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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 데이터 분석을 위한 파이썬 기초2 / 2:44 관련 문의드립니다. sort()함수를 이용하면 list 내의 문자를 가나다순 정렬가능하므로, 해당 리스트에서 가나다순 정렬되면 아래와 같이 되어야할 것 같은데, to be: [동그라미', '네모', '세모',] 강의 및 실습해보니, 다음과 같이 실행되어 문의드립니다. to be: ['네모', '동그라미', '세모']
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
딕셔너리 파트 맨 첫번째 부분에서 # dictbox = {'name' :' 네모' , 'level', 5}라고 적혀있었는데 이거를 di = { } 형태로 바꿀 때 아레처럼 바꾸셨는데 di = {'name' : 'sam' , 'level':5} 왜 '네모' 에서 'sam'으로 바뀌었는지 이해가 되지 않습니다.
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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 안녕하세요 🙂 5회 기출 작업형1의 3번 문제에서 마지막 답만 프린트 하는 부분에 loc 와 iloc 그리고 인덱스로 답을 프린트 하는 것에서 다른 답이 나와 헷갈리는 부분이라 확실하게 이해하고 가고싶어 질문드립니당! 여기서 전체학생수(계)를 찾는 문제로 230이 나오게 마지막 풀이를 하려했는데 df["전체학생수(계)"][0] df.iloc[0,-2] df.loc[0,"전체학생수(계)"] 이 3개가 다른 답이 나와 3개 전부 같은 부분을 찾는 게 아닌가 하여 질문드려요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
섹션 4 머신러닝 공부하면서 선생님의 코드를 따라 실습하고 있는데요. 이런 error가 나와서 다음으로 실행이 안됩니다 ㅜㅜ X_test[cols]에 결측치가 있다는거 같은데 어떻게 해야 할까요?
해결됨
비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
위와 같이 코드를 작성하였습니다만, body 부분의 css가 적용이 안됩니다. 여기서 제가 궁금한 것은 .html 파일 위의 <!DOCTYPE html>을 삭제하면 body값이 100%에 맞게 보여지는데, 왜 이렇게 적용 되는지 잘 모르겠습니다.. <!DOCTYPE html>의 태그 같은 경우는 문서 형식을 선언하는것으로 알고있는데.. 해당 코드의 존재 유무에 따라 CSS 적용이 되다 안되다가 하는지 잘 모르겠습니다.. 답변 주시면 감사드리겠습니다!!
미해결
모두의 한국어 텍스트 분석과 자연어처리 with 파이썬
안녕하세요 선생님 대학교에서 캡스톤디자인을 수행하고 있는 학생입니다. 판결문에서 사건의 원인,판결 결과,가중·감소 처벌 요소,키워드를 추출하고 싶은데 어떤 기술을 사용해야할지 막막하여 질문올리게 되었습니다. 거대언어모델은 지양하라고 교수님께서 말씀하셨습니다..ㅜ 조언을 주신다면 감사하겠습니다.
미해결
실리콘밸리 엔지니어에게 배우는 파이썬 아파치 스파크
Spark Architecture(스파크 아키텍처) 소개 강의 내용 중 뒷 단에 있는 node에도 JVM이 있는 걸로 보이는데 Application Master(in Worker Node) 안에 있는 JVM과 오른쪽 노드들 안에 있는 JVM간의 차이점과 역할이 궁금합니다!
해결됨
비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
그냥 첫번째 매개변수가 대상이고 두번째 매개변수는 index취급하는건가요?
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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 원핫 인코딩에서 0,1이 아니고 False,True가 나옴
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비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
다른 사람은 못보는걸까요
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 빅분기 기출 3회 작업형2 문제를 풀던중 데이터 분리와 원핫인코딩을 안하고 LabelEncoder와 랜덤 포레스트를 사용해서 문제를 풀어보았는데 마지막 csv 제출에서 데이터길이가 차이 나서 만들어지지 않는다고 뜨네요 어디를 잡아야하는지 몰라 문의드려요 🥲 올려주신 데이터가 아닌 다른 문제집에 있는데이터를 활용했는데 길이 차이가 나더라구여..
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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 안녕하세요 강사님 회사에서 강의를 들으려하는데 보안 때문에 구글 드라이브 자체를 열수가 없어 파일 다운로드가 어렵네요. 파일 받을 수 있는 다른 경로는 없을까요?? 받아서 주피터 노트북으로 학습하려고 합니다. 감사합니다.
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파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
강의 중에 성별의 경우 성별이라는 COLUMN에 여자는 0, 남자는 1 이런식으로 하면 안 되고 여자 칼럼/남자 칼럼을 나눠줘야 한다고 하셨는데 그 이유가 뭔지 질문 드립니다! 대소관계가 없도록 하는 거라고 하셨는데, 잘 이해가 되지 않아서요! 또 그럼 반대로 ordinal category의 경우 사이즈라는 칼럼을 만들어서 L은 3, m은 2, s는 1로 한 번에 넣어도 괜찮은 건가요? 늘 감사합니다, 강사님!
해결됨
파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
앙상블의 boosting에 대해 듣던 중 질문이 있어 글을 남깁니다! residual error를 실제 값과 예측값의 차이라고 이해했는데, 검색해보니 단순 error와는 조금 다른 말이라는 이야기가 많아서요. 혹시 error와 residual error에 차이가 있나요?
해결됨
TensorFlow 2.0으로 배우는 딥러닝 입문
안녕하세요. windows 환경에서 코드를 실행시키고 있는데 error가 발생해서 문의 드립니다. 코드는 제가 전혀 손대지 않아서 강사님이 공유해 주신 그대로의 코드 입니다. [mnist_classification_using_softmax_regression_v2_ keras.py 코드] # -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf # MNIST 데이터를 다운로드 합니다. (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() # 이미지들을 float32 데이터 타입으로 변경합니다. x_train, x_test = x_train.astype('float32'), x_test.astype('float32') # 28*28 형태의 이미지를 784차원으로 flattening 합니다. x_train, x_test = x_train.reshape([-1, 784]), x_test.reshape([-1, 784]) # [0, 255] 사이의 값을 [0, 1]사이의 값으로 Normalize합니다. x_train, x_test = x_train / 255., x_test / 255. # 레이블 데이터에 one-hot encoding을 적용합니다. y_train, y_test = tf.one_hot(y_train, depth=10), tf.one_hot(y_test, depth=10) # tf.data API를 이용해서 데이터를 섞고 batch 형태로 가져옵니다. train_data = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((x_train, y_train)) train_data = train_data.repeat().shuffle(60000).batch(100) train_data_iter = iter(train_data) # tf.keras.Model을 이용해서 Softmax Regression 모델을 정의합니다. class SoftmaxRegression(tf.keras.Model): def __init__(self): super(SoftmaxRegression, self).__init__() self.softmax_layer = tf.keras.layers.Dense(10, activation=None, kernel_initializer='zeros', bias_initializer='zeros') def call(self, x): logits = self.softmax_layer(x) return tf.nn.softmax(logits) # cross-entropy 손실 함수를 정의합니다. @tf.function def cross_entropy_loss(y_pred, y): return tf.reduce_mean(-tf.reduce_sum(y * tf.math.log(y_pred), axis=[1])) #return tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logtis, labels=y)) # tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits API를 이용한 구현 # 최적화를 위한 그라디언트 디센트 옵티마이저를 정의합니다. optimizer = tf.optimizers.SGD(0.5) # 최적화를 위한 function을 정의합니다. @tf.function def train_step(model, x, y): with tf.GradientTape() as tape: y_pred = model(x) loss = cross_entropy_loss(y_pred, y) gradients = tape.gradient(loss, model.trainable_variables) optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables)) # 모델의 정확도를 출력하는 함수를 정의합니다. @tf.function def compute_accuracy(y_pred, y): correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y_pred,1), tf.argmax(y,1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction, tf.float32)) return accuracy # SoftmaxRegression 모델을 선언합니다. SoftmaxRegression_model = SoftmaxRegression() # 1000번 반복을 수행하면서 최적화를 수행합니다. for i in range(1000): batch_xs, batch_ys = next(train_data_iter) train_step(SoftmaxRegression_model, batch_xs, batch_ys) # 학습이 끝나면 학습된 모델의 정확도를 출력합니다. print("정확도(Accuracy): %f" % compute_accuracy(SoftmaxRegression_model(x_test), y_test)) # 정확도 : 약 91% 그리고 해당 코드가 있는 곳에 python으로 실행을 시키면 아래와 같은 결과가 나옵니다. ...(중략)... --> TypeError: unhashable type: 'list' 라는 에러가 발생하고 있습니다. --> 여러 사이트 검색과 코드 변경으로 문제 해결을 시도 하였으나 해결이 되지 않아서 어떻게 해결해야 하는지 가르쳐 주시면 감사하겠습니다. [에러 화면 전체 이미지]
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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 자주활용되는 판다스 예제에서 값변경을 진행하고 있는데요! loc함수를 이용해서 원두값을 변경하려고 실행했는데 AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-51-3a3e0a1a63d7> in <cell line: 3>() 1 # loc로 값 변경하기 2 # 바닐라라떼 원두 -> 과테말라로 변경 ----> 3 df.loc[3,'원두']="과테말라" AttributeError: 'str' object has no attribute 'loc' 위와같은 에러가 나는데 어떻게 해결하면 될까요 ?
미해결
비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
안녕하세요! 두 가지 질문이 있어서 글 남깁니다. display flex가 특정 id에 적용이 안됩니다 ㅠㅠ app.js에서 id=header인 부분에 css를 적용시켰는데 딱 header 부분만 적용이 안됩니다. 코드는 아래와 같습니다. app.js 코드 import logo from './logo.svg'; import './App.css'; import MainPageComponent from "./main/index.js" import React, { Component } from 'react'; import {Link, Switch, Route, useHistory} from 'react-router-dom' import UploadPage from './upload/index.js'; import ProductPage from './product/index.js'; import { Button } from 'antd'; import {DownloadOutlined} from '@ant-design/icons' function App() { const history = useHistory(); return ( <div> <div id="header"> <div id="header-area"> <Link to="/"> <img src="/images/icons/logo.png" /> </Link> <Button size="large" onClick={function(){ history.push('/upload'); }} icon={<DownloadOutlined />} > 상품 업로드 </Button> </div> </div> <div id="body"> <Switch> <Route exact={true} path="/"> <MainPageComponent /> </Route> <Route exact={true} path="/products/:id"> <ProductPage /> </Route> <Route exact={true} path="/upload"> <UploadPage /> </Route> </Switch> </div> <div id="footer"></div> </div> ); } export default App; app.css * { margin: 0; padding: 0; line-height: normal; } html, body, #root, #root > div { height: 100%; }; #header { height: 64px; /*가운데 정렬하는 방법*/ display: flex; justify-content: center; border-bottom: 1px solid gray; } #header-area { width: 1024px; height: 100%; display: flex; align-items: center; justify-content: space-between; } #header-area img { width: 128px; height: 36px; } #body { height: 100vh; width: 1024px; margin: 0 auto; /*가운데 정렬하는 방법 중 하나*/ padding: 24px; } #footer { height: 200px; background-color: rgb(230,230,230); } 이렇게 했을 때 아래와 같이 header만 적용이 안됩니다...(header-area는 css가 잘 적용이 되네요) Link 제대로 작동 안됨 Link 태그를 통해 상품 상세페이지로 넘어가는 코드를 구현했는데 잘 안되는 부분이 있습니다 ㅠㅠ 원래라면 상품 카드를 눌렀을 때 자동으로 상품 상세페이지로 넘어가면서 해당 페이지 내용이 나타나야하는데 저는 카드를 누르면 url 주소만 바뀌고 제가 수동으로 새로고침을 해야 해당 페이지로 넘어갑니다...(그랩마켓 로고를 눌렀을 때 메인페이지로 돌아가는 것도 마찬가지입니다) 위 코드에서 잘못된 부분이 어떤거길래 이렇게 되는걸까요...? 감사합니다!
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요? 간단한 질문인데요.. df. 컬럼명 과 df["컬럼명"] 과는 무슨차이가 있나요? 출력해보면 똑같은 같이 나오는데요..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
다른 문제집 질문도 가능 할까요? 문제 풀이 하던 중 답이 다르게 나와 질문드리고 싶어 일단 이렇게 글 올립니 🥲 강의 다 듣고 빅분기 문제집에 있는 기출 문제를 풀이 하던 중에 기출 3회 작업형1 2번 문제에서 강의에서 해주신 풀이 대로 풀어 보았는데 책에 있는 답이랑 달라서 질문드려요 😢 해설에는 76이 나오는데 방법2 처럼 풀이하면 71이 나오네요 😭 두개 다른 점이 있나요?? 봤을때 같은 답 구하는게 맞는거 같은데 왜 다른 값이 나오는지 이상해서요 다음은 국가별 연도별 인구 10만명당 결핵 유병률 데이터 세트이다. 2000년도의 국가별 결핵 유병률 데이터세트에서 2000년도의 평균값보다 더 큰 유병률값을 가진 국가의 수를 계산하시오. !git clone https://github.com/AnalyticsKnight/yemoonsaBigdata/ # 데이터 불러오기 import pandas as pd df = pd.read_csv("/content/yemoonsaBigdata/datasets/Part3/302_worlddata.csv") df.head() # 방법1(해설) df_2000 = df[df['year']== 2000].drop('year', axis =1) df_2000.index = ['value'] df_2000_T = df_2000.T # print(df_2000_T['value'].mean()) rst_df = df_2000_T[df_2000_T['value'] > df_2000_T['value'].mean()] print(len(rst_df)) # 방법2 df = df.T df.head() m = df[1].mean() print(sum(df[1] > m))
미해결
머신러닝 엔지니어 실무
강의자료 요청 드립니다. 메일은 junhui.woo.math@gmail.com 입니다. 감사합니다.
