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작업형1 모의문제2 문제4

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

자료형 삭제할 때 방법3로 해도 되나요?

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김서현 댓글 2 좋아요 0 조회수 36

구름IDE 서비스 종료 이후 학습환경

미해결

빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)

안녕하세요. 본 강의의 연습문제 풀이가 구름IDE 환경에서 진행되고 있는데, 해당 서비스가 25년 10월 30일을 마지막으로 더 이상 지원하지 않는 것으로 보입니다. 이후 해당 강의 내용을 학습하기 위해서는 어떤 방법을 사용하면 좋을까요??

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hyunfelee 댓글 1 좋아요 0 조회수 178

실기 강의 계획

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요, 강사님 어쩌다 보니 실기 시험 준비 기간이 좀 늦어 졌는데, 지금 시험까지 약 10일 정도 밖에 남지 않은 상황인데, 지금부터 시작한다면 어떤식으로 학습하는게 좋을까요?ㅜㅜ

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dkqehs 댓글 2 좋아요 0 조회수 83

예시문제 작업형 2(ver. 2025) rmse 문의드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(train['환불금액'].median()) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(test['환불금액'].median()) train = train.drop('회원ID', axis=1) target = train.pop('총구매액') test_id = test.pop('회원ID') cols = train.select _dtypes(include ='O').columns df = pd.concat([train, test]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit _transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) df[col] = le.fit _transform(df[col]) # df = pd.get_dummies(df[cols]) train = df[:len(train)] test = df[len(train):] from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train, target, test_size = 0.2, random_state=0) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # rf = RandomForestRegressor(random_state=0, max_depth=5, n_estimators=500) # rf.fit (X_tr,y_tr) # pred = rf.predict(X_val) from xgboost import XGBRegressor xgb = XGBRegressor(random_state=0, max_depth=5, n_estimators=400, learning_rate=0.01) xgb.fit (X_tr, y_tr) pred = xgb.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score mse = mean_squared_error(y_val, pred) rmse = mse**(1/2) r2 = r2_score(y_val, pred) print(mse, rmse, r2) 이렇게 작성했을때 이렇게 나오는데 잘된게 맞는건지 아닌건지 모르겠습니다. 선생님께서는 레이블 인코딩했을때 rmse가 813.22가 나오셨다는데 왜이렇게 차이가 많이나는지 모르겠습니다. 672765.0076766363 820.2225354601252 0.7020188276193622

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김호범 댓글 2 좋아요 0 조회수 73

hooks 파일 분리 질문 드립니다.

해결됨

한 입 크기로 잘라먹는 React.js 실전 프로젝트 - SNS 편

안녕하세요, 강의 잘 보고 있습니다. 저는 1년 차 백엔드 개발자 입니다. 미니 프로젝트에 프론트로 투입이 되어 zustand와 tanstack 학습을 위해 강의를 듣게되었습니다. 선생님께서 hook을 작성하실 때 함수를 각각 별도 파일로 분리하는 방식으로 진행하셨는데, 실무에서도 보통 함수마다 파일을 나누는 방식으로 진행하나요? 아니면 도메인 단위로 묶어서 하나의 파일안에 관련함수들을 관리하시는지 궁금합니다. 선생님 강의 덕분에 쉽고 재밌게 학습하고 있습니다. 감사합니다 : )

  • react
  • typescript
  • react-query
  • supabase
  • zustand
조하영 댓글 2 좋아요 1 조회수 124

React 훅 구현 원리와 실무 패턴 관련 질문 (useState, useEffect 순서 및 핸들러 구조)

미해결

[React 2부] 고급 주제와 훅

안녕하세요, 강의에서 훅( useState , useEffect ) 사용 규칙과 내부 동작 원리를 공부하다가 궁금한 점이 있어 질문드립니다. React는 훅을 순서 기반 으로 관리한다고 배웠습니다. 그래서 다음과 같은 규칙이 있는 걸로 알고 있습니다: 훅은 컴포넌트 최상위에서만 호출 해야 한다. 조건문, 반복문, 중첩 함수 안에서 훅을 호출하면 안 된다. 이와 관련해 궁금한 점은 다음과 같습니다: 개발하다 보면 상태가 많아지고 상태마다 핸들러도 많아지게 되어 코드가 길어지게 됩니다. 그러다 보니 소스코드를 한눈에 파악하기 어려워지는 것 같습니다. 실무에서는 상태별로 핸들러를 묶어서 작성하는 패턴을 많이 쓰나요? 예를 들어: const [count, setCount] = useState(0); const handleChangeCount = () => { ... }; const [name, setName] = useState(''); const handleChangeName = () => { ... }; 이런 방식으로도 구현을 하시는지, 아니면 useState는 최상단에서 묶어 관리하고 handler는 handler끼리 useEffect는 useEffect 끼리 작성하는 것이 일반적인지 궁금합니다.

  • javascript
  • react
  • 웹앱
  • React-Context
  • react-hooks
Jinhee Lee 댓글 2 좋아요 1 조회수 146

작업형1의 모의문제2번에 문제4번 풀이 질문 드립니다

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형1의 모의문제2번에 문제4번 질문입니다 문제4 주어진 데이터에서 자료형(type)이 object인 컬럼은 삭제하고, 결측치는 0으로 대체한다. 행 단위로 합한 다음 그 값이 3000보다 큰 값의 데이터 수를 구하시오 ('age', 'f1', 'f2', 'f5', 'views'의 각 행별 합) 에서 두번째 라인의 행단위로 합한다음 그값이 3000 보다 큰 값의 데이타 수를 구하라 것으로 문제풀이는 아래와 같습니다 cols = df.select _dtypes(exclude='object').columns cols df = df[cols] df.head() df = df.fillna(0) df = df.T df.head() print(sum(df.sum() > 3000)) 여기서 질문이 문제에서 행단위로 합한다음 그 값이 3000보다 큰 데이타 수를 구하라는 의미는 단순한 워딩만 분석해 보면 아래 처리 이해 됩니다. 즉 , age f1 ... 등등의 행의 합을 구하고 그 값이 3000이 넘는 수가 몇개냐의 의미로 해석되됩니다. 선생님의 문제 풀이가 이해가 안가는데 설명 좀 부탁드립니다, cols = df.select _dtypes(exclude="object").columns cols df = df[cols] df = df.fillna(0) df = df.T df['tot'] = df.sum(axis=1) print(df['tot']) (df['tot'] > 3000).sum() 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요

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ingoout 댓글 2 좋아요 0 조회수 45

from sklearn.metrics import SCORERS import오류 발생

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

위와 같이 SCORERS를 import할때 오류가 발생합니다. 코랩환경입니다. 오류 해결 방법이 있을까요?

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이승현 댓글 2 좋아요 0 조회수 60

강의 자료를 제공해주실 수는 없을까요?

미해결

스프링 부트와 리액트로 구현하는 보안 JWT 로그인

동영상 화면만 보면서 강의 자료를 확인하기에는 제가 원하는 부분을 실시간으로 확인하기가 어려운 점도 있고, 이후 복습하기도 어렵습니다. 강의 자료를 제공해주신다면 학습 하는 데에 시간을 많이 아낄 수 있을 것 같습니다.

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댓글 2 좋아요 0 조회수 161

소셜 로그인 질문

해결됨

한 입 크기로 잘라먹는 React.js 실전 프로젝트 - SNS 편

(6. 5) 소셜 로그인 구현하기 부분 보고 질문 드립니다. 현재는 사전에 자신 Github의 OAuth 정보를 입력해야 로그인 되는 것으로 보입니다. 혹시 이 정보를 사전에 등록하지 않고, github 로그인 버튼을 눌렀을 때, 아이디 비밀번호를 입력해, 그 때 인증을 유도하는 방법은 없나요?? 각기 다른 사용자들이 이 정보를 매번 등록할 수는 없지 않을까 싶어서 그렇습니다 !

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bbcc8417 댓글 2 좋아요 0 조회수 106

귀무가설/대립가설 설정이 헷갈립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

[문제] 빅데이터 분석기사 실기 언어 선택에 따라 합격 여부를 조사한 결과이다. 언어와 합격 여부는 독립적인가? 가설검정을 실시하시오. (유의수준 0.05) 귀무가설(H0): 언어와 합격 여부는 독립이다. 대립가설(H1): 언어과 합격 여부는 독립이지 않다. 여기서, 이 문제는 독립성 검정이기 때문에 귀무가설은 독립이다! 라고 설정하는건가요? 보통 귀무가설이 알려진 사실, 대립가설이 내가 증명하고자 하는 사실인데, 독립성 검정이기에...내가 증명하고자 하는 사실이 "두 데이터는 독립이다."라서 이게 대립가설인것같이 느껴집니다..

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bonanza9312 댓글 2 좋아요 0 조회수 107

작업형 1에 정답

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

정답이 f1인데, 풀이에 반드시 print문까지 작성해야 답인가요? df.isnull().sum()을 사용하면 눈으로 f1이 답인걸 알 수 있으니 그냥 정답란에 f1만 적으면 되나요?

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정주상 댓글 2 좋아요 0 조회수 40

작업형1 관련 질문입니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요, 혹시 빅분기 실기 1유형 문제가 큰 문제 하나 안에서 작은 문제 3개로 구성되는 형태인가요? 이게 문제 구성이 고정적인건지 시험에 따라서 소문제가 2개나 4개로 바뀌어서 나올 수도 있는지 궁금합니다.

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이준서 댓글 2 좋아요 0 조회수 34

작업형1_모의문제1_문제1

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

왜 값이 다른지 여쭤봅니다 잘못작성된 것이 있을까요

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김서현 댓글 2 좋아요 0 조회수 46

작업형1 모의문제1 문제 3번_형변환

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

강의랑 똑같이 코딩한것 같은데 왜 답이 float형으로 나오는 걸까요???

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jeoeo 댓글 2 좋아요 0 조회수 48

단일표본검정(wilcoxon검정)

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

stats.wilcoxon(df['무게']-120, alternative = 'less') 에서 alternative = 'less'가 이해가 안됩니다. 관측값(실제값)이 왜 더 작아야 하나요?

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김가은 댓글 2 좋아요 0 조회수 64

작업형2 연습문제 섹션 3 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

섹션3. 항공권 가격 예측 시, 탐색적 데이터 분석과정에서 describe로 unique 카테고리가 동일하지 않다면 이 강의에서는 데이터를 삭제시켰는데, 삭제시키지 않고, df = pd.concat([train, test]) df = pd.get_dummies(df) train = df.iloc[:len(train)] test = df.iloc[len(train):] 이 과정을 사용해도 괜찮나요?

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personal_92 댓글 2 좋아요 0 조회수 49

84강 csv파일 링크

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

시험환경의 문제가 변경되었는지 파일을 찾을수없습니다. 어떻게 하면 될까요?

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박현아 댓글 2 좋아요 0 조회수 36

boston 데이터가 없다구요

미해결

파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)

실습파일에도 csv파일은 하나도없는데 왜자꾸 똑같은 답변만 다세요 돈주고 산 강의인데 이게 뭔가요

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11강 내용과 12강 내용이 충돌하는 것 같아요.

해결됨

이벤트부터 SPA까지, 상호작용 웹의 필수 엔진 - [DOM 완전 정복 Part 2]

11강에서는 removeEventListener 함수로 리스너를 명시적으로 제거하지 않는 한 요소가 사라지더라도 메모리에 계속 남아 있다고 설명하셨는데요. 12강에서는 요소를 제거하는 방식으로도 리스너를 제거할 수 있다고 해서 내용이 충돌하는 것 같아요.

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hans 댓글 2 좋아요 0 조회수 114

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