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미해결
장고 설계철학으로 시작하는 파이썬 장고 입문
메일 전송을 커맨드로 지정해주셨는데, 어떤 상황에서 보통 사용되는지 궁금합니다. 그리고, 서비스 내에서 특정 상황에서 알아서 (python manage.py ~ 명령어를 터미널에 따로 입력하지않아도) 이메일을 보내게 하려는 것이라면 어떻게 커맨드로 설정해놓은 저 부분을 실행시키는지 궁금합니다.
미해결
스프링 DB 2편 - 데이터 접근 활용 기술
여러가지 repository를 만들어야하나요? 예를들어서 mybatis, jdbctemplate, 스프링jpa, 순수jpa, querydsl을 사용한다고 할때 mybatisRepo, JdbcRepo, 스프링JpaRepo, 순수Jpa + querydslRepo, 이런식으로 다 나눠서 하는게 맞는걸까요?? 그러면 강의에서 말씀해주신 것처럼 DIP 원칙은 위배될텐데 그래도 되는걸까요? DIP원칙 위배되지 않게 하기위해서 각 repo별로 인터페이스 만드는것도 뭔가 이상해보이기도 하고... 헷갈리네요 Jpa를 사용한 후에, mybatis나 jdbctemplate같이 수정과 조회를 디비에서 체크하는 db기술을 사용한다고 할때, 이전 jpa 사용에서 어떤 수정이 이루어졌었다면 그건 영속성 컨텍스트에 저장되어있기만하고 아직 flush를 하지 않아서 디비엔 반영이 안되어 있는 상태라서 mybatis나 jdbctemplate를 이용할 때 뭔가 데이터 정합성이 안맞는다거나 하는 문제가 발생할 수 있기에(뇌피셜) 아무튼 jpa 사용 후 mybatis, jdbctemplate 사용하려면 사용하기 전엔 flush를 꼭해줘야 한다고 하셨는데, 그러면 service 레이어에서 entitymanager를 의존받아야 하는데 이게 맞는건지 궁금합니다. jpa 기술을 서비스레이어까지 끌고오는게 어찌보면 좀 안맞는거같고 그걸 피하기 위해서 트랜잭션 aop를 사용한것 같은데... 그래도 db기술 혼합사용시에는 그냥 service 레이어에 entitymanager를 의존받는게 맞는걸까요? jpa를 이용한 db 처리방식은 효율적인 건가요?? 항상 효율적인 것 같지는 않지만, 영속성 컨텍스트를 체크해서 결국 마지막에 최종 변환 된 것만 쿼리를 날려서 수정을 한다던가 하는 부분은 뭔가 효율적인것처럼 보이지만서도, 단순히 update하나만 한다고 가정하면, find로 select 쿼리를 한번 날리고 setXXX으로 객체에 뭔가 변화를 줘서 커밋직전 flush에서 update쿼리를 한번 더 날린다고 생각하면 또 비효율적인거 같기도하고 잘 모르겠습니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
주피터로 학습초반에 환경을 잘못 건드린것 같은데 회색 글씨 없애는 방법이 있을까요..?? 코드 치면서 나오는 도움 박스도 없애고 싶습니다....
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
은 왜 없나요 ??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
#고급모델링 import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") #범주형데이터의 컬럼들만 가져오기 cols=train.select_dtypes(include="O").columns #이번에는 레이블인코딩해보기 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le =LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) target=train.pop('Segmentation') train= train.drop("ID",axis=1) test_ID = test.pop("ID") from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(max_depth=9, random_state=2022) #교차검증 from sklearn.model_selection import cross_val_score score=cross_val_score(model, train, target, scoring='f1_macro',cv=5) print(score) [0.52381264 0.51261137 0.52051415 0.53607741 0.51389807]
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
smoothness error 면 제대로 된 결과값이 안 뜬거 아닌가요? 강의 결과값에도 똑같이 나와있어서 문의드립니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
target = train.pop('output') from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler sc = MinMaxScaler() train = sc.fit _transform(train) test = sc.transform(test) 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 =5) # print(x_tr.shape, x_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=5, max_depth = 5) rf.fit (x_tr, y_tr) pred1 = rf.predict(x_val) pred2 = rf.predict_proba(x_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score roc_auc_score = roc_auc_score(y_val, pred2[:,1]) f1_score = f1_score(y_val, pred1)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
copy()함수를 사용하면 좋은 점?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님과 코드를 동일하게 작성하였는데, groupby부분을 실행하면 첨부한 사진과 같은 형식으로 결과값이 나옵니다. 문제해결 도와주시면 감사하겠습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 프로그램에 대한 지식이 없다보니 이것저것 내용을 보고 판단해서 작성한건데, 이렇게 하면 크게 문제가 없을까 싶어서 문의 드립니다. #1. 데이터불러오기 import pandas as pd train = pd.read _csv(r'C:\Users\user\Desktop\빅데이터분석기사 실기\8회\train.csv') test = pd.read _csv(r'C:\Users\user\Desktop\빅데이터분석기사 실기\8회\test.csv') #customerID, TotalCharges #불필요 삭제 train = train.drop('customerID', axis=1) test_ID = test.pop('customerID') #타켓 지정 target = train.pop('TotalCharges') #원핫 라벨링 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 이후 데이터분리 데이터학습 데이터검증
미해결
실전 프로젝트로 배우는 데이터 앱 만들기 with Python & Streamlit
안녕하세요! 좋은 강의 감사합니다. 덕분에 원하는 홈페이지를 비교적(?) 쉽게 만들 수 있었습니다! 웹 페이지를 배포한 이후에 검색 최적화를 위해 google search console(구글 서치 콘솔)을 적용하고 싶습니다. 웹사이트 인증을 위해서는 html 파일 수정이 필요한데 방법을 잘 모르겠습니다... 혹시 좋은 방법이 있으실까요?ㅜㅜ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd df=pd.read_csv('members.csv') q3 = df['views'].quantile(0.75) q1= df['views'].quantile(0.25) IQR=q3-q1 cond = (df['views']<q1-1.5*IQR)|(df['views']>q3+1.5*IQR) print(sum(cond)) 스스로 풀었을 때 이렇게 적었는데, or로 엮어서 합계를 구해도 각 조건 마다 카운트 해서 값을 정확히 내는 게 맞을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
id나 subscribed 컬럼은 어떻게해서 생략이 됐나요 ??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
#모의문제 2 - 내가 푼 것 import pandas as pd df=pd.read_csv('members.csv') #print(df.info()) cond=df.dtypes=='object' #print(df.shape) df=df.drop(df.columns[cond],axis=1) df=df.fillna(0) #print(df.shape) #print(df.info()) cond2=df.sum(axis=1)>3000 print(len(df[cond2])) 이렇게 해도 정답 73으로 동일한데, 이렇게 풀어도 되는지 여쭙고싶습니다.
미해결
Airflow 마스터 클래스
선생님 유형 3개중 3번에 Setup Task: X 되어있는데, 셋업테스크는 있는거 아닌가요 직접 연결이 안되어있단 의미에서 그렇게 적으신건가 헷갈립니다 Teardown Task는 X인거같은데 유형 1과 동일하게 Downstream으로 적혀있어서, 약간 헷갈립니다 (Setup & Teardown 강의, 슬라이드 4)
미해결
Airflow 마스터 클래스
안녕하세요 wsl 에서 user/password 입력을 계속하라고 하는데, password를 토큰으로 입력해야하다보니 너무 힘들어요. copy & paste 가 안되더라구요 ㅠㅠ 어떻게 미리 등록해놓고 안물어보게 할수는 없나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
age 컬럼의 결측치를 채운 후 이상치를 처리하는 순서로 진행이 되는 코드로 이해했습니다. 그런데, age 컬럼의 이상치가 음수, 소수, 0 등으로 이상치 처리 전 결측치를 채우기 위해 평균(mean)값을 먼저 구한다면, 이상치가 평균값에 영향을 끼쳐 결측치 채움(대입)에 문제가 있지 않을까 생각이 되는데, 결측치 및 이상치의 전처리 순서를 바꾸어 이상치 처리를 먼저 하는 것은 어떨까요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
#중급단계 #목표 : 범주형 카테고리 데이터 활용하기 import pandas as pd train=pd.read_csv("train.csv") test=pd.read_csv("test.csv") #원핫?레이블인코딩? #EDA train.shape #범주형데이터를 원핫인코딩해보기 train.describe(include="O") test.describe(include="O") train=pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) target=train.pop('Segmentation') test_ID = test.pop("ID") from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(max_depth=9, random_state=2022) model.fit(train,target) pred = model.predict(test) pred
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
바로 모델학습 예측을 하시는데 데이터분할검증 과정은 왜 안하셨는지 이유가 궁금합니다.
미해결
파이썬 기초 강의 - 프로그래밍 입문
개발자님 안녕하세요. 맥북을 사용중인데 설명은 윈도우라서 조금 어려운거 같습니다. 그래서 윈도우로 코딩을 배울까 생각 중인데 현장에서는 맥북을 많이 쓴다는 얘기를 들었습니다. 맥북과 윈도우 중 어떤 걸로 강의를 듣는 것이 좋을지 질문드립니다.
