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해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
제가 AWS Lightsail에 배포했는데요. 시스템은 잘 돌아가고 있습니다. 근데 슈파베이스 RLS 해제한거, 로컬에서는 괜찮을 것 같은데. 서버에 올려놔도 문제 없겠죠?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 빅이시 강의 수강 및 코드 관련 문의 드립니다. '추천' 파트와 달리 '기초'에는 랜덤 포레스트 모델로(만) 예측하는 코드가 구현되어 있음을 확인했습니다. 기초 케이스에도 LightGBM으로도 예측하는 코드를 추가 가능하실까요? 추천(1~3) 코드에서 LightGBM 부분을 추출하여 기초 코드를 '# 2_1. 머신러닝 학습 및 예측(랜덤포레스트)' '# 2_2. 머신러닝 학습 및 예측(LightGBM)' '# 3_1. 결과 파일 생성(랜덤포레스트)' '# 3_2. 결과 파일 생성(LightGBM)' 이렇게 코드를 자체적으로 이식(?)하고 이원화하여 수정해보려고 했는데 재대로 한 게 맞는지 확신이 없어 문의드립니다ㅠㅜ
해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
제가 수업을 못따라 간거 같은데.. 갑자기 stock-prediction 캐글에서 접속하라고 해서 당황스러운데요, 혹시 어디를 다시 보면 될까요?
해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
안녕하세요 선생님, 강의 잘 듣고 있습니다. 궁금한 점이 있어 질문 남겼습니다. 1) 어제 아침부터 프로그램을 돌렸으나 실제 trade된 히스토리가 없음. 2) pipeline./run-buy-pipeline을 스웨거에서 시도했을 떄 "llm_reasoning": "LLM 호출 전체 실패 (Opus 3회 + Sonnet 3회): Unterminated string starting at: line 66 column 17 (char 2763)", 라는 에러가 발생합니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
같은 질문 다시 드려서 죄송합니다;;;;; (기출 9회의 작업형 1의 3번 문제를 풀고 있습니다.) 이전 인덱싱 혹은 슬라이싱 질문에서 df[숫자]는 행 선택만 되고 열 선택은 되지 않아 df.loc와 df.iloc를 사용했었는데 9번 기출에서 unstack한 경우에는 어째서 df[숫자]로 열선택이 가능한지에 대한 질문을 드렸습니다. 답변으로 기본적으로 df[숫자]는 인덱스 기반으로한 행 선택이고 unstack에서 컬럼명이 숫자(정수)로 바뀌어서 가능했다 라고 답변을 받았었습니다. 일반 df [숫자] → 행 선택 (인덱스 기반) 컬럼명이 정수인 df [숫자] → 열 선택 (컬럼명 기반) 그런데 이번에 9번 기출에 혹시나 하고 df[0]을 넣었는데 이 상황에서는 왜 에러가 나는 것인가요? 참고로 df를 새로 불러오고 시도해도 오류가 났었습니다.;;; 그런데 기출 9회 작업형 3에서는 df[:140]으로 데이터 분할을 합니다.... 무슨 차이 인가요?
해결됨
전문 사주팔자 AI Agent 만들기 - 풀스택 n8n+Python
DNS로 하면 서브도메인까지 한번에 관리가 가능한걸로 알고있는데 HTTP로 하나씩 발급해서 관리하는 이유가 궁금해요! 그 외에 NPM같은 경우에는 외부에서 접근할 수 있도록 열어둘 필요는 없을거같은데 이 부분도 궁금합니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
제일 먼저 정규성을 판단하기 위해 샤피로검정을 진행한 후, 따른다면 단일표본검정을 진행하면 되고, 따르지 않는다면 윌콕슨검정을 진행하면 된다 라고 이해하면 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의 PPT 자료는 공유가 안 되는 걸까요? 파이썬을 완전 처음 접하는 거라 복습을 어떻게 해야할지가 막막해서 질문드려요!
미해결
마이크로서비스 디자인 패턴 완벽 가이드
제공되는 예제 파일에 대한 실행에 관련 질문을 해 주실 때는, 자신이 사용하는 운영체제(OS), 운영체제 버전, JDK 버전, IDE와 같은 개발 도구의 버전 등을 상세알려 주시면, 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 안녕하세요. 강의를 보고 있는 개발자입니다. 질문이 있어 문의드립니다. 만약 pg사 연동이 들어간다고 가정하면 어떤 식으로 사가를 구성해야할까요? 주문서버, 결제서버, 재고서버가 있다고 가정하면 대략적인 결제 흐름이 대부분 아래와 같을텐데 장바구니에서 구매하기 누르면 주문서페이지로 감 주문서 페이지에서 쿠폰 등을 선택하고 결제하기를 누르면 pg결제창이 뜸 pg결제를 하면 결제 승인 api를 서버가 호출 아래와 같이 해도 되나요. 장바구니에서 구매하기 누르면 주문서버에 주문서를 생성 주문서페이지에서 결제하기 누르면 주문서를 검증하고 임시결제 생성 및 pg사 url 생성 (주문서버 -> 결제서버 -> pg사 동기식으로 호출 해야할 거 같음) pg결제가 승인되면 결제서버의 결제 승인 api 호출 (임시결제를 결제완결상태로 만들고 pg사의 승인 api 호출) 결제 완료되면 결제 완료 이벤트 발행하여 재고 줄인다. 제가 생각하기에 pg사 결제 url 만드는 2번이 주문서버 -> 결제서버 동기식으로 호출하는게 맞는게 아닌가 싶어서 저렇게 했는데 혹시나 비동기로 할수 있는 방법이 있을까요? 아니면 제가 생각한 방식말고 다른 방식이 있을까요? 강의에서는 pg사 관련된 내용이 안나와 궁금하여 질문드립니다.
미해결
직장인에게 꼭 필요한 파이썬-아래아한글 자동화 레시피
안녕하세요. 늦은나이에 따라가며 공부하고 있는 사람입니다. 다름아니라 2-14에서 \x02로 스플릿하는 부분인데, print(hwp.GetFieldList(1))로 실행하니 필드명{{숫자}}이게 문자열로 주욱 나열되서 계속 고민을 했다가 일단 따라해보자 하고 field_list = hwp.GetFieldList(1).split('\x02') 스플릿후 print(field_list) 해보니 강의 값처럼 나와서 의문점이 생겨서 남깁니다. 자세한건 사진에 첨부하도록 하겠습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제에 명시되어있는 샘플 pred 0.17 0.33 0.11 ... 이건 형식만 참고하면 되는거 맞을까요? 그러니까 샘플에 있는 수치들과 제가 만든 csv head() 출력했을 때의 수치도 샘플과 유사해야하는건지 궁금합니다. 또한 제출 버튼 누를 때 result.csv 만드는 코드 아래 csv가 잘 만들어졌는지 개인적으로 확인하는 코드 (head나 shape)는 냅둬도 괜찮은건가요? 아님 csv 만드는 코드가 마지막 줄에 있는 상태로 제출 버튼을 눌러야 하는 것일까요? 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
그냥 get_dummies로 인코딩 하는것보다 위 사진과 같이 train,test 데이터를 합치고 인코딩 후 다시 분할하는게 항상 더 좋은 방법일까요?
해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
오늘 처음으로 21시에 자동매매가 프로세스가 진행이 되었고 알림이 왔는데, 매수가 안 이루어져서 클로드코드랑 얘기를 해보니 시스템에 이런 문제가 있더군요. 그냥 놔둬도 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
결측치 처리 전에 타겟 변수를 먼저 분리한 후에 결측치 처리를 해야하나요? 저번엔 결측치 처리 전에 무조건 타겟변수를 먼저 분리하라고 하셨는데, 이번에는 분리를 따로 안하셔서요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
에어비엔비 가격 데이터에서 ID는 왜 삭제하는건가요? 꼭 삭제해야하는 건가요? 여기 답변달린거 보니까 숫자인 경우에는 ID 삭제 안해도 된다고 하던데 ID가 숫자인데 왜 삭제하는 건가요? +) AI 답변 확인했는데, 맨 처음 전처리를 할 때 ID를 삭제할지 안할지를 어떻게 판단하는지 기준을 알고싶어요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2 모의문제3 09분 48초 이 부분에서 .predict_proba()를 통해서 pred_proba라는 변수에 평가 결과가 저장되었는데 이때 pred_proba[:,1]로 슬라이싱하는 이유를 질문드립니다. pred_proba라는 변수는 roc_auc_score 확률값이 저장되어있는데, roc_auc_score 평가 지표는 2개의 클래스에 각각 해당될 확률인 2개의 컬럼이 있는 배열로 출력되는데 0번 컬럼이 " 심장마비 확률 높음" 컬럼인지 "심장마비 확률 낮음" 의 컬럼인지 어떻게 판단해서 [:, 1]로 슬라이싱하는 걸까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2 모의문제2 11분12초의 레이블인코딩이 아닌 원핫인코딩으로 변경하는 코드에 대해서 질문드립니다. 만약 원핫인코딩으로 진행하려면 아래와 같이 코드를 작성하면 될까요? # 원핫인코딩 train = train.drop('price', axis = 1) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 그리고 원핫인코딩으로 변경하면 검증데이터 분리 과정에서 코드를 어떻게 수정해야하나요?(.pop()을 사용해서 'price' 컬럼을 따로 변수에 저장한 후에 target 부분에 넣어야할까요?) X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 0 )
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 1편
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 안녕하세요. 자바 입문부터 차근차근 수강하고 있습니다. 기본편까지는 강의를 들으면서 문제도 직접 풀어보고, 내용을 이해하면서 재미있게 공부했습니다. 그런데 중급 1편부터는 점점 이해가 어려워지는 느낌을 받고 있습니다. 현재는 중첩 클래스와 내부 클래스를 학습하고 있는데, 개념이 잘 이해되지 않습니다. 또한 섹션 2의 Object 클래스 부분을 제외하면 대부분의 문제를 스스로 풀지 못하고 있습니다. 답안을 본 뒤 따라 쳐보면서 이해하려고 노력하고 있지만, 혼자서 해결하는 수준까지는 아직 도달하지 못한 것 같습니다. 강의를 들을 때는 설명을 따라가려고 하는데 이해가 잘 되지 않다 보니, 점점 강의 내용을 놓치고 있다는 느낌도 듭니다. 그래서 한 가지 조언을 구하고 싶습니다. 현재처럼 이해가 완벽하지 않은 상태에서도 중급 1편을 계속 수강하는 것이 괜찮을까요? 아니면 기본편을 다시 복습한 뒤 중급 1편을 이어서 듣는 것이 더 좋을까요? 비슷한 경험이 있으셨거나 조언을 주실 수 있다면 감사하겠습니다.
미해결
스프링 부트와 리액트로 구현하는 소셜 로그인
9. 스프링 부트 프로젝트 생성 하고나서 10. 일반 로그인 실행 에 To-Do App과 바로 로그인이랑 이런것들 코드를 생성한적이없는데 어떻게 생겨있나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형1 - section14 를 먼저 풀었을 때 아래처럼 작성하였습니다 답은 맞게 나오긴하는데 풀이에선 map을 활용하였더라고요. 따라서 써보려고 하는중인데 영 손에 익지않습니다 ㅠㅠ 혹시 이후 과정에서도 map을 많이 사용한다면 최대한 외워보려고 하는데 필수적일까요 ..? import pandas as pd # df = pd.read_csv("type1_data1.csv") df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/type1_data1.csv") #print(df.shape) # 1 중복 데이터 제거 df = df.drop_duplicates() #print(df.shape) # 2 f3 변환 ## 결측치 -> 0 # print(df.isna().sum()) df['f3'] = df['f3'].fillna(0) # print(df.isna().sum()) ## silver -> 1 , gold -> 2, vip -> 3 cond1 = df['f3'] == 'silver' cond2 = df['f3'] == 'gold' cond3 = df['f3'] == 'vip' df[cond1] = 1 df[cond2] = 2 df[cond3] = 3 # 3 f3 sum() result = df['f3'].sum() print(result)
