를 완강하고 캐글로 공부하려고 하는데 수업때 풀었던문제랑 겹치는 문제가 무엇인지 궁금합니다. 또는 우선순위랑 필수문제가 있는지, 수업이랑 겹쳐서 볼 필요 없는 문제는 무엇인지 궁금합니다.

username에 한글을 사용해서 보냈을 때, log나 println에서 깨짐현상이 일어나서 setCharacterEncoding에서 UTF-8로 설정해도 깨지길래 postman content-type에 charset=utf-8로 설정도 해봤는데 계속 깨진 상태입니다... 어디에서 발생한 문제인가요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요train = train.drop 할 때가 있고target = train.pop 할 때있는데 방법이 다른 이유가 무엇인지

5회 2형 lightgbm으로 작성하면 아래와 같은 문구가 나타납니다. 혹시 어떤 부분이 잘못되었을까여??< 코드 >x_train = pd.get_dummies(x_train) x_test = pd.get_dummies(x_test)from sklearn.model_selection import train_test_split xx_train, xx_test, yy_train, yy_test = train_test_split(x_train, y_train, test_size = 0.2, random_state = 42)import lightgbm as lgb model_g = lgb.LGBMRegressor(n_estimators = 150, max_depth = 4, random_state = 42) model_g.fit(xx_train, yy_train) pred_t_g = model_g.predict(xx_test) < 에러 메세지 >[LightGBM] [Warning] Found whitespace in feature_names, replace with underlines[LightGBM] [Info] Auto-choosing row-wise multi-threading, the overhead of testing was 0.000399 seconds.You can set force_row_wise=true to remove the overhead.And if memory is not enough, you can set force_col_wise=true.[LightGBM] [Info] Total Bins 395[LightGBM] [Info] Number of data points in the train set: 3007, number of used features: 23[LightGBM] [Info] Start training from score 12318.722980[LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf[LightGBM] [Warning] No further splits with positive gain, best gain: -inf

종자가 문자형이라 C()를 하는 것인데, ols에서 자체적으로 원핫 인코딩을 진행한다고 들었던 것 같은데, 그럼 C를 안붙여도 되지 않을까 해서 진행해봤는데, 값이 똑같이 나옵니다. 그냥 C()붙이는걸 생각 안해도 괜찮을까요?

강사님께서 설명해주신대로 LoginCheckFilter를 만들어서 적용해서 Chrome에서 실행해봤는데 localhost:8080/items를 입력해도 자동으로 localhost:8080 으로 이동합니다... 그래서 혹시나 싶어서 LoginCheckFilter를 적용하기 전으로 하고 다시 localhost:8080/items 를 입력했더니, 그래도 localhost:8080 으로 이동이 됩니다.제가 코드를 잘못 입력한건가 싶었는데 Chrome이 아니라 Safari로 들어가서 localhost:8080/items를 입력하면 Filter적용전에는 localhost:8080/items 에 접근이 가능하고, Filter 적용시에는 http://localhost:8080/login?redirectURL=/items 로 redirect가 이루어집니다.Chrome에서 어떤 설정을 만져야 제대로 동작하게 될까요....?Safari에서는 제대로 동작하는데 왜 Chrome만 동작이 안되는지 모르겠습니다...

이미 앞에서 글을 써주신 분이 계신데요,저도 같은 입장이라 글을 남기게 되었습니다ㅜㅜ직접 애플리케이션을 만들어보며 눈으로 확인하는 작업이 필요한데, 연결이 되지 않으니 사실 어느 부분부터 손을 대는 것이 맞는지 모르겠습니다.포털에서 받아온 OPEN API를 사용하려 해도 이게 잘 하고 있는 건지 어떤지 확인을 할 수도 없구요.23년도에 이 부분에 관하여 글을 작성하셨는데,지금은 시간이 꽤 흘렀으니 혹시 API부분을 해결한 설명 자료가 있나요? 도무지 감이 안 잡히네요..앞의 기초 수업은 잘 넘어왔는데 실전 수업은 진도를 전혀 나가지 못하고 있습니다..

안녕하세요! # 주어진 데이터에서 상위 10개 국가의 접종률 평균과 하위 10개 국가의 접종률 평균을 구하고, 그 차이를 구해보세요 # (단, 100%가 넘는 접종률 제거, 소수 첫째자리까지 출력)이 문제에서 df2 = df.groupby('country').max() 왜 이 코드가 나오는지 이해를 못하겠습니다 ㅜ국가별로 접종률의 최대값이 나오는건가요?? 상, 하위국가를 구해야하니 국가별로 groupby를 해야하는 것은 알겠는데 max를 하는 이유는 무엇일까요?

https://www.kaggle.com/code/agileteam/t3-2-example-py/캐글에 올려주신 문제를 보고 있는데 위랑 아래 각각 결과가 다른데 이유를 모르겠어서 문의남깁니다.로지스틱 회귀 문제의 계수문제는 logit으로 푸는게 맞는걸까요?import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 데이터 로드 df = pd.read_csv('/kaggle/input/bigdatacertificationkr/Titanic.csv') # 데이터 전처리 df['Gender'] = df['Gender'].map({'male': 0, 'female': 1}) # 로지스틱 회귀 모형 생성 및 학습 X = df[['Pclass', 'Gender', 'SibSp', 'Parch']] y = df['Survived'] model = LogisticRegression() model.fit(X, y) # parch 변수의 계수값 출력 print("Parch 변수의 계수값:", model.coef_[0][3])import pandas as pd from statsmodels.formula.api import logit df = pd.read_csv("/kaggle/input/bigdatacertificationkr/Titanic.csv") formula = "Survived ~ C(Pclass) + Gender + SibSp + Parch" model = logit(formula, data=df).fit() model.params['Parch']

안녕하세요 잘 보고 있습니다 질문이 하나 있는데요최초 로그인 시에 앱스테이트를 업데이트 해주고 사용하는게 일반적일까요?아니면 어느 시점에 앱스테이트를 가져오는게 좋을까요? 감사합니다