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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
노트북 빈칸으로 먼저 문제를 풀이하는 중에 결측값 처리를 행을 삭제하는 방식으로 처리하였습니다. 맨 마지막 y_test와 r2계수를 구하는 과정에서 삭제된 행만큼의 데이터가 맞지 않아 오류가 났는데 실제 실기 시험에서도 결측치가 있는 행을 삭제하면 안되는 것인가요?? 결측치는 반드시 다른 값으로 대체 해야 하는 것 인가요?
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 작업형2번 문제를 풀때 라벨인코딩하기 전이 정확도가 더 높으면 라벨인코딩이랑 one-hot 인코딩하기 전 baseline만 처리 한 후에 결과물을 제출하면되는걸까요? 실제 시험에서도 baseline만 처리하고 다른 라벨링을 안해도 되는지 문의드립니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
빅분기 실기 제3유형 점수배분 문의드립니다. 제가 알기로는 제3유형이 30점인데 1-1, 1-2, 1-3 이렇게 있으면 각 1문제당 5점씩으로 반영되나요? 확인 해주시면 감사하겠습니다.
해결됨
38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘
4-9 숙제 질문 안녕하세요! 청소 관련 문제에서 아래처럼 했는데 무한루프에 빠집니다.. 어디가 잘못된건지 모르겠어서 질문드려요! 감사합니다! def get_count_of_departments_cleaned_by_robot_vacuum(r, c, d, room_map): r_real = r c_real = c dr = [-1,0,1,0] dc = [0,1,0,-1] d_real = d count = 1 room_map[r][c] = 2 while True : stop = 0 while stop < 4: for i in range(4): d_real = (d_real+3)%4 r_fake = r_real + dr[d_real] c_fake = c_real + dc[d_real] if room_map[r_fake][c_fake] == 0 : count +=1 r_real = r_fake c_real = c_fake room_map[r_fake][c_fake] = 2 stop = 0 break else: stop += 1 d_real = (d_real+6)%4 r_real = r_real + dr[d_real] c_real = c_real + dc[d_real] if room_map[r_real][c_real] == 1: break return count
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의와 동일한 코드에서 이렇게 에러가 발생하는데 원인 알 수 있을까요? . 이 아니라 , 로 제대로 입력하고 아무리 해봐도 에러가 납니다. 혹시나 해서 print(a)로 해봐도 동일합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 listbox 예제 관련해서 마지막 앞 단어 할 때 listbox[-2]만 해도 나오는데 이렇게 해도 상관없을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제에는 gender가 1인 확률이라고 명시하지 않았는데 왜 model.predict(test)<0.5하면 왜 틀리나요?
미해결
우리를 위한 프로그래밍 : 파이썬 중급 (Inflearn Original)
asyncIO 스크랩핑 실습 중 macOS에서 SSL인증서 문제로 인해 추가적으로 인증서 설치 등을 진행해야 하더라구요. 아래와 같이 수정하여, 코드 실행에는 문제가 없었는데 비동기 예제이다보니 추가적으로 선언한 get_request를 사용 시 동기화 문제에서 자유로운지 궁금합니다. 제가 한 것은 아래와 같이 SSL 인증서 설치 (Python 3.13 ver) /Applications/Python\ 3.13/Install\ Certificates.command 일부 코드 수정 import ssl import certifi # 인증서 설정 ssl_context = ssl.create_default_context(cafile=cerfiti.where()) # 추가적으로 추가한 함수 def get_request(url): headers = {'User-Agent' : 'Mozila/5.0'} req = Request(url, headers=headers) return urlopen(req, context=ssl_context) async def fetch(url, executor): res = await loop.run_in_executor(executor, lambda: get_request(rul)) return res.read()
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
7회 작업형 3문제를 보면 glm('종소변수 ~ 독립변수1 + 독립변수2 + 독립변수3', data=df).fit() 이런식으로 작성하던데 분산분석에서는 ols('종속변수 ~ 독립변수1*독립변수2') 이렇게 하던데 어떨 때 독립변수를 +만 하는지, 어떨 때 독립변수를 *하는지 헷갈립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아래 문제해설을 보니 pred = rf.predict(X_val) 로 반영 pred = rf.predict(test) 로 반영해도 문제없나요? # 랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) f1_score(y_val, pred, average='macro')
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 마지막에 저희 행/열 확인하잖아요. 거기에서 2154 , 1이 나오는데 답변 행 : 2154 test 행 : 2154 동일하다는 걸 검증하는거죠? <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 2154 entries, 0 to 2153 Data columns (total 10 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 ID 2154 non-null int64 1 Gender 2154 non-null object 2 Ever_Married 2154 non-null object 3 Age 2154 non-null int64 4 Graduated 2154 non-null object 5 Profession 2154 non-null object 6 Work_Experience 2154 non-null float64 7 Spending_Score 2154 non-null object 8 Family_Size 2154 non-null float64 9 Var_1 2154 non-null object dtypes: float64(2), int64(2), object(6) memory usage: 168.4+ KB ID pred 0 458989 2 1 458994 3 2 459000 3 3 459003 3 4 459005 1 ... ... ... 2149 467950 4 2150 467954 4 2151 467958 2 2152 467961 2 2153 467968 4 [2154 rows x 2 columns]
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 제2회 기출, 제2유형 아래와같이 풀어봤는데 확인 부탁드립니다. 랜포활용 검증안함 검증은 어차피 시험에 반영안되고, 랜포밖에 할 줄 몰라서 이것만 암기했어요. 도저히 다른거 풀 자신이 없어서 시험 제2유형의 모든문제는 아래 패턴으로 진행하려합니다. 혹시 이렇게 진행해도되는지 문의드립니다. # 데이터 불러오기 import pandas as pd test = pd.read_csv("X_test.csv") train = pd.read_csv("X_train.csv") y_train = pd.read_csv("y_train.csv") X_train.shape, y_train.shape, X_test.shape # train.info() # test.info() # y_train.info() target = y_train.pop('Reached.on.Time_Y.N') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, join='left', axis = 1) 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=0) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(test) test_ID = test.pop('ID') submit = pd.DataFrame({'ID' : test_ID, 'Reached.on.Time_Y.N' : pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv', index=False)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출2회, 제2유형의 해설 관련 저는 아래 랜포사용해서 진행했는데, 아래와 같이 predic_proba 사용했으므로 1차원 배열로 바꿔줘야하나요? DataFrame 'pred' : pred[:,1] 해줘야 1차원으로 변경되는지 문의드립니다. from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(test) test_ID = test.pop('ID') submit = pd.DataFrame({'ID' : test_ID, 'Reached.on.Time_Y.N' : pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv', index=False) # 랜덤포레스트 model = RandomForestClassifier(random_state=2022) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1]))
미해결
[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 기본편
25년 5월 시점에서 하다보니깐, requests 강의를 들을때 클래스 파싱 하는 과정이 작동이 안되서 확인해보니, requests는 javascript 로 만들어진 동적 내용을 긁을 수 없다고 하더라구요. 그래서 selenium의 webdriver를 사용했는데, 작동은 되는데 불편한 점이 각 실행시마다 크롬 창이 떠요. 혹시 javascript도 requests로 파싱할 수 있는 방법 이 있을까요?
해결됨
38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘
3-8 해쉬 -2 안녕하세요! 설명해주신 코드에서 해쉬를 이용하면 결국 시간 복잡도는 결국 O(N)인데, 아래와 같이 해도 되나요? 아래도 시간복잡도가 O(N)이라고 생각하는게 맞는지 궁금합니다! all_students = ["나연", "정연", "모모", "사나", "지효", "미나", "다현", "채영", "쯔위"] present_students = ["정연", "모모", "채영", "쯔위", "사나", "나연", "미나", "다현"] set(all_students)-set(present_students)
미해결
설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
안녕하세요 실전 AI HW 강의 11 장 보고 있는데 해당 장 강의에서 의문이 드는 점이 있어 질문드립니다. 6분 25초쯤에 Depthwise Separable Convolution은 Feature Map의 크기와는 상관없다. 그래서 Input과 Output Feature Map Size는 적지 않았다고 말씀하셨습니다. Input과 Ouput Feature Map의 크기는 동일하다는 '가정'이기 때문에 이와 같은 말씀을 하신건가요? 만약 동일하다면 Depthwise Convolution에 의해 Output Feature Map은 감소해야할 것 같은데 왜 동일해야하는지 의문이 들어 질문드립니다. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
여기서 평가 지표가 정확도, 정밀도, f1score 등 많은데 왜 roc_auc_score인 proba로 예측하고 정리할 때 roc_auc_score로 확인하는지 궁금합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다 ! 영상에서 예를 들어 선생님께서는 이렇게 cols만 붙이시거나 train.head()이렇게만 하시는데 실제 시험에서는 모든 식 앞에 print()를 붙여야 하나요? 또, print를 붙여야 되는 식은 어떻게 구분하는지 질문드립니다 ! cols = train.select_dtypes(include="object").columns cols cols = train.select_dtypes(include="object").columns print(cols)
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
JAVA의 구조와 기초용어(13분 45초 ~ 13분 54초) 여기서 설명을 하실 때 함수같이 생긴 것이라고 말하셨는데 함수같이 생긴 것이 무엇인지 모르겠습니다. 혹시 다른 커리큘럼에서 말씀을 하셨다면 어디인지 알려주세요. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 강의 中 내장 함수 관련한 내용을 보고서 아래와 같이 실습해보니 listbox = [2,4,6,8,10]을 기준으로 sum을 하면 정상적으로 30이 실행되지만, 물리적으로 모든 원소를 더해준 값을 프린트 한 값과의 비교는 다르다 뜹니다. 파이썬 비교 연산자(혹은 모든 연산자)들은 자료형을 기준으로 출력이 되나요? [실습]
