강의에서 사용되는 colab은 사용못하나요?섹션 3 판다스 1-데이터 프레임,시리즈,저장 EDA 에서 강의할떄 사용되는 ch2_pandas_inf_v2.ipynb이 파일 접근 할수 있는 url은 없나요?

K개 Fold를 지정해서, K-1개의 Fold로 모델을 학습하고, 1개의 Fold로 테스트를 진행이것을 K번 반복한 결과를 평가 결과로 사용Q)각 단계별로 학습 데이터가 달라져 새로운 모델 함수가 만들어 지는데, 최종적으로 어떤 모델을 선정해야 하는 걸까요?제가 잘못 이해하고 있는지 문의드립니다! 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요교재 뭐사야해용?

지난 실기 시험은 개인 사정으로 응시하지 못하여 11월 시험에 도전하고자 이제 공부를 시작하려고 합니다. 그런데 기존에 2025년 교재를 갖고 있는데 2026년 교재를 새로 구매하지 않아도 되는지 문의 드립니다.

BDA0607 기출변형문제 6분대 보시면F검정을 하십니다.귀무가설에서 분산이 같다고 설정했고,F0=(s1^2/s2^2)/ (σ1^2/σ2^2)=(s1^2/s2^2) 으로 풀지 않나요?품질경영기사 취득할때 F검정 공식을 이렇게 배웠던거 같아서요. 그럼 F0=(10^2/50^2)=0.04가 나와 헷갈려서 질문남깁니다

적용 우선순위 기준이 시급성일 때 3 > 4 > 2적용 우선순위 기준이 난이도일 때 3 > 1 > 2라고 설명해주셨는데,'시급성'이 기준이라면, 현재가 우선이고 난이도가 쉬운것부터 다루니 3 > 1 > 2 아닌가요?'난이도' 기준도 동일하게, 난이도가 쉬운것이 우선이고 현재와 미래 중 현재가 우선이니 3 > 4 > 2 일 것 같은데머리로 그냥 생각하면 설명해주신 자료와 내용이 부합하지 않는 것 같아서 질문드립니다.

너무 초보적인 질문일 것 같은데,test로 대입하지 않으시고왜 test_id에 대입하신걸까요?하나의 칼럼으로 만들어두신 게 맞나요?

데이터 관련 직무 문제에서관계형 데이터베이스 구조를 하둡 플랫폼으로 바꾸고, 그 상태를 지속적으로 모니터링한다 --> 데이터엔지니어가 정답인 듯 한데, 데이터 아키텍트의 경우도 유사한 업무를 수행 가능한게 아닌지요?

핵심포인트에 대해 알기쉽고 정확히 가르쳐 주셔서 너무 감사합니다.실습을 통해 에러코드를 두려워하지 않게 연습하였고알려주신 사항들에서 다 나와 실기 100점으로 합격하게 되었습니다^^강의 후 캐글로 마무리 하니 실전이 너무 쉬웠습니다!감사합니다!^^

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 알려주신 건 모두 머리 속에 넣으려고 노력했는데 보람이 있네요ㅎㅎ 감사합니다! 

필기 공부한 것 전부 까먹고, 통계지식이 너무 부족해서마지막 문제에서 r^2 값을 물어보는 건데 결정계수라고 물어보니 어떤건지 기억이 안 나서; 틀려버렸습니다...그래도 다른 문제를 선생님 덕에 잘 봐서 무사히 붙었습니다. 감사합니다!

감사합니다!!! 90점 합격했습니다비전공으로 파이썬을 한번도 사용해본적이 없었는데 딴짓님 덕분에 고득점합격했습니다!! 강의도 너무 쉽게 설명해주시고 질문올리면 거의 실시간으로 답변해주시고~ 정말 도움이 많이 되었어요~   

8회차 시험을 아주 보기좋게 떨어졌었는데 이번에 퇴근후 딴짓 강의를 열심히 수강하고 붙었습니다^^ 수시로 올린 질문글에 달아주신 댓글 덕분에 모르는걸 바로바로 해결할 수 있었고강의도 잘 이해되도록 세세하게 해주셔서 귀에 쏙쏙 들어왔습니다~ 성의껏 만들어주신 마인드맵 자료도 시험 당일 아주 유용했었습니다! 이렇게 합격소식 전하는 날이 와서 너무 감사하고 기쁩니다~잊지 않겠습니다~!

실기 결과 나왔는데 선생님 덕분에 100점 맞았습니다 아예 노베이스라 너무 걱정했었는데 덕분입니다 정말 감사합니다!!!

책의 작업형1 연습문제 p164 에 있는 파일이 본 강의 모의고사 파일과 같은건가요?

안녕하세요!10회 시험치고 난 후 복기하여 혹시 여기서 감점사항이 있을지 여쭤보고 싶습니다!! 제가 작성한 코드는 배운내용중 레이블 인코더를 작성한후 제출하였으며, rmse값은 500후반대가 나왔습니다!(lightbgm으로 했을때 수치가 600대 이상으로 높게 나와서 최종적으론 randomforest로 제출) 코드는 아래와 같은데.. 고견 남겨주심 감사하겠습니다!!(복기코드내용중 혹시 오타가 있다면 실제 시험에서는 없다고 가정)  import pandas as pdtrain = pd.read_csv("train.csv")test = pd.read_csv("test.csv")print("\n ===데이터크기===")print("Train shape:", train.shape)print("Test shape:", test.shape)print( "\n ===데이터자료형===")print(train.info())print("\n ===결측치수===")print(train.isnull().sum())print(test.isnull().sum())#train['GAS_TOTL'].nunique()print("\n ===target기술통계===")print(train['GAS_TOTL'].describe())target = train.pop('GAS_TOTL')from sklearn.preprocessing import LabelEncodercols = train.select_dtypes(include='object').columnsfor col in cols:le = LabelEncoder()train[col] = le.fit_transform(train[col])test[col] = le.transform(test[col])from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict(X_val)#import lightgbm as lgb#lg = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1)#lg.fit(X_tr, y_tr)#pred = lg.predict(X_val)#print(mean_squared_error(y_val, pred)from sklearn.metrics import mean_squared_errorrmse=mean_squared_error(y_val, pred)**0.5print(rmse) pred = rf.predict(test)result = pd.DataFrame({'pred': pred})result.to_csv("result.csv", index=False)print(pred.shape)print(pd.read_csv("result.csv").head())

안녕하세요 강사님, 다름아니라 문의메일을 gmail로 드렸는데, 확인해주실 수 있으실까요?! 감사합니다

안녕하세요 혹시 구글 collab 외, 인터넷 연결 안되는 곳에서 실습할 수 있는 방법이나 프로그램이 있을까요? 보안 때문에 망분리 된 회사에서 근무하고있는데, 구글 drive 접속이 막혀있네요 감사합니다

임시영상 시청을 했습니다. 일단 확실한 답을 달라는건 아니고 제가 영상을 제대로 이해한게 맞는지 여쭤봅니다.타겟값 0을 그냥 냅둔케이스가 삭제한케이스보다 조금더 안정적인걸까요? 영상에선 삭제한케이스의 오차값이 어마어마하게 커지는데 아무것도 안한케이스는 소폭의 차이밖에없는것 같아서요

안녕하세요딴짓님 캐글 3회독하고 강의도 2회독 해서 가채점 결과 기합격 앞두고 있습니다. 감사합니다..^^ 빅분기 넘어서 ADP도 준비하려고 합니다.딴짓님 강의로 또 듣고 싶어요.있다면 알려주세요!!