캐글 문제 정리본 수업노트에 없어요
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
캐글 문제 정리본 수업노트에 없어요. 올려주세요.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
5회기출문제 작업형2에서 평가지표가 RMSE가 나왔는데 다른 평가지표를 사용해도 무방하다고 하셔서 MSE로 작업을 해봤어요 그런데 결과값이 너무 크게 차이가 나는데 상관없나요? 값이 작을수록 좋다고 하셔셔.. ㅜ 만약 시험에서 RMSE로 나올경우 , 대신 쓸 수 있는 평가지표를 추천해주세요
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확률과 통계 101
25장 중심극한정리에서 동전 던지기 실험에서 분산을 구할때 분모를 n으로 나웠는데요. 분모가 표본에 대한 거니 n-1이 맞이 않나요?
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[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 문제 7번에서 index '2001' 데이터(행)의 평균보다 큰 값의 갯수와 index '2003' 데이터(행)의 평균보다 작은 값의 갯수를 더하시오 위 말이 2001의 데이터행의 평균과 2001의 데이터를 비교해서 큰 값인지 df내 전체 데이터와 비교하라는 것인지 비교군이 명확하지 않아 혼동이 옵니다. 설명 영상을 보고서야 같은 행에 대한 비교란 것을 알았습니다. 아래 2003도 마찬가지고요
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
샤피로 검정하는 이유가 정규성을 충족하는지를 확인하기 위해 하는거라고 이해했는데 질문있습니다. 만약 pvalue가 0.05보다커서정규성을 충족한다면 ttest로 하면 되나요? 코드처럼 샤피로검정에서 pvalue가 0.05보다 낮으면 정규성을 충족하지 못하니 비모수검정인 윌콕슨을 하는건가요? 그리고 시험에서 μd값도 기본적으로 알려주는지도 궁금합니다.
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챗GPT와 파이썬으로 주식 자동매매 앱 및 웹 투자 리포트 만들기
numpy 1.23.4 pandas 2.0.3 버전으로 설치 했음에도 불구하고 아래와 같이 pip install pykrx를 하게되더라도 오류가 납니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 시나공 책을 보니 object 컬럼의 nunique 값이 다를 때는 train, test 데이터를 concat한 뒤 원핫 인코딩을 해주어야한다고 나와있는데 레이블 인코딩도 마찬가지인가요? 모의문제 2에서는 neighbourhood의 nunique값이 다른데 concat 없이 레이블 인코딩을 진행하신 것 같아서 질문 남깁니다.
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[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 # 원산지와 메뉴 기준 (평균, 합계) df.groupby(['원산지','메뉴']).agg(['mean','sum']) # 원산지와 메뉴 기준 (평균, 합계) df.groupby(['메뉴']).agg(['mean','sum'], numeric_only=True) 원산지와 메뉴기준으로 agg하여 mean 과 sum을 구했을때 코드를 알려주셨는데요, 원산지 하나의 칼럼의 mean과 sum을 보고싶을 때는 어떻게 해야하나요? 에러가 나네요,, 아마 원산지가 빠져서 문자열이라 그런거같은데, numeric_only = True을 어디에 넣어야하나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님과 모든 코드와 튜닝을 똑같이 하고 가장 최종적으로 y_test로 채점해보았는데 저는 0.79대로 나오네요 ㅜ 실제 이런 점수로 나오면 시험점수에 많은 영향을 끼칠 수준인가여
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님과 모든 코드를 똑같이 작성하고 똑같은 데이터로 하는데 왜 저는 평가값이 모두 다를까요
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Practical Testing: 실용적인 테스트 가이드
위 강의에서는 Response 부분을 service 레이어에 response 패키지 안에 관리를 하고 있습니다. 개인적인 생각으로는 요청을 받는 부분은 최상단 Presentation Layer 이고 궁극적으로 어떠한 결과를 return 해주는 것 또한 Presentation Layer 이라고 생각합니다. 그렇기에 requestDto 는 controller 쪽에 있는게 맞고 responseDto 또한 controller 쪽에 있어야 하는게 맞지 않을까 하는 생각이 듭니다! 혹시 위 부분 어떻게 생각하시는지 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
검증데이터 분리 코드 바로 전에 output을 드랍해서 train데이터에 다시 저장하셨는데 다시 또 분리할때 output컬럼을 드랍해야하는 이유가 무엇일까요
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) 촉박하게 공부하다 보니 평가지표에 대한 이해가 잘 되지 않는데요, 제출하는데는 크게 문제가 없는 것으로 보이는데 평가지표도 코드에 포함되어야 채점에 큰 문제가 없을..까요..?ㅠㅠ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
age 컬럼에서 소수점인 칼럼을 찾기 위해 df[age] != round (df[age], 0)으로 수식 작성하셨는데요. 이렇게 될 경우, 36.3은 버림이 되면서 round 적용하기 전과, 적용한 이후가 같아져서 누락이 되는거 아닌지 궁금합니다. 영상에서는 36.3 값도 필터링이 되던데 어째서 가능한지 너무 궁금합니다ㅠ 바쁘신데 감사합니다!
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38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 1-5 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 알고리즘과 친해지기(2) 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? max값을 구할 때 리스트의 max 함수를 사용할 수도 있는데 굳이 max 값을 따로 구하는 이유가 있으신가요? 그게 더 시간 복잡도상으로 좋아서인지 초심자 입장에서 생각해보려고 하는 건지 궁금합니다..
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출6회 제3유형 해설을보면 아래 ob / ex을 어디서 구하는건가요? ob는 어떻게 구하면 될 것같은데 ex는 제가 알아서 임의로 작성하면 되는건지 문의드립니다. ob = df['항암약'].value_counts().sort_index().to_list() ex = [0.1 * 20, 0.05 * 20, 0.15 * 20, 0.7 * 20] from scipy import stats stats.chisquare(ob, ex)
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제1-2 유의확률(p-value)이 0.05 미만인 유의한 변수만을 사용해 다시 로지스틱 회귀 분석을 수행하시오. 이 회귀식의 유의한 회귀 계수(상수항 포함)의 합계를 구하시오. (반올림하여 소수 셋째 자리까지 계산) 여기서 상수함 포함 이라는 문구를 보면 어떻게 해설로 처리해야되는건가요? 그게 혹시 model.pvalues[1:] 이렇게 표현한게 상수함 포함을 얘기하는건가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제 1-2번 관련하여 유의확률 0.05미만인 유의한 변수만을 사용해 다시 로지스티고회귀분석 수행 아래 내용에 따르면 독립변수가 intercept DataUsage DayMins 총 3개로 보이는데 해설은 DataUsage DayMins 2개밖에 반영이 안되었네요 어떤게 맞는지 확인 부탁드립니다. Optimization terminated successfully. Current function value: 0.393603 Iterations 6 Logit Regression Results ============================================================================== Dep. Variable: Churn No. Observations: 1000 Model: Logit Df Residuals: 989 Method: MLE Df Model: 10 Date: Sun, 18 May 2025 Pseudo R-squ.: 0.02367 Time: 02:52:21 Log-Likelihood: -393.60 converged: True LL-Null: -403.14 Covariance Type: nonrobust LLR p-value: 0.03924 =================================================================================== coef std err z P>|z| [0.025 0.975] ----------------------------------------------------------------------------------- Intercept -2.2146 0.913 -2.425 0.015 -4.005 -0.424 AccountWeeks 0.0026 0.002 1.114 0.265 -0.002 0.007 ContractRenewal 0.1603 0.325 0.493 0.622 -0.477 0.798 DataPlan 0.2874 0.198 1.454 0.146 -0.100 0.675 DataUsage -0.1698 0.072 -2.343 0.019 -0.312 -0.028 CustServCalls 0.1374 0.074 1.858 0.063 -0.008 0.282 DayMins -0.0036 0.002 -2.092 0.036 -0.007 -0.000 DayCalls 0.0023 0.004 0.526 0.599 -0.006 0.011 MonthlyCharge 0.0042 0.005 0.778 0.436 -0.006 0.015 OverageFee -0.0127 0.036 -0.352 0.725 -0.084 0.058 RoamMins 0.0098 0.034 0.292 0.770 -0.056 0.076 =================================================================================== 8
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[PY 0203] 디버깅 기초
안녕하세요! 8번째 줄에서 force run to cursor를 하면 할당이 안 보이고 바로 program finished가 되어버리는데 왜 똑같이 안 될까요?ㅠ
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Practical Testing: 실용적인 테스트 가이드
우빈님 안녕하세요! '코틀린'에서는 빌더를 따로 쓰지 않는데, 이 때는 어떻게 test fixture를 만드시는지 궁금합니다 ㅎㅎ 저도 그동안 실무에서 자바를 쓰면서 테스트에서 given 절의 test fixture는 빌더로 만들어서 사용하고, 프로덕션에서는 팩토리 메서드로 객체를 생성해왔습니다. (물론 이 강의를 보고나서부터입니다 ㅎㅎ) 그런데 코틀린을 쓰다보니까 롬복을 거의 쓸 일이 없는 것 같더라고요. private constructor & 팩토리 메서드를 코틀린에서 쓰다 보니까 팩토리 메서드로만 객체를 생성해야해서 테스트에서 '맥락을 이해하는데 허들이 하나 더' 생기는 꼴이 되고 있어 조금 고민입니다.. 그렇다고 테스트 전용 팩토리 메서드 같은 것을 만들자니 프로덕션에 테스트 관련된 소스가 바로 생기는 것은 영 석연치 않더라고요. 그래서 지금은 일단 생성자를 public으로 열어두고, 팩토리 메서드가 있는 도메인 객체를 만들 때는 무조건 팩토리 메서드만 쓴다. 그리고 테스트에서는 테스트 용이성을 위해 생성자로 객체를 생성하는 것을 허용하는 것으로 해보려고 합니다. 혹시 위 같은 상황에서 우빈님은 어떤 기준으로 쓰고 계신지 궁금합니다..! 바쁘실텐데도 시간 내어 확인해주셔서 감사합니다 :)