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미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님께서 "작업형2 한가지 방법으로 풀기"에서 학습을 RandomForest로 진행하셨는데, "lightGBM 잘 활용하기"에서는 lightGBM 사용 시 인코딩이 필요가 없다고 하셔서, 오히려 한가지 방법으로 간단하게 풀려면 lightGBM이 더 적합해보이는데, lightGBM 하나로 쭉 밀고 나가도 문제가 없을까요? 그리고 분류 모델은 LGBMClassifier(random_state=0)인 걸로 영상에서 확인했는데, 회귀 모델은 나와있지 않아서요..! LGBMRegressor(random_state=0)으로 사용하면 될까요? 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
체험 환경에서는 csv 파일을 직접 탭으로 열어서 볼 수 있게 되어 있던데, 실제 시험 환경에서도 동일한가요? 작업형 모의문제에선 df.head()로 csv 파일을 대략적으로 살펴보았는데, 만약 시험 환경에서도 csv 파일을 열어볼 수 있다면 이 과정이 필요하지 않을 것 같아 질문드립니다. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
광고비가 각각 500,000, 300,000이 아니라 500, 300 아닌가요~?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 rmse 지금 코랩에서는 sklearn에서 제공하있는데 시험장에서는 함수만들어야되나요? 시험장기준으로말씀부탁드립니다!
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
분류는 랜덤포레스트클래서파이어 회귀는 랜덤포레스트리그레서로 통일해서 진행해도될까요? 다른 모델도 굳이해야되나 현실성있께 말씀해주시면좋겠어요빠르게합격하고싶어요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아직도제공안해주나요? 아니면 업데이트되서 제공해주나요 되는것처럼보여서요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
하나는 선형회귀 모델로 예측한것이고 하나는 랜덤포레스트 모델로 예측한 결과값인데 생각보다 차이가 커서 당황스러운데 원래 이정도 차이나는게 맞을까요?
미해결
React & FastAPI로 만드는 투표 커뮤니티 플랫폼: 결제 시스템으로 수익화까지!
안녕하세요! 현재 강의의 80%를 수강했습니다. 노션강의자료를 보니 기능 추가예정이 적혀있어서 혹시 언제쯤 강의를 추가하실건지 아니면 추가된 부분의 코드만이라도 노션 혹은 깃허브에 업데이트가 가능한지 궁금합니다. 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
안녕하세요 creatomate로 전부 다 합쳐서 쇼츠를 생성했는데 음악이 계속 지속되어 영상이 1분 30초가 됩니다... 어떻게 수정해야 될까요..?
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 React.js 실전 프로젝트 - SNS 편
안녕하세요. 11강 수업자료를 다운로드 받아보니 해당 수업영상입니다. 괜찮을까요?
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 어떤 강의에서는 0으로 쓰시고 해당 강의에서는 2022로 쓰시는데 어떤 숫자든 아무거나 통일되게만 쓰면 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출6회 작업형 1-1번 풀이중 loc를 아래와 같이 사용했더니 상위 5개만 출력이되는데요 사용법이 어떤점이 잘못된건지 왜 저렇게 출력이되는지 궁금합니다 둘의 차이점도 왜 저렇게 되는지 궁금합니다 df.loc[:10, 'views'] = min_value df.iloc[:10, -1] = min_value #주어진 데이터셋(members.csv)의 'views'컬럼 상위 10개 데이터를 'views' 컬럼 상위 10번째 값으로 대체한 후 #'age'컬럼이 80 이상인 데이터의 'views' 컬럼 평균값을 구하시오.(반올림하여 소수 둘째 자리까지 계산) import pandas as pd df = pd.read_csv('members.csv') # print(df.head()) df.info() df = df.sort_values('views', ascending=False) print(df.head(15)) min_value = df['views'].sort_values(ascending=False).iloc[9] print(min_value) df.loc[:10, 'views']
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 문제에서 결측치는 제외라고 되어있어서 dropna()를 해주었는데, 결측치는 제거가 되었으나 views 컬럼 값이 1000이하인 행들이 나오지 않습니다.. 뭐가 문제인가요??
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 저는 개념강의 끝내고 바로 기출강의 먼저 보려고했는데 해당영상에서 풀이만 굉장히 빠르게 지나가서 자막에 모의문제에서 더 자세하게 설명한다고 나왔는데요. 저같이 왕초보 기준에서 기출, 모의, 예시 문제에서 공부순서가 어떻게 될까요? 남은 시간 얼마없는데 많이 실력이 부족하네요...
해결됨
38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘
1. 현재 학습 진도 41강 4-8 DP 부분 수강 중입니다 2. 어려움을 겪는 부분 첨부해주신 Java 코드로 구현시 fib(100) 의 결과 값이 long 범위에 초과 되어 오버플로우가 발생하는 것 같습니다. 3. 시도해보신 내용 BigInteger 를 도입하여 해결하긴 했지만, 더 나은 방법이 있다면 알려주시면 감사드리겠습니다. import java.math.BigInteger; import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class FiboDynamicProgramming { private static Map<Integer, BigInteger> memo = new HashMap<>(); static { memo.put(1, BigInteger.ONE); memo.put(2, BigInteger.ONE); } // 1. 메모에 값이 있으면 반환 // 2. 없으면 피보나치 공식 적용 및 메모이제이징 private static BigInteger fiboDynamic(int n, Map<Integer, BigInteger> fiboMemo) { if (fiboMemo.containsKey(n)) { return fiboMemo.get(n); } BigInteger nthFibo = fiboDynamic(n - 1, fiboMemo).add(fiboDynamic(n - 2, fiboMemo)) ; fiboMemo.put(n, nthFibo); return nthFibo; } public static void main(String[] args) { System.out.println(fiboDynamic(100, memo)); } }
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 X_train = X_train.drop('ID', axis=1) X_test_id = X_test.pop('ID') X_test.head() 라고 코드를 적었는데 --------------------------------------------------------------------------- KeyError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-1436373027.py in <cell line: 0>() 1 # trainID 삭제, testID 값만 옮겨둠 ----> 2 X_train = X_train.drop('ID') 3 X_test_id = X_test.pop('ID') 4 X_test.head() 3 frames /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in drop(self, labels, errors) 7068 if mask.any(): 7069 if errors != "ignore": -> 7070 raise KeyError(f"{labels[mask].tolist()} not found in axis") 7071 indexer = indexer[~mask] 7072 return self.delete(indexer) KeyError: "['ID'] not found in axis" 다음과 같이 id라는 컬럼이 발견되지 않았다고 오류가 나옵니다. 선생님이 한거랑 똑같이했는데 왜 이렇죠? 위에 라벨인코딩한거보면 분명 id라는 컬럼이 있는데 왜 위같이 오류가 나올까욧
해결됨
한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
html, body { margin: 0px; width: 100px; background-color: rgb(246, 246, 246); } #root { background-color: white; max-width: 600px; width: 100%; margin: 0 auto; min-height: 100vh; height: 100%; box-shadow: rgba(100, 100, 100, 0.2) 0px 0px 29px 0px; } body * { font-family: "NanumPenScript"; } 이렇게 작성하셨는데 구현하신 화면 보면 root가 가운데 정렬 되어있지만 제가 구현하면 css는 좌측 세로 정렬 되는데 원인이 있을까요?
해결됨
실무에서 사용중인 AWS 클라우드 IAM 이해와 보안
1. 무엇을 하고 싶으신가요? 해당 실습을 조금 더 빠르고 간편하게 재현하고 싶어서 s3 bucket과 안에 오브젝트 파일을 생성하는 부분까지 테라폼 코드로 프로비저닝 하였습니다. 강의를 보며 결과까지 모두 확인을 하였고, 이제 위 리소스들을 전부 destroy 하고 싶습니다. 2. 언제, 어떤 오류가 발생하시나요? terraform apply를 할 경우, Role 3개와 버킷, 버킷 정책, 오브젝트 파일 총 6개의 리소스가 생성됩니다. terraform state list를 통해 관리 대상을 확인해보아도 6개의 리소스를 확인할 수 있습니다. 그런데 terraform destroy 명령을 수행할 경우 버킷을 제외한 5개의 리소스만 삭제 플랜에 출력되는 것을 확인하였고 이대로 진행할 경우 결국 empty한 s3 bucket만 남아 따로 cli 명령이나 콘솔에서 삭제를 해주어야합니다. 3. 어떤 시도를 해보셨나요? 내부 오브젝트 파일 때문이라는 가설을 세우고 force_destroy = true 속성을 true로 지정하였지만 버킷 내부 객체까지만 삭제되었고 버킷은 삭제되지 않습니다. 이후 권한 문제라는 가설을 세워보았지만 s3 액세스 정책을 deny 기반으로 ListBucket을 지정하였기 때문에 해당 가설도 기각하였습니다. 4. 작성한 코드를 공유해주세요. data "aws_caller_identity" "this" {} # IAM Role resource "aws_iam_role" "this" { count = 2 name = "thbins-${count.index}" path = "/dev/" assume_role_policy = jsonencode({ Version = "2012-10-17" Statement = [ { Action = "sts:AssumeRole" Effect = "Allow" Principal = { # AWS = "${data.aws_caller_identity.this.arn}" AWS = "arn:aws:iam::${data.aws_caller_identity.this.account_id}:root" } }, ] }) managed_policy_arns = ["arn:aws:iam::aws:policy/AdministratorAccess"] } resource "aws_iam_role" "this2" { name = "thbins-2" path = "/" assume_role_policy = jsonencode({ Version = "2012-10-17" Statement = [ { Action = "sts:AssumeRole" Effect = "Allow" Principal = { # AWS = "${data.aws_caller_identity.this.arn}" AWS = "arn:aws:iam::${data.aws_caller_identity.this.account_id}:root" } }, ] }) managed_policy_arns = ["arn:aws:iam::aws:policy/AdministratorAccess"] } # S3 variable "bucket_name" { description = "S3 bucket name (must be globally unique)" type = string } resource "aws_s3_bucket" "test" { bucket = var.bucket_name force_destroy = true # 버킷 안에 객체를 생성하기 때문에 해당 속성을 true로 지정한다. } data "aws_iam_policy_document" "test_bucket" { statement { sid = "Statement1" effect = "Deny" principals { type = "AWS" identifiers = ["*"] } actions = [ "s3:ListBucket", ] resources = [ aws_s3_bucket.test.arn, "${aws_s3_bucket.test.arn}/*", ] condition { test = "StringNotLike" variable = "aws:PrincipalArn" values = [ # 여기서 account_id를 하드코딩하지 않고 자동으로 맞춰줌 "arn:aws:iam::${data.aws_caller_identity.this.account_id}:role/dev/*", ] } } } resource "aws_s3_bucket_policy" "test" { bucket = aws_s3_bucket.test.id policy = data.aws_iam_policy_document.test_bucket.json } resource "aws_s3_object" "test_file" { bucket = aws_s3_bucket.test.id key = "test_success.txt" content = "This is a test file for IAM path-based S3 access demo.\n" # 선택: 텍스트 파일임을 명시 content_type = "text/plain" }
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습을 위해 .csv 파일을 주어진 코드 대로 실행하여 저장하면 /content/sample_data 폴더에 저장됩니다. 다만, 이 경로 및 폴더는 임시데이터로 런타임 해제 또는 하루 이상의 시간 경과 시 삭제됩니다. 파일 보존을 위하여 다른 폴더를 생성 및 마운트, 작업 디렉토리 변경을 시도했으나 Colab에서 Drive 인증 토큰이 제대로 노트북 세션에 전달되지 않았을 때 발생하는 오류. 즉, “마운트 과정에서 인증이 꼬였다” 는 에러가 발생합니다. 어떻게 해야 저장해왔던 .csv 파일들을 보존할 수 있을까요? 런타임을 다시 실행하여 from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') 와 같이 코드를 실행했으나, 아래와 같이 에러 메시지가 발생합니다. Error: credential propagation was unsuccessful 마운트에 성공하면 아래와 같이 작업 디렉토리를 변경하고자 합니다. import os os.chdir('/content/drive')
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 이렇게 풀어도 될까요? # 1) test데이터에서 design값 계산 pred = model.predict(test) # 2) test데이터에 대한 RMSE 계산 from sklearn.metrics import mean_squared_error RMSE = mean_squared_error(test['design'], pred) ** 0.5 print(round(RMSE, 3))
