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기출6회 작업형1

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

3번 문제를 아래와같이 풀었더니 답이 다릅니다 어디가 틀린걸까요?

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shs4166 댓글 2 좋아요 0 조회수 74

판다스와 파이썬에서 슬라이싱 차이

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

파이썬에서는 a:b로 슬라이싱하면, 인덱스가 a인 데이터부터 b-1인 데이터까지 출력 판다스의 .loc[a:b]에서는 a부터 b까지 출력 이렇게 차이가 있는 것 맞나요...??

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배진석 댓글 2 좋아요 0 조회수 77

loc로 astype값 입력?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

df.loc[:, '칼로리'] = df.loc[:, '칼로리'].astype('int') 이 코드로는 astype한 값이 입력이 안 되고, df['칼로리']로 했을 때만 입력되는 이유가 있을까요??

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배진석 댓글 2 좋아요 0 조회수 59

xgb 관련 에러

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 체험 환경에서 xgb 모델 사용 시, 다음과 같은 에러가 발생하는데 괜찮을까요? 테스트 케이스 추가해서 돌려봤을 땐 에러가 안 뜨긴 해요..! /usr/local/lib/python3.12/site-packages/xgboost/core.py:265: FutureWarning: Your system has an old version of glibc (< 2.28). We will stop supporting Linux distros with glibc older than 2.28 after May 31, 2025 . Please upgrade to a recent Linux distro (with glibc 2.28+) to use future versions of XGBoost. Note: You have installed the 'manylinux2014' variant of XGBoost. Certain features such as GPU algorithms or federated learning are not available. To use these features, please upgrade to a recent Linux distro with glibc 2.28+, and install the 'manylinux_2_28' variant. warnings.warn(

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BD (BD) 댓글 2 좋아요 0 조회수 83

2회 기출유형 작업형1 -2 번 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

선생님 1-2의 데이터는 행이 100개라서 #앞에서부터 순서대로 80% 데이터만 활용 df = df.iloc[:80] before = df['f1'].std() #f1컬럼의 결측치를 채우기 전의 표준편차 #f1중앙값 df['f1'] = df['f1'].fillna(df['f1'].median()) after = df['f1'].std() print(abs(after - before)) 이런식으로 코드를 작성했는데 왜 답이 0으로 나올까요?

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jocharlie 댓글 2 좋아요 0 조회수 54

focus 시에만 화면 업데이트 되는 이유 + 해결방법

미해결

Slack 클론 코딩[실시간 채팅 with React]

웹소켓 커넥션은 유지되어 데이터까지 들어오지만 view update는 브라우저 focus되어야만 발생하는걸 보여주셨는데요 원인과 대중적인 해결방법이 있는지 궁금합니다 (사파적 방식x, 대중적인 정파적 방식o)

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Eric J 댓글 2 좋아요 0 조회수 191

결측치 처리

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 데이터 전처리 과정에서 궁금한 사항이 있어서 질문 드립니다. 결측치 처리할 때 결측치가 있는 컬럼들을 그냥 다 삭제를 해도 되는건가요? 결측치를 다른값으로 채우는 방법도 있는데 어떤 컬럼은 삭제하고 어떤 컬럼은 다른 값으로 채우는지 기준을 잘 모르겠습니다.(그래서 결측치가 있다면 그냥 다 삭제하는 방법으로 진행해도 되는지 궁금합니다.)

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고동협 댓글 2 좋아요 0 조회수 97

useEffect 개수 관리

미해결

Slack 클론 코딩[실시간 채팅 with React]

useEffect가 잘못짜면 디버깅이 골치아파서 관리에 신경을 쓰는데요. 제로초님의 useEffect 사용패턴이 궁금합니다 deps가 같은 것 끼리는 전부 묶어둔다 deps가 같아도 로직 범주가 다르면 분리한다 저는 보통 2번을 선호하는데 useEffect 많아져서 드러워집니다. 그렇다고 1번은 더 머리가 아픈데,, 제로초님의 기준이나 이 문제에 대한 나름의 best practice가 있으신지 궁금합니다

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Eric J 댓글 2 좋아요 0 조회수 141

로지스틱회귀분석이 강의가 줄어든것 같아요~

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

로지스틱 회귀분석 강의가 줄어든것 같은데 어디서 더 확인할 수 있을까요? 작업형3 요약해 주신것에는 오류율, AIC, BIC, 잔차, 로그우도, 잔차이탈도 등이 있는데 강의가 없어서 문의 드립니다.

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ihj0407 댓글 2 좋아요 0 조회수 95

과적합질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/heart/2files/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/heart/2files/test.csv") # train = pd.read_csv("train.csv") # test = pd.read_csv("test.csv") train.info() train.describe() test.info() train.isnull().sum() y_train = train.pop('output') #원-핫 인코딩 train_oh = pd.get_dummies(train) test_oh = pd.get_dummies(test) data = pd.concat([train,test],axis=0) data_oh = pd.get_dummies(data) train_oh=data_oh.iloc[:len(train)] test_oh=data_oh.iloc[len(train):] #데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val=train_test_split(train_oh,y_train,test_size=0.15,random_state=0) print(X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, accuracy_score rf = RandomForestClassifier(random_state=2022, max_depth=5, n_estimators=400) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) pred_proba = rf.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1])) print(f1_score(y_val, pred)) print(accuracy_score(y_val, pred)) 이 코드를 여기까지 실행했을때 위의 사진처럼 과적합이 발생한거 같은데 무엇을 조정하면 좋을지잘 모르겠습니다. 그리고 id컬럼은 삭제를 안하고 진행을 해왔는데요! 이 영향때문에 과적합이 나오는 것인지 궁금합니다

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김지수 댓글 3 좋아요 0 조회수 75

라이브러리 서치 방법

미해결

Slack 클론 코딩[실시간 채팅 with React]

강의에서 말씀주시는 것 처럼 가급적 라이브러리를 쓰고 싶은데요. 제가 경력이 짧아서인지 라이브러리 서치에 애를 먹습니다 "가장 대중 픽" 찾는다고 할 때 어떤 방법으로 접근하시는지 궁금합니다 제 생각엔 다운로드 수..는 순위가 아닌 절대량이라 모호하고 이 기능은 요즘 이게 좋더라하는 얘기를 나누는 커뮤니티가 따로 있으려나요? npm이나 구글링해서 나오는 무수한 라이브러리들 다 비교하는건 거시기한 상황입니다

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Eric J 댓글 2 좋아요 0 조회수 128

ID컬럼 삭제

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

ID컬럼 삭제는 생략해도 가능한가요?!

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김지수 댓글 2 좋아요 0 조회수 73

시나공 작업형3연습문제 section9 로지스틱회귀

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 퇴근후딴짓님 시나공과같이 공부중인데 위 부분 교재 p. 419 2번문제 p_value가 유의한 변수만 사용하여 라고 되어있는데 --> 풀이에는 유의하지 않은 service( 0.567) 까지 잘못 들어간 거 맞나요..??

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양지은 댓글 2 좋아요 0 조회수 72

코랩 연습장 사용중에

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

코랩 연습장으로 코드 작성중에 무슨 버튼을 잘못 눌렀는데 그 이후로 회식 기울어진 글씨로 거진 답에 가까운 코드가 뜹니다 실수로 누른거라 뭘 눌렀는지 모르는데 어떻게 원상태로 돌릴 수 있을까요?

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문지현 댓글 2 좋아요 0 조회수 48

질문2개 있습니다.

해결됨

(2026 업데이트)Cursor와 ChatGPT로 시작하는 바이브코딩

message': 'insert or update on table \"festival_basic\" violates foreign key constraint 이 에러 발생시 강의안 sql 문 다운 받으면 됩니다. sql없어서 나는 에러입니다.

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zzzzz 댓글 1 좋아요 0 조회수 150

12강 영상 편집하셔야 됩니다!

해결됨

[DS 뭐하니- 첫 번째 이야기] 이틀에 하나씩 만드는 웹 크롤링

중간부터 불필요한 내용이 들어가있어요~ 편집점이 잘못된것 같습니다. 강의 잘 듣고 있습니다! 수고하세요~~!

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이승룡 댓글 1 좋아요 1 조회수 86

문제3 셀 실행시 문구

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제3번에 셀 실행하면 답도 나오고, 다른것도 나오는데, 무슨뜻이야? 133 <ipython-input-41-735169098>:16: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3)

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khu0605 댓글 2 좋아요 0 조회수 69

dropna 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df= df.dropna 말고 df['f3'] = df['f3'].dropna() 로 하면안되나요?

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khu0605 댓글 2 좋아요 0 조회수 84

2유형 결과 질문

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

이렇게 결과가 나와야 하는데 이렇게 price가 소숫점으로 나옵니다 상관 없는 건가요?

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김지수 댓글 2 좋아요 0 조회수 61

인코딩

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 원핫 인코딩이나 레이블 인코딩 할 때, 강의를 보면 object인 컬럼에서 카테고리(or nunique)가 같은지 비교하고 그에 따라 다르게 작업을 하는데요. 그냥 비교할 필요없이 항상 concat을 한 후에 원핫인코딩이든 레이블인코딩을 진행하면 불리한 점이 있을까요? 떄에 따라 다르게 대응하는 것보다는 기본적으로 concat을 하고 인코딩을 하는게 가장 안 헷갈리고 편한 방법 같아서 문의드립니다.

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pjwz617 댓글 2 좋아요 0 조회수 55

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