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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 제미나이 같은 곳에 물어봐도 뭔가 명확한 답을 못 찾겠어서 질문합니다. EDA 결측치 삭제 또는 채우기 train y값 pop 수치형 데이터 스케일링 범주형 데이터 인코딩 데이터분할 머신러닝 학습 및 평가 테스트 값 도출 및 파일 생성 이러한 과정에서 pop 하는 타이밍, 결측치 처리, 스케일링, 인코딩, 데이터 분할을 어떻게 해야 하는지 순서가 감이 안 옵니다. 과정이 꼬이면 y값 데이터에 영향을 줄까봐 걱정돼서요.
해결됨
[Level 1] Qt를 이용한 Python 프로그래밍: 입문편
제가 UI를 만들면(QML & designer사용) 왜 구릴가요? ㅠㅠ (제가 KT에세 인터넷 기계 관제 솔루션쪽으 개발을 하고 있는데... ) 어떻게 하면 깔끔한 UI를 만드는데 좋을가요?
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 안녕하세요! 유형2 검증까지 다 완료하고 모델 확정하고 나서 80퍼센트만 학습한 상태이니 정확도 올리고 싶어 100퍼센트 다시 학습시키 고 test 검증해서 최종제출해도 되나요? 파일이미지 확인 부탁드려요!
해결됨
[Level 1] Qt를 이용한 Python 프로그래밍: 입문편
QML더 깊게 강의를 듣고 싶은데 [초급] 중급자로 도약하기 위한 Qt/QML 실전프로그래밍, [초급] QML 프로그래밍 2편 강의들이 C++ 를 해야 듣을수 있을가요? 제게 69년생 노땅인데 Python 말고 또 다른언어를 공부하기가 좀 부담되고 ㅎㅎ, 어떻게 하는게 맞을가요? 도움 부탁드립니다
미해결
파이썬으로 나만의 블로그 자동화 프로그램 만들기
걍 자기가 코드 짠거 설명만 하고 끝이에요? 같이 하는 그런 영상은 없나요?
해결됨
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
62번과 63번에 수업노트 보기에 있는 노선링크를 누르면 Jin Seong의 Notion 에서 이 페이지에 대한 사용 권한 없음이라고 나옵니다
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
강사님과 똑같이 작성하였는데 str로 변환할 수 없다고 합니다.
해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
종목별 판단 근거 텍스트가 일부 끝에서 잘리는 현상이 있습니다 .
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train = train.drop('CLIENTNUM', axis=1) test_id = test.pop('CLIENTNUM') id에 대해 드랍을 하는 이유가 무엇인가요?
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 기출문제를 풀어보면 대부분 train, test로 데이터가 제공되어있는데, 실제 시험에서도 보통 이렇게 주는건가요? X_train, X_test, y_train 이렇게 나눠서 주는게 보통의 경우인건지 아님 train, test로 주는게 보통인건지 궁금합니다!
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
두 집단의 로그 리지스틴 값에 대한 합동 분산 추정량을 구하기 위에서 아래의 코드로 푸는 풀이가 알맞는지 질문드립니다.(혹은 우연의 일치로 해당 값이 나온건지 궁금합니다.) 꼬리질문 2에서 두 집단이라고 출제되었기에 df를 나누지않고, 로그 리지스틴 값이라고 명시되어 로그 리지스틴을 기준으로 구하는 것이기에 리지스틴에 로그를 취한 것을 종속변수로 설정해 풀었습니다. import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("data/bcc.csv") # 사용자 코딩 from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm model = ols('np.log(Resistin) ~ C(Classification)', data=df).fit() print(anova_lm(model)) 출력 결과 (분산은 잔차들의 제곱의 평균이니까) 이렇게 출력된 결과 Residual(잔차)의 mean_sq의 값을 두 집단의 로그 리지스틴 값에 대한 분산이라고 생각해도 되는건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
20강 작업형1 - 연습문제 8번 5분 55초 데이터 개수를 구할 때 len 대신 value_counts를 사용할 수는 없는건가요?
해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
거래 로그를 보는데 계속 이런게 뜨네요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요~ 작업형 2 분류와 회귀 강의를 학습하는 도중 질문이 있습니다! 분류에서는 제출 파일은 예측값만 result.csv 파일로 생성해 제출(컬럼명: pred, 1개) 회귀에서는 제출 파일은 예측값만 포함된 result.csv 로 생성 (컬럼명: pred , 1개) 분류 강의에서는 생성해 제출이라고 하셨고, 회귀 강의에서는 생성이라고 하셨는데 분류와 회귀 강의에서 한 작업에서 다른 점이 없는 거 같아서 질문드립니다. (데이터프레임 만들어서 제출하되 read로 행 개수 확인하기) 정확히 어떤 차이가 있는 걸까요?
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 인코딩과 스케일링 순서가 궁금합니다. 인코딩 하고 스케일링 하면 문자형들이 이미 숫자로 바껴서 스케일링 먼저 하고 인코딩이 낫나요? 라벨 인코딩 하면 0~1보다 더 큰 숫자여서 라벨 인코딩 한 것 자체도 스케일링 될 거 같은데 괜찮은지 모르겠습니다.
해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
수업 자료와 캐글 창이 현재 다릅니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제 시험에서는 3번째 줄까지만 문제로 주어지는걸까요? 아니면 해당 문제와 같이 min_max 스케일링의 공식도 같이 주어지는 건가요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 6.8까지 강의를 수강 했던 수강생입니다. 6.9 부로 기간이 만료됐는데 다시 결제를 하자니 부담이 되는상황이라 혹시 6.20 시험 전까지라도 단기기간 결제를 하여 연장이 가능할까요? 인프런 고객문의를 통해서 오늘 하루 연장하여 이렇게나마 문의를 드립니다. 이메일 woog2866@naver.com 입니다!
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
###데이터전처리 (범주형 데이터 수 많은데 카테고리 다를 때 삭제, 비행기 문제 생각) train = train.drop(‘컬럼명’, axis=1) test = test.drop(‘컬럼명’, axis=1) 결측치 채우기 (범주형) cond_o = ['범주형컬럼명1',‘컬럼명2’...] train[cond_o]=train[cond_o].fillna("X") test[cond_o]=test[cond_o].fillna("X") 결측치 채우기 (수치형, 0/중앙값/최소값/평균 등 데이터에 맞게) cond_f = ['컬럼명1‘,’컬럼명2'...] train[cond_f]=train[cond_f].fillna(0) test[cond_f]=test[cond_f].fillna(0) target = train.pop(‘타겟컬럼명’) ###인코딩 print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) (범주형 카테고리 다르면 합쳐서 원핫인코딩 진행) print(train.shape, test.shape) concat = pd.concat([train,test]) concat_dummies = pd.get_dummies(concat) n_train = len(train) train = concat_dummies[:n_train] test = concat_dummies[n_train:] print(train.shape, test.shape) ###하이퍼파라미터 class_weight='balanced' : 타겟 데이터 불균형일 때 사용 max_depth : 3~7(분류) 7~12(회귀) n_estimators : 200~600 (100단위) learning_rate : n_estimators 와 반비례하게 사용 - 0.01~0.1 (랜덤포레스트에서 적용 안됨) 이렇게 정리해서 외워도 될까요?? 하이퍼파라미터는 각각 어떤 상황에 사용해야 하는지 잘 모르겠습니다ㅠㅠ
미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
안녕하세요. 영상잘보고 있습니다. 하나하나 따라해보고 있는 중, dotenv, langchain_community 두 모듈의 실행이 되지않아 문의글 남깁니다. ( requirements 에 langchain_community 는 확인했으나, dotenv는 보이지 않네요) 아나콘다환경에서 VSCode를 실행했습니다. 혹시 다른 첨부파일에 있는 걸까요? pdf_files, 데이터, 실습파일 에는 없는 것으로 확인했습니다. 확인해주시면 감사드리겠습니다.
