네이버 쇼핑 크롤링에서 셀레니움 접속이 안되네요
미해결
[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)
예전에는 됐었는데 이젠 막힌 건가요? 봇탐지 기술 이것저것 써봐도 잘 안되네요.
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puzzle75
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묻고 답해요
172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
작업형 1, 3 풀 때 질문 있습니다.
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 다름이 아니라 작업형 1, 3번은 답변을 적는 페이지가 따로 있는데 코드 적는 풀이도 채점을 받게 되는 건가요? 강의에서 보면 중간 print들은 지워주라는 말씀을 몇 번 하셨는데 꼭 답변 부분만 print로 출력해야 하는지, 중간 과정은 출력하면 안되는지, 또 혹시라도 답변 부분을 print로 확인 후 주석 처리 시 감점 요인인지 궁금합니다. 저는 제출한 답안만 평가 대상이라고 생각했는데 저의 풀이과정 코드도 평가 대상일까요??
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박재은
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프라이빗 폴더를 해야 하는 이유가 모호한 것 같아요.
미해결
Next + React Query로 SNS 서비스 만들기
프라이빗 컴포넌트로 잡은 것과 그냥 컴포넌트로 잡은 것의 차이가 없지 않나요? 컴포넌트를 예로 강의를 찍어 주셨는데 폴더만 더 늘어나고 좋은 예는 아닌듯합니다. 프라이빗 폴더가 어떨 때 왜 필요한지를 알려주는게 더 교육적일 것 같아 글 남깁니다. 컴포넌트 자체가 재사용성을 갖는 것이기에 내부 구성요소만 표기하는 프라이빗은 큰 의미가 없을 것 가은데요. 컴포넌트 외 폴더라고 해도 와닿지는 않습니다. 어차피 컴포넌트로 사용하면 uri 에도 잡히지 않고 말이죠. 전체적으로 폴더 구조만 더 복잡해지는 것 같아요
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수모루
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기출 8회 3유형 문제 1-3
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 강의가 누락된거같은데 어디서 볼 수 있을까요?
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square
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예시문제 작업형3 (신버전) 질문입니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예시문제 작업형3 (신버전) 문제의 제공된 데이터에서 로지스틱 회귀 모델 생성시 C()로 묶어서 처리해야하는 데이터는 Survived, Pdass, Gender, Embarked 뿐인게 맞나요?? 문제에는 Gender밖에 사용되지 않았지만 만약 위의 변수들도 포함해서 회귀 모형을 만들라는 지시가 있었을때 C()로 묶는게 맞는지 여쭤봅니다 !
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hara0203
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범주형변수 인코딩
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
범주형 변수에 대해 라벨인코딩만 하시는데 pd.get_dummies로 그냥 원핫인코딩 하면 안되나요?
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우현
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빅데이터 분석기사 실기 체험 환경 질문입니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 1, 3과 같이 문제를 풀이하는 칸과 답안을 제출하는 칸이 다르게 있는 경우 문제 풀이에서 답안 제출 칸으로 넘어가면 문제 풀이칸에서 적어놨던 코드들이 날아가더라구요.. 메모장도 문제풀이에서 적어놨던 내용이 답안 제출 칸으로 넘어가게 되면 리셋되는 것 같아서 이 경우 소문제의 답을 모두 외우고 답안 제출 칸으로 넘어가야 하나요?
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hara0203
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삭제예정인 23섹션은 공부하지 않아도 되나요?
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
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스피릿
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결측치 질문
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제에 제시해주신 데이터를 보면, education_level, marital_status 컬럼에서 unknown이 확인되는데, 실제 시험에서 이런 값은 결측치로 간주하지 않아도 되는걸까요?
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김민성
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시나공 교재도 구입해서 ..일단 홈페이지 자료실에서 다운받았는데
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시나공 교재도 구입해서 ..일단 홈페이지 자료실에서 다운받았는데 폴더를 다운받았어요 근데 봐도 어떻게 자료를 열어서 작업하는지 전혀 모르겠네요 선생님 구글랩 링크를 알려주시면 거기에 있을까요?
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이선희
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vanilla-extract 못찾는 문제
미해결
Next + React Query로 SNS 서비스 만들기
안녕하세요~ 강의 잘 보고 있습니다! vanilla-extract 적용해보려고 하는데 패키지 설치하고 config설정까지 했는데 해당 에러가 나서 질문드립니다. next.config.ts파일과 globalTheme.css.ts, layout.ts중에 문제가 있을까요?? 파일 이름도 문제가 없고 코드 그대로 사용했는데도 해당 에러가 나서 next15에서 vanilla-extract 적용을 할 수 없는건지 궁금해서 여쭤봅니다.. 감사합니다 // package.json // next.config.ts import type { NextConfig } from "next"; const { createVanillaExtractPlugin // eslint-disable-next-line @typescript-eslint/no-require-imports } = require('@vanilla-extract/next-plugin'); const withVanillaExtract = createVanillaExtractPlugin(); const nextConfig: NextConfig = { /* config options here */ experimental: { serverActions: { bodySizeLimit: '10mb', // Set the body size limit for server actions } }, async rewrites() { return [ { source: '/upload/:slug', destination: `${process.env.NEXT_PUBLIC_BASE_URL}/upload/:slug`, // Matched parameters can be used in the destination }, ] }, }; module.exports = withVanillaExtract(nextConfig); // globalTheme.css.ts import {assignVars, createGlobalTheme, createGlobalThemeContract, globalStyle} from "@vanilla-extract/css"; export const global = createGlobalThemeContract({ background: { color: 'bg-color' }, foreground: { color: 'fg-color' }, }) const whiteGlobalTheme = { background: { color: 'rgb(255, 255, 255)' }, foreground: { color: 'rgb(0, 0, 0)' }, } const darkGlobalTheme = { background: { color: 'rgb(0, 0, 0)' }, foreground: { color: 'rgb(255, 255, 255)' }, } createGlobalTheme(':root', global, whiteGlobalTheme); // 실제 적용 globalStyle(':root', { '@media': { '(prefers-color-scheme: dark)': { vars: assignVars(global, darkGlobalTheme), } } }) globalStyle('*', { boxSizing: 'border-box', padding: 0, margin: 0, }) globalStyle('html', { '@media': { '(prefers-color-scheme: dark)': { colorScheme: 'dark', } } }); globalStyle('html, body', { maxWidth: '100dvw', overflowX: 'hidden', }) globalStyle('body', { color: global.foreground.color }) globalStyle('a', { color: 'inherit', textDecoration: 'none', }) // layout.tsx import type {Metadata} from 'next' import {Inter} from 'next/font/google' import './globalTheme.css'; import {MSWProvider} from "@/app/_component/MSWComponent"; import AuthSession from "@/app/_component/AuthSession"; if (process.env.NEXT_RUNTIME === 'nodejs' && process.env.NODE_ENV !== 'production' && process.env.MSW_ENABLED !== 'false') { const {server} = require('@/mocks/http') server.listen() } const inter = Inter({subsets: ['latin']}) export const metadata: Metadata = { title: 'Create Next App', description: 'Generated by create next app', } type Props = { children: React.ReactNode, }; export default function RootLayout({children}: Props) { return ( <html lang="en"> <body className={inter.className}> <MSWProvider> <AuthSession> {children} </AuthSession> </MSWProvider> </body> </html> ) }
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신재훈
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git허브 커밋에서
미해결
제로베이스부터 배우는 웹개발의 개념과 바이브 코딩
커밋을 하고 나서 sure all&commit changes를 누르면 저렇게 화면이 분활되고 아무것도 작성이 안되는 상태가 되는데 어떤 이유인지 잘 모르겠습니다...
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CHOI
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원핫인코딩, 라벨인코딩 중 하나 결정해야할때
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 범주형 변수 인코딩시 원핫인코딩 또는 라벨인코딩을 활용하게 되어있는데 둘중 아무거나 활용해도 상관이 없나요? 아니면 범주의 숫자가 너무 많을 때는 라벨인코딩을 하는 것이 더 성능에 좋은가요?
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선석
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getPostMetadata 내부 함수에서 클로저를 활용하는 방식이 더 나은 선택일까요?
미해결
Next.js 완벽 마스터 (v15): 노션 기반 개발자 블로그 만들기 (with 커서AI)
강의 영상에서 getPostMetadata 메서드 내부에서 getCoverImage 메서드를 선언하여 커버 이미지를 다루고 있는데, 저는 이 함수가 내부에 선언된 이유를 두 가지로 이해했습니다. 캡슐화 및 스코프 제한 : 외부에서 사용할 필요가 없는 함수이므로 내부에 선언해 함수의 범위를 명확히 제한 가독성 향상 : 커버 처리 로직을 분리하여 주 함수의 가독성을 개선 그런데 영상을 보면서 든 궁금증이 한 가지 있습니다. 현재 코드에서는 getCoverImage 에 page.cover 를 매개변수로 전달하고 있는데, getPostMetadata 내부에서만 사용되는 함수라면, 클로저를 이용해 page 에 직접 접근하는 방식이 더 자연스럽지 않나요? function getPostMetadata(page: PageObjectResponse): Post { const getCoverImage = () => { if (!page.cover) return ''; switch (page.cover.type) { case 'external': return page.cover.external.url; case 'file': return page.cover.file.url; default: return ''; } }; return { coverImage: getCoverImage(), // ... }; } 이렇게 하면 page.cover 를 매개변수로 전달하지 않아도 되어 더 간결하고, 함수 내부에서도 page 에 자유롭게 접근하여 처리할 수 있다고 생각합니다. 물론 정답은 없겠지만 클로저를 활용하여 외부 스코프에 직접 접근하는 방식 명확하게 매개변수를 전달하여 의도를 분리하는 방식 이 두 가지 방식 중 위 상황에서는 어떤 방식이 더 바람직한지, 혹은 상황에 따라 어떤 기준으로 선택해야 하는지 궁금합니다!
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강병준
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기출7회-작업형2에서 random_state = 0 과 42 차이에 대한 질문
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
7회기출 풀면서,랜덤포레스트회귀로 풀었는데. R2값이 마이너스라고 놀랐고. 아래는 random_state 설정별 결과값인데, 0이 더 좋은 결과를 낸 것이라고 보면 되는건가요? (R2값을 구글 제미나이에 물어보니, 심각한 문제라고 설명해주긴 하는데. 무시해도 되는건지..) random_state=0 으로 하면. R2값 : -0.10286 RMSE : 385,935 이고. random_state=42으로 하면. R2값 : -0.05894 RMSE : 400,843 입니다.
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최원우
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코드 관련
해결됨
베개 투자법: 자면서 돈 버는 AI 주식 자동 매매 머신
안녕하세요 지금 먼저 강의 듣고 진행해보고있습니다 코드관련 지금 강사님 코드와 혼동되어있는 것 같습니다 예를들어 getbalance에 보면 appkey나 appsecret 이것도 다 강사님 개인 관련 키 아닌가요? 깃에서 다운받은 코드에 개인적인 코드가 나와있는 것 같아 확인하고자 합니다 tr id부분도 선생님 개인 코드아닌지요? localhost:8000관련 run.py를 하더라도 주소창에 localhost를 검색하더라도 나오지가 않습니다 이럴경우 어떻게 해야하나요? 데이터를 계속 불러오기 하고있어서 안됩니다. 제공된 코드를 가지고 어디어디를 수정해야하는지만 강의가 있으면 좋겠습니다. 너무 번잡스럽습니다. 강사님 개인적인 코드도 섞여있어서 그런지 localhost자체도 안됩니다 run.py를 하기 위해 강의에서 한대로 cursor에 물어봤습니다. evn에먼저 api값을 넣었고 이걸 기준으로 다른 모든 코드들을 고쳐달라고 하였습니다. 그러나 데이터만 수집이 되는게 아니라 매수 매도까지 해버리네요 데이터 따로 / 매수 매도 따로 되게 하면 좋겠습니다. 지금 제가 아직 다 본게 아니다보니 모르는걸수도있는데, 자동으로 매매 되는거 말고 주가 예측까지만 하는것도 되는것인지 저는 주가를 예측하게끔 하고싶습니다. 이것도 가능한지 궁금합니다 (이건 계속 강의를 봐봐야겠지만 확인차 먼저 글 남깁니다) 먼저는 코드를 제대로 수정이 필요해보입니다 이전에 강의가 마음에 들어 오픈되자마자 구매했는데 지금 너무 아쉬운 부분들이 많습니다
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JY
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작업형2 모의문제1
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2 모의문제1 풀이중 08:04 #baseline cols = train.select _dtypes(include= 'object' ).columns cols train = train.drop(cols, axis= 1 ) test = test.drop(cols, axis= 1 ) print ( train.info (), test.info ()) 위와 같이 실행을 하면 test 데이터의 object 칼럼은 삭제가 안된것 같아보여서요 아래와 같이 추가로 한줄 더 안써도 되는건가요?? cols = test.select _dtypes(include= 'object' ).columns
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화사한 푸들
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대응표본검정 강의 질문
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 대응표본검정 심화 부분 # Shapiro-Wilk(샤피로-윌크) 정규성 검정 df['diff'] = df['after'] - df['before'] from scipy import stats stats.shapiro(df['diff']) # Wilcoxon(윌콕슨)의 부호 순위 검정 수행 stats.wilcoxon(df['after'], df['before'], alternative = 'greater') 결과 : WilcoxonResult(statistic=np.float64(47.5), pvalue=np.float64(0.017578125)) 강의와 p-value값이 차이가 있는데 잘못된 부분이 있을까요? (강의 p-value 값 : 0.024410625)
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홍영준
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iloc 사용시
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
교재 92페이지 df.iloc[1:3, '메뉴' : '칼로리'] df.loc[2:3, '메뉴' : '칼로리'] loc는 실행되고, iloc는 '메뉴':'칼로리'에서 에러나는데 이유가 있을까용?
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qus3242a
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작업형2 인코딩
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
섹션5. 28, 29 번 강의 중 궁금한 것이 생겨 질문 드립니다. 왜 28(분류) 에서는 train 데이터와 test 데이터를 각각 인코딩하고 29 (회귀) 에서는 train 데이터와 test 데이터를 합친 후, 인코딩하고 다시 분리하는지 궁금합니다.
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겸손한 푸들
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