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데이터 50퍼센트 추출 코드에서

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

len함수로 세서 나누기 2를 하는 코드로 알려주셨는데 len(df)*0.5) 이렇게 작성해도 될까요?

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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 117

views의 세번째로 큰 도시를 구할때?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

풀이과정에서 iloc로 views가 세번째로 큰 도시를 출력해내는데 실제 시험에서는 정답만 기입하면 되는데 혹시 iloc로 구하지않고 육안으로 답을 알아보면 굳이 저렇게 까지 진행하지 않아도 될까요? 아니면 출력하는 마지막 코드까지 완성을 해둬야 하는걸까요?

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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 60

사이킷런을 이용한 GMM 군집화 실습 강의 중 질문입니다.

미해결

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

안녕하세요 사이킷런을 이용한 GMM 군집화 실습 강의 중 질문입니다. 9:15 에서 transformation = [[0.60834549,-0.63667341],[-0.40887717,0.85253229]] 로 설정하면 된다고 하셨는데 이 값들은 어디서 도출된 값인가요? 이 부분은 자세한 설명 없이 바로 다음 부분으로 넘어가시는데요, 이 값들이 어떻게 도출된 값들인지 자세한 설명 부탁드립니다

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박종성 댓글 1 좋아요 0 조회수 85

id컬럼 삭제

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

test_id=test['id'] test = test.drop(['id'],axis=1) 이렇게 해도 괜찮나요??

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현우 댓글 2 좋아요 0 조회수 55

작업형 2 질문드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

결과가 이런식으로 나오면 성공한건가요?? 추가로 id컬럼 정렬이나 y_test 비교 roc 점수가 88%면 합격일지도 궁금합니다 ㅠ

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현우 댓글 2 좋아요 0 조회수 63

4-5 그래프 강의 내용에 대해 질문드립니다.

해결됨

38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘

안녕하세요! '4-5 그래프' 강의 내용 중에 '인접 리스트'를 사용해 그래프를 표현하는 경우 공간복잡도가 최악의 경우에도 O(N)이라고 설명을 해주셨는데요! 그래프의 모든 노드가 다른 모든 노드에 연결되어있는 경우라면 딕셔너리 안에 N개의 키와 각각의 키에 크기 N-1의 1차원 배열이 들어가게 되니, 결국 N*(N-1) 만큼이 공간을 차지하여 최악의 경우 2차원 배열과 동일하게 O(N^2)의 공간복잡도를 가지게 되는 것은 아닌가 하는 생각이 들었는데요, 인접 리스트를 사용할 때 최악의 경우 어떻게 O(N)의 공간복잡도가 나오게 되는지 궁금합니다! 그리고, 일반적인 경우에는 모든 노드가 연결되어 있지는 않겠지만, 항상 이러한 최악의 경우도 고려하면서 문제를 풀어야 할지도 궁금합니다!

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chohk 댓글 2 좋아요 0 조회수 109

연봉 5천만원 직장인의 세금이 624만원이 나오는게 맞나요?

해결됨

LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)

저는 강의를 똑같이 따라해봤는데 쿼리를 연봉 5천만원 직장인의 소득세는? 이라고 했을 때, 강의에서처럼 해당 세율표 수식만 보고 624만원으로 단순계산하는 것이 아니라, 근로소득공제와 과세표준 등등을 계산해서 624만원과 다른 값을 냅니다. 거주자의 소득세로 바꿔도 마찬가지입니다. (이전 강의에서 직장인이 근로소득과 관련이 있어서 잘못된 문서를 가져온다고 하신 내용도 압니다) 하지만 제가 gpt한테 물어보니 다음과 같이 애초에 세율표만을 보고 계산하는 것이 틀렸고, 근로소득을 계산하는 것이 맞다고 말합니다. =============== ✅ 왜 세율표만 보고 계산하면 안 되는가? 이 세율표는 “과세표준”에 적용하는 것이고, 당신이 말한 “연봉 5천만 원”은 ‘총급여액’이기 때문입니다. 즉, 소득세율을 적용하려면 반드시 다음 절차를 따라야 해요: 📌 세금 계산 절차 요약 (2025년 근로소득자 기준): 총급여액: 연봉 5,000만 원 근로소득공제 적용 → 근로소득금액 산출 인적공제·연금보험료공제 등 → 과세표준 산출 과세표준에 소득세율표 적용 산출세액에서 세액공제 (근로소득세액공제 등) 적용 → 결정세액 =================== 결론적으로 제가 소득세에 대해 잘 몰라서 gpt가 말한게 할루시네이션일 수 있지만, 만약 gpt처럼 실제로 근로소득금액을 산출해서 소득세를 계산하는게 맞을 경우, 강의에 있는 llm이 모두 틀린 답변을 내놓은 것 아닌가요? 만약 강의처럼 연봉 5천만원의 직장인 혹은 거주자의 소득세가 표만 보고 단순 계산하여 624만원인 것이 맞을 경우, 제가 어떤 과정을 더 해야할 지 모르겠습니다.. 계속해서 근로소득공제를 계산합니다. 거주자로 쿼리를 바꿔도요.

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kkhs1kim 댓글 2 좋아요 0 조회수 542

파이썬 32비트 가상환경

해결됨

챗GPT와 파이썬으로 주식 자동매매 앱 및 웹 투자 리포트 만들기

파이썬 32비트 가상환경으로 설치한다는게 정확히 어떤 의미인가요? 이미 아나콘다가 설치되어 있는 경우는 파이썬을 다운그레이드 하는걸까요?

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minimings 댓글 2 좋아요 0 조회수 268

코랩 자동글쓰기

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 선생님 연습을 하는데 코랩에서 코드가 자동으로 입력되서 연습하는데 방해가 되는거같아서요ㅜㅜ 도구 -> 편집기 -> 컨텍스트 기반 코드 완성 표기 체크를 껐는데도 코드가 생길때는 어떻게 해야하나요?

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강샛별 댓글 2 좋아요 0 조회수 132

라벨 인코딩에서 오류가 납니다..

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

마지막 강의 영상 <정리>부분에서 데이터 불러오기 X_train = pd.read _csv(" https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/data_atype/X_train.csv ") y_train = pd.read _csv(" https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/data_atype/y_train.csv ") X_test = pd.read _csv(" https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/data_atype/X_test.csv ") 데이터 분리 n_train = X_ train.select _dtypes(exclude='object').copy() n_test = X_ test.select _dtypes(exclude='object').copy() c_train = X_ train.select _dtypes(include='object').copy() c_test = X_ test.select _dtypes(include='object').copy() 수치형 민맥스 스케일 cols = ['age', 'fnlwgt', 'education.num', 'capital.gain', 'capital.loss', 'hours.per.week'] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() n_train[cols] = scaler.fit _transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols]) 라벨인코딩 cols = ['workclass', 'education', 'marital.status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex', ' native.country '] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: le = LabelEncoder() c_train[col] = le.fit _transform(c_train[col]) c_test[col] = le.transform(c_test[col]) 이 부분에서 이러한 에러가 납니다.. --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py in _encode(values, uniques, encode, check_unknown) 112 try: --> 113 res = _encode_python(values, uniques, encode) 114 except TypeError: ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py in _encode_python(values, uniques, encode) 60 if uniques is None: ---> 61 uniques = sorted(set(values)) 62 uniques = np.array(uniques, dtype=values.dtype) TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'float' During handling of the above exception, another exception occurred: TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-95-295cc9604042> in <module> 7 for col in cols: 8 le = LabelEncoder() ----> 9 c_train[col] = le.fit_transform(c_train[col]) 10 c_test[col] = le.transform(c_test[col]) ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py in fit_transform(self, y) 254 """ 255 y = column_or_1d(y, warn=True) --> 256 self.classes_, y = _encode(y, encode=True) 257 return y 258 ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_label.py in _encode(values, uniques, encode, check_unknown) 115 types = sorted(t.__qualname__ 116 for t in set(type(v) for v in values)) --> 117 raise TypeError("Encoders require their input to be uniformly " 118 f"strings or numbers. Got {types}") 119 return res TypeError: Encoders require their input to be uniformly strings or numbers. Got ['float', 'str']

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보리과자 댓글 1 좋아요 0 조회수 77

메타태그 삽입 자동화

해결됨

직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피

일코님 안녕하세요. 한글에서 메타 태그를 활용해 보려고 합니다. 문서 정보에서 태그 넣기 자동화 할 수 있는 방법이 있을까요?

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kun 댓글 1 좋아요 0 조회수 222

작업형2 모의문제2

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?

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hara0203 댓글 1 좋아요 0 조회수 68

작업형 2번 관련 질문드립니다.

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!

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hi 댓글 2 좋아요 0 조회수 85

빅분기 실기 제3유형 점수배분

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.

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wlysh999 댓글 2 좋아요 0 조회수 322

4주차 숙제 질문

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

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snoapple3 댓글 1 좋아요 0 조회수 119

print 에러 질문드립니다

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

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buzil12 댓글 2 좋아요 0 조회수 77

listbox 예제 관련

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?

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수석 댓글 2 좋아요 0 조회수 77

7회 작업형3 문제 1-3 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

문제에는 gender가 1인 확률이라고 명시하지 않았는데 왜 model.predict(test)<0.5하면 왜 틀리나요?

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김대현 댓글 2 좋아요 0 조회수 75

스크랩핑 실습 중 Mac OS 인증서 문제

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()

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육칠팔구십 댓글 1 좋아요 0 조회수 150

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