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작업형2 코랩파일 다운로드 받는 위치(경로) 문의

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

강의에서 알려주시는 코랩파일은 어디에서 다운로드 받을 수 있나요? 엑셀 파일이나 마인드맵 자료는 다운 받았습니다.

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
다린 댓글 2 좋아요 0 조회수 140

얼떨결에 코드 짜서 답은 나왔는데요 0.5보다 큰걸 찾는 부분 코드가 저렇게 해도 왜 답이 제대로 나오는걸까요

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler Scaler = MinMaxScaler() df_Scaler = Scaler.fit_transform(df[['qsec']]) re=df_Scaler>0.5 re.sum()

  • python
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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 90

25년 1회 문제풀이

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

혹시 25년 1회 문제풀이는 안해주시나요?

  • python
  • java
  • c
  • 정보처리기사
melon2641 댓글 2 좋아요 0 조회수 99

사후검정 2가지를 다 숙지해야할까요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

사후검정방법이 꽤 여러가지있고 그 중에 두가지를 반복해서 알려주시는데, 둘중에 하나만 숙지해도 될까요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 125

4회 작업형 2 f1_score 평가할때 rf_f1 = f1_score(y_val, rf_pred, average= 'macro') 써도 되나요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

강사님 안녕하세요! 두가지 질문이 두 가지 있습니다. 1) from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(train, y scoring = 'f1_macro', cv=5) 이거 대신에 train_test_split(train.drop('Segmentation',axis =1),train['Segmentation'], test_size = 0.2, random_state =0 ) 이렇게 데이터를 나눈 뒤, 평가를 해도 되는지 궁금합니다. 2)그리고 cross_val_score를 쓰지 않고, 아래처럼 기존에 쓰던 직접 f1-score를 구해 모델 평가하는 방식도 괜찮은가요? rf_f1 = f1_score(y_val, rf_pred, average='macro') 감사합니다 cols = list(train.select_dtypes(include = 'O')) cols #['Gender','Ever_Married','Graduated','Profession','Spending_Score','Var_1'] # train[cols].nunique() #(2,2,2,9,3,7) # for col in cols: # print(train[col].value_counts()) train = train.drop('ID',axis =1) test_id = test.pop('ID') # from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # for col in cols: # le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit_transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) # train.head() train = pd.get_dummies(train).astype(int) #(6665,30) test = pd.get_dummies(test).astype(int) #(2154,29) # print(train.shape,test.shape) # print(train.shape,test.shape) #(6665, 29) (2154, 28) train.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(train.drop('Segmentation',axis =1),train['Segmentation'], test_size = 0.2, random_state =0 ) print(X_train.shape,X_val.shape,y_train.shape, y_val.shape) #(5332, 28) (1333, 28) (5332,) (1333,) from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 0, max_depth = 9, n_estimators = 700) rf.fit(X_train,y_train) rf_pred = rf.predict(X_val) rf_f1 = f1_score(y_val, rf_pred, average= 'macro') print(rf_f1) # 0.5350437339763565 /9 700 0.543685768934749 # # from lightgbm import LGBMClassifier # # lgbm = LGBMClassifier() # # lgbm.fit(X_train, y_train) # # lgbm_pred = lgbm.predict(X_val) # # lgbm_f1 = f1_score(y_val, lgbm_pred, average= 'macro') # # print(lgbm_f1) #0.5277491575057244 pred = rf.predict(test) sumbit = pd.DataFrame({'ID':test_id, 'Segmentation': pred}) sumbit.to_csv('submission.csv', index = False) pd.read_csv('submission.csv') #0.31924

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  • 머신러닝
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  • pandas
  • 빅데이터분석기사
변재현 댓글 2 좋아요 0 조회수 85

Elasticsearch 설치하기 강의에서 질문 있습니다.

미해결

실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편)

맥에서 터미널을 이용해서 진행하고 계신데요 윈도우에서 이렇게 하려면 어떻게 하면 되는지 자세하게 설명해 주셨으면 좋겠습니다.

  • spring-boot
  • elasticsearch
  • devops
  • elk
  • infrastructure
박종성 댓글 2 좋아요 0 조회수 226

기출 6회 작업형 2 질문입니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

07:26에서 "f1 스코어로 예측할때는 확률 값이 아니라 클래스로 나누기 때문에 predict로 예측해야한다" 라고 말씀해주셨는데 이 부분에서 질문이 생겼습니다! 1) 확률 값으로 예측하는건 평가지표 중 roc_auc_score 뿐인지 2) 만약 평가 지표로 roc_auc로 한다고 문제에 출제되었으면 제출 예시로 확률 값이 아닌 클래스 값으로 나온 것 처럼 보여도 predict_proba ()로 예측해도 되는지 궁금합니다! -> 제가 알고있기론 roc_auc_score가 평가 지표여도 predict()를 사용해서 해도 되지만, 평가 성능이 차이가 나는 걸로 알고 있는데 제대로 알고 있는건지 여쭙습니다!!

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
hara0203 댓글 2 좋아요 0 조회수 55

강의 질문입니다.

미해결

실전에서 바로 써먹는 Elasticsearch 입문 (검색 최적화편)

안녕하세요. ElasticSearch 를 배우고자 수강 시작했습니다. 이 강의는 유투브 에도 올리시고 계신데요, 인프런에 올리신 강의를 유투브에도 다 올리실 계획이신지요?

  • spring-boot
  • elasticsearch
  • devops
  • elk
  • infrastructure
박종성 댓글 1 좋아요 0 조회수 107

리턴 이해 예시 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예전부터 리턴에 대해 모호하게 이해하고 있어서 질문드립니다. # 함수 정의 (리턴 값) def plus(x, y): result = x+y return result # 함수 호출 a = plus(2,3) print(a) 이러면 값이 5가 나오는데 # 함수 정의 (리턴 값) def plus(x, y): result = x+y # 함수 호출 a = plus(2,3) print(a) 이러면 값이 NONE이 나오는 이유가 리턴이 없어서 왜 a = 2+3으로 받아들이지 못하는 건지 궁금합니다. # 함수 정의 (리턴 값) def plus(x, y): result = x+y result # 함수 호출 a = plus(2,3) print(a) 이 값 또한 NONE으로 출력되는데 두번째 함수 호출 코드에서 plus(2,3) 이니까 plus(2,3) = result 이고 result 는 5이니깐 a = 5이므로 print (a) 는 5가 되어야 하는게 아닌가요? return이 없으면 함수에 무엇을 대입하든 변수에 값이 저장되지 않는 느낌이네요?

  • python
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  • 빅데이터
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김민성 댓글 2 좋아요 0 조회수 71

학습자료나 코드는 어디서 받아볼 수 있나요?

해결됨

컴퓨터 비전 이상 탐지, 개발부터 배포까지 올인원 마스터

학습자료나 코드는 어디서 받아볼 수 있나요?

  • python
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  • 딥러닝
  • azure-databricks
  • 인공지능(ai)
전상영 댓글 3 좋아요 1 조회수 200

일원분산분석은 f_oneway 방법으로만 알고있음 안되나요?

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

일원분산분석은 f_oneway 방법으로만 알고있음 안되나요? 반드시 stats에서 제공하는 함수로 테이블로 만드는 방법까지 숙지하는것이 필수일까요 ㅜ

  • python
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  • pandas
  • 빅데이터분석기사
이선희 댓글 1 좋아요 0 조회수 91

Operator패턴에 대해 여쭤봅니다.

미해결

쿠버네티스 어나더 클래스-Sprint4 (#Promethues #Grafana #Loki #OpenTelemetry)

오퍼레이터 역할을 하는 컴포넌트를 개발을 해서 같이 배포를 시켜요---> 이부분은 첨부한 이미지에서 삼각형으로 deployment전체를 얘기하시는거죠? 거기에 operator는 그림에 하나만 괄호로 표시되어있는데 옆에 있는 다른pod도 같은 Operator인가요? 또 한가지는 오퍼레이터는 사용자가 CRD를 생성을 했을 때 watch로 감지를 받거나 필요 시에 get으로 조회도 해서 CRD의 속성 값들을 확인하고 그 속성에 따라 secrets를 변경을 합니다 ---> watch로 감지를 받는다(?)는데 저는 이 말자체가 와닿지 않아요 ㅠㅠ. 어떤의미인지~~그리고 crd생성 표시옆에 Opt라는게 CRD에서 갑자기 나와서 실체가 뭔가요? 그리고 이게 그림에서 Pod두개를 감시한다는건가요? 그림에서 표시된 Pod Operator 하나만을 감시한다는 뜻인가요?Opt라는게 뭔지요? Opt가 operator 를 감시를 하고 또 반대로 Operator에서 역으로 CRD 속성값을 확인하는건가요? 설령 crd속성값을 확인하는게 실제 값이 있는게 아니고 crd에는 속성정의만 했을뿐인데..속성값을 확인해서 어떤용도 어떻게 한다는건지도 이해가 안가네요 ㅠ 그림에서도 operator pod가 sercret를 변경이라고 표시되어있는데...crd 를 확인하면 그냥 속성 정의만 되어있는데...secret의 실제값은 어디에서 확인해서 변경한다는걸까요? 속성이름만을 변경한다는걸까요? secret에 변경하고자 하는 실제값은 어디있는걸까요? 좀 헷갈립니다.^^

  • kubernetes
  • prometheus
  • devops
  • grafana
  • loki
odark 댓글 2 좋아요 0 조회수 102

2강

미해결

파이썬 프로그래밍 기초

2강 강의자료 다운경로 접속이 안됩니다.

  • python
hjko11 댓글 1 좋아요 0 조회수 46

교수님 강의에 쓰시는 구글 드라이브 사본 더 볼 수 있을까요?

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

인강 틀고 따라하고 있는데, 멈추고 쓰는게 모니터 하나로는 예시 일일이 쓰고 인강 듣기가 조금 버벅거려서요 ㅠㅠ... 일단 교수님이 강의에 활용하시는 구글 드라이브(코랩) 만 있으면 한번 돌린다음에 제가 따로 돌리고 비교하기엔 수월할 것 같아서 부탁드립니다.

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stomdll3 댓글 2 좋아요 0 조회수 95

예시문제 풀이 관련

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 교재에 있는 작업형 1 예시문제는 어디서 풀어볼 수 있을까요? 캐글에도 없고 수업노트에도 없는거 같아요

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eclee93 댓글 6 좋아요 0 조회수 150

훈련과 Predict를 분리할수 없나요?

미해결

파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문

AI강의중 Best였던것 같습니다. 강의 다 듣고 나서 한가지 궁금한게 생기는데 강의 코딩에는 모두 한 소스코드에서 훈련(fit)하고 바로 predict하는 pattern으로 소스가 제공되었습니다. 혹시 훈련(fit)해서 어딘가에 저장해 두었다가 해당 저장내용을 기반으로 특정 필요한 시점에 predict 해서 결과를 사용하고 싶은데 이런 방법이 있을까요? 이 방법이 설명이 간단하지 안다면 책이나 인터넷 사이트라도 추천해 주시면 감사하겠습니다.

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  • 딥러닝
  • pandas
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  • keras
  • tensorflow
  • anaconda
  • matplotlib
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nkhwi 댓글 2 좋아요 0 조회수 128

표 병합하기 관련

미해결

직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피

각 팀에서 받은 한글파일에는 표만 있어요. 그 표를 일단 하나의 파일로 합치는데는 성공했어요. 그런데 그 표들이 떨어져 있어서 하나로 병합하고 싶은데 찾아보니까 강사님이 유튜브에도 올려놓은 걸 찾았어요 아래와 같은 코드였어요. while True: if not hwp.TableMergeTable(): break 그런데 이걸 그냥 만들어진 코드 마지막에 붙여넣기만 하면 되는거 아닌가요? 잘 안되어서 질문드립니다. 제가 만든 코드는 import win32com.client as win32 import tkinter as tk from tkinter import filedialog # 1. 파일 선택 팝업 root = tk.Tk() root.withdraw() # Tk 창 숨기기 file_paths = filedialog.askopenfilenames( title="병합할 한글 파일을 모두 선택하세요", filetypes=[("HWP/HWPX Files", "*.hwp *.hwpx")] ) if not file_paths: print("파일을 선택하지 않았습니다. 프로그램을 종료합니다.") exit() # 2. 저장 위치 선택 팝업 save_path = filedialog.asksaveasfilename( title="합쳐진 파일을 어디에 저장할지 선택하세요", defaultextension=".hwp", filetypes=[("HWP Files", "*.hwp"), ("HWPX Files", "*.hwpx")] ) if not save_path: print("저장 경로를 선택하지 않았습니다. 프로그램을 종료합니다.") exit() print(f"선택한 파일들: {file_paths}") print(f"저장 경로: {save_path}") # 3. 한글 오토메이션으로 파일 병합 hwp = win32.gencache.EnsureDispatch("HWPFrame.HwpObject") hwp.RegisterModule("FilePathCheckDLL", "FilePathCheckerModule") hwp.XHwpWindows.Item(0).Visible = True # 새 문서 생성 hwp.Run("FileNew") for idx, file_path in enumerate(file_paths): try: # 첫 파일은 그냥 열려 있으니 건너뜀 if idx == 0: hwp.Open(file_path) else: # 커서를 문서 끝으로 이동 hwp.Run("move_doc_end=True") # 파일 삽입 hwp.HAction.GetDefault("InsertFile", hwp.HParameterSet.HInsertFile.HSet) hwp.HParameterSet.HInsertFile.filename = file_path hwp.HParameterSet.HInsertFile.KeepSection = 0 # 구역 유지 안 함 hwp.HAction.Execute("InsertFile", hwp.HParameterSet.HInsertFile.HSet) except Exception as e: print(f"[에러] {file_path} 병합 실패: {e}") # 4. 저장 hwp.SaveAs(save_path) print(f"모든 파일이 {save_path}로 성공적으로 병합되었습니다!") hwp.Quit() 입니다. (사실 이것도 ai에게 만들어달라고 해서 만든거에요. 부끄럽습니다...) 위 코드에서 표를 병합하는 코드를 넣으려면 어디에 어떻게 넣어야할까요?

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histar76 댓글 0 좋아요 0 조회수 166

CRD내용중에

미해결

쿠버네티스 어나더 클래스-Sprint4 (#Promethues #Grafana #Loki #OpenTelemetry)

CRD 패턴 말씀중에 이해가 필요해서 질문올려봅니다. 강의중 아래와 같이 말씀하셨습니다. crd를 보고 로직을 쿠버 개발자가 만들어 리소스를 생성하고 crd는 별도로 또 devops엔지니어가 crd를 만들도록 업무가 구별되어있나요? 또 crd를 보고 쿠버 개발자가 한다고 하셨는데 또 반대로 구조를 만들어놓으면 거기에 맞게 crd를 devops엔지니어가 만든다는게... 뭐가 뭔지 이해가 안갑니다.. ㅠㅠ 뭐가 우선인지~~ 그리고 보통 쿠버 운영하는사람이 다 하지 않나요? crd 만든사람 따로 쿠버 리소스 만드는사람 따로 있나요? myDatabase를 조회해서 안에 있는 속성을 보고 여러 리소스들을 생성시키는 로직이 있어야 되는데 이건 직접 구현이 필요한 부분이고요 그래서 이렇게 Kubernetes 개발자가 이런 구조를 만들어 놓으면 DevOps 엔지니어 엔지니어는 이 CRD를 만들어서 쉽게 배포를 할 수가 있게 돼요

  • kubernetes
  • prometheus
  • devops
  • grafana
  • loki
odark 댓글 2 좋아요 1 조회수 82

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