172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df.dropna(subset = 'views') VS df.dropna(subset = ['views']) 대괄호 쓴것과 안쓴것에 큰 차이가 있나요? 결측치가 들어있는 행은 똑같이 사라지는 것 같습니다.
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
설명을 들어서 a=10 static.b = a 니까 static.b++의 출력값은 10이고, 이후 11이 된다고 이해를 했는데, 그러면 그 아래 출력값 a가 10 이면 그대로 똑같이 10이 아니라 왜 st.a는 class Static의 20을 가져오나요? 두번째 출력값은 바로 위 출력값에서 계산된 걸 가져왔는데 네번째 출력값은 왜 가장 위의 클래스 거를 가지고 오는지 개념이 이해가 안됩니다
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
28분대에 있는 23년 1회 JAVA 문제인데요. 출력값 처음에 Static.b++는 a=10 static.b=a 때문에 출력값 10인 건 이해가 되고, st.b는 왜 0이 아니고, 11인지 이해가 안되고.. 마지막 출력값 st.a은 왜 10이 아니고 20인지 이해가 안되네요. 기출문제부터 따라가기 너무 힘든데 이거 강의를 다시 들어야하나요? 혼자서 문제를 풀면 문제 설명하는 흐름대로 생각이 잘 안나는 것 같아요
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
질문이 2개인데요... 문제 풀이영상을 보면 sum + (input[a][b]) * di ; input[a][b]에 %10을 넣으면 뭐 때문에 순차적으로 0 , 10, 100, 1000, 00000, 100000 이렇게 되는지 이해가 안되고, 2번째는 di가 1부터 시작을 하고 di*2면 2,4,6,8,10 이렇게 커지는거 아닌가요? 그렇다면 2의2승 2의3승 2의4승 2의5승 이렇게 커지지 않으니까 계산이 안되는 것 같은데 ㅠ.. 좀 어렵네요
미해결
데이터분석가 서류탈락? 알려드릴게요, 되는 포트폴리오
안녕하세요! 강의 너무 잘 들었습니다. 덕분에 데이터분석 학습 과정에 대한 로드맵을 설정할 수 있었습니다. 다름 아니라 독학으로 데이터분석 취업하기 파트에 질문이 있어 글 남겼는데요, 책을 통한 학습을 제시해주셨는데 책 대신 강의 (예를들면 인프런의 강의들) 로 교체해도 무방한지 아니면 책으로 하는게 더 좋을지 강의자님의 고견 구하고자 합니다. 저의 백그라운드 및 목적 및 목표 설명드리자면 비전공자로 현재 데이터분석 부트 캠프를 진행중이며 부트캠프 수업 과정과는 별개로 스스로의 커리큘럼을 추천해주신 강의 커리큘럼을 참고해서 진행하려고 합니다. 목적은 일련의 학습과정을 통해 포트폴리오를 작성할 만한 실력을 쌓는 것 이며, 이에 도달하는 과정을 최대 6개월 가능하면 3개월 이내로 줄이는 것이 목표 입니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
사진과 같이 corr 쓰고 ( 괄호를 쓰면 저렇게 함수 설명창이 나옵니다.. 글자를 가리게 되므로 끄고 싶은데, 설정에서 체크박스 다 해제했는데도 뜨네요..ㅠ 어떻게 없애야하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") #1 #print(df.shape) df = df.dropna(subset=['views']) #print(df.shape) #2 df['f3'] = df['f3'].fillna(0) df['f3'] = df['f3'].replace('silver',1) df['f3'] = df['f3'].replace('gold',2) df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3) print(int(df['f3'].sum())) 이렇게 작성 후 실행하면 결과가 밑에 처럼 나옵니다. 133 <ipython-input-57-2ecc61ea0b50>:14: 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) 문제 3번에서 두번째 점과 관련된 질문입니다. 강의에서 알려주신 넘파이를 꼭 사용해야 하나요? 이전 강의에서 넘파이에 대한 내용이 따로 언급이 없으셔서 혼자 문제 풀어볼 때 넘파이 사용하지 않고 풀어본 것인데.. 깔끔하게 133만 나오지 않아서요ㅜㅜ
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 안녕하세요, 코랩말고 이제 시험환경에서도 rmse 지원 되는건가요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 :) 현재 문제를 풀었을 땐, sklearn.metrics 에서 문제에서 주어진 모든 평가지표를 제공하고 있는데 시험 때도 동일하게 사용하면 될까요? from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error, root_mean_squared_error, root_mean_squared_log_error, mean_absolute_percentage_error lightGBM 모델을 사용하면 RMSLE에 대해 마이너스 값에 대한 에러가 발생하는데, 이 경우 해당 모델을 사용하지 않는 게 좋을까요? 문제에 제시된 모든 평가지표들에 대해서 에러가 안 떠야 채점 받을 때 불이익이 없는 건지 궁금합니다..! r-squared 값이 0.18 로 굉장히 작은 편인데.. 결과가 이럴 수도 있나요? 보니까 수업에서 배우지 않은 모델들도 굉장히 많은데 (ex. 릿지, 라쏘, XGBoost) , 분류/회귀 모두 '랜덤포레스트, lightGBM' 모델만 사용해서 문제를 풀어도 괜찮을까요? (여유가 되면 XGBoost 까지)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df['항암약'].value_counts() 이 뒤에 인덱스를 솔팅하셨는데 꼭 솔팅을 해야만 하는 과정인지요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혹시 이렇게 코드짰을때 문제가 되는게 무엇일까요 ?? 출력값은 0으로 나옵니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
평가지표는 f1-macro인데 강의에서는 f1-score로 풀이해주셔서요~
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 :) '문제 2-2'에서 '문제 2-1'에 적합한 모델의 결정계수를 구하라고 돼있는데, 다중회귀분석은 수정결정계수를 봐야 하지 않나요? 다른 분의 같은 질문에 대한 답변을 보니까 '적합한'을 '작업한'으로 이해하면 된다고 하셨는데 '기출 7회 - 작업형3 - 문제 2-2'에서는 다중회귀분석의 적합한 결정계수를 구하는 건 수정결정계수를 구해야 한다고 하셨거든요. '적합한 모델'이든 '적합한 결정계수'든 '적합한'의 위치에 상관 없이 다중회귀분석의 결정계수는 수정결정계수를 봐야 하지 않나요?!
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님께서 적어주신대로 sum 함수 이용하여 데이터 개수 구할 경우 에러가 뜨는데 이유를 알 수 있을까요? len 함수 이용할 경우 에러가 안뜹니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의를 듣기전에 혼자 풀어보고 그러고 있는데 저는 아래와 같이 코드를 짜서 풀었는데 일단 답은 나오는데 이런식으로 앞으로 풀면 나중에 문제를 헤쳐나가기에 어느부분이 부족할까요 정말 단순하게 생각하고 짜본 코드입니다. ㅜ import pandas as pd df=pd.read_csv("data6-1-2.csv") df['학생전체']=df['1학년']+df['2학년']+df['3학년']+df['4학년']+df['5학년']+df['6학년'] #학생전체/교사수(교사한명당) df['교사한명당']=df['학생전체']/df['교사수'] df.sort_values('교사한명당',ascending=False) #re=df.groupby("학교명")["교사수"].sum() #re.sort_values()
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혼자 작성해보고 결과값도 나온거같은데 문제없는 코드일지요~ import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") #train.info(), test.info() #원핫인코딩(범주형을 수치형으로) target=train.pop("price") train=pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) #데이터분할 및 검증하기 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=2022) #랜덤포레스트회귀? from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model=RandomForestRegressor(max_depth=7, random_state=2022) model.fit(X_tr, y_tr) pred=model.predict(X_val) pred # 모델성능평가 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error re=root_mean_squared_error(y_val, pred) re pred = model.predict(test) result=pd.DataFrame({ "pred" : pred } ) result.to_csv("55.csv", index=False)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
무엇과 비교했을때 작다고 판단하는것일까요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의 아직 다 듣지 못했는데 오늘까지 만료네여. 작년에 수강등록 후 일이 바빠서 못듣다가 다시 공부중인데.. 아직 다 못들었어여 -.-;;; 이번 6월 시험 접수는 해두었는데.. .부탁드려요
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 열심히 선생님거 보면서 빅분기학습하고 있습니다. 여러 문제 풀면서는 뭘 외워야 하는지도 잘 몰랐고 공부하면서 굉장히 복잡했는데, 확실히 한 가지 방법으로 풀기 강의를 보면서 문제를 푸니까 뭔가 그래도 잡히는 거 같아요 해서 최신 기출회차인 8회,9회도 한가지방법으로 풀기 colab으로라도 올려주실수 있는지 궁금합니다. 항상 늘 강의 잘 보고 있습니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! 24. 머신러닝 학습 및 평가 (분류) 25. 머신러닝 학습 및 평가 (회귀) 강의를 듣고 궁금한게 생겨서 질문을 남기고 있습니다! 0) 궁금증의 개요 : Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 날 때, 원핫 인코딩으로 풀기위해서는 합치기(concat) 와 분리를 사용하는 것으로 인지하고 있습니다. 1) 분류 문제의 경우 ① Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 남 -> 원핫 인코딩을 쓰려면 합치기 (concat) 사용 + 원핫 인코딩 사용 + 분리 -> 레이블 인코딩으로 합치기 (concat) 미사용하고, 풀이 진행함 2) 회귀 문제의 경우 ① Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 안남 ② 합치기(concat) -> 레이블 인코딩 -> 분리를 진행하고 풀이 진행함 3) 궁금한 점 ① 분류 문제에서 트레인 데이터와 테스트 데이터의 컬럼의 수가 다를 때, 원핫 인코딩으로 풀이 진행하려면 .concat 사용 -> 원핫 인코딩 -> 분리해야하는데 이 과정이 하기 싫으면 레이블 인코딩 사용하면 되나요??? ② Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 날때만, 원핫 인코딩에서 합치기와 분리를 진행하는거 아닌가요??? ③ 회귀 문제에서는 Train 데이터와 Test 데이터의 컬럼수가 차이가 안나는데, 왜 레이블 인코딩으로 합치기와 분리를 하신건가요??? ④ 회귀 문제에서 레이블 인코딩을 할 때, 왜 Test 데이터에는 트랜스폼을 진행안하신 이유가 있을까요? 분류 문제에서는 트랜스폼을 진행하셨는거 같은데 ㅠㅠ ⑤ 원핫 인코딩, 레이블 인코딩에서 합치기와 분리 순서가 맞는지 확인 부탁드려도 될까요? - 순서 : 합치기 -> 원핫,레이블 인코딩 -> 분리 ※ 제가 파이썬이 처음이라 궁금한점이 너무 많은거 같습니다 ㅜㅜ 번거롭게 해드려 죄송합니다ㅜㅜ
