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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
3사분위수 - 1사분위 수 값을 구할 때 선생님 처럼 r2, r1 변수 안 만들고 df = df[:int(len(df) * 0.7)] #70% 데이터 선택 IOQ = df['views'].quantile(.75) - df['views'].quantile(.25) print(IOQ) 이렇게 구해도 되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
제가 푼 내용을 보면 pred = rf.predict(test) : 질문자 pred = rf.predict(x_val) : 해설 위 두가지가 다릅니다. 해당 건 때문에 pred 했을 때, 값 차이가 많이 나는건가요? ㅜ_ㅠ 챗gpt에 물어보니 어떨때는 test고 어떨대는 x_val인지 아직도 모르겠습니다. # 라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_test.csv") # train.info() # test.info() target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, join='left', axis=1) from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr, x_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) ans = pd.read_csv('result.csv') print(ans)
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
'age' 컬럼의 이상치(소수점 나이와 음수나이, 0포함)를 제거하고 제거 전 후의 views 컬럼 표준편차를 더하시오 (최종 결과 값은 소수 둘째자리까지 출력, 셋째자리에서 반올림) 제가 생각한 이상치 제거는 1. 사분위수를 이용해서 1차적으로 이상치를 제거하고 1번을 통해 필터링 된 데이터에서 0, 음수, 소수 데이터를 제거 라고 생각했는데 아닌가요? 답은 우연인지 의도인지 둘다 8420.69 이 나오긴 했습니다 import pandas as pd df = pd.read _csv( " https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv " ) bef = df[ 'views' ].std() #1 #0, 음수 제거 -> 소수 제거 # opt6_1 = df['age'] <= 0 # df= df[~opt6_1] # opt6_2 = df['age'] % 1 == 0 # df = df[opt6_2] # aft = df['views'].std() # print(round(bef+aft, 2)) ###### 8420.69 출력 #2 # 이상치 제거 -> 0,음수 제거 -> 소수제거 Q1 = df[ 'age' ].quantile( 0.25 ) Q3 = df[ 'age' ].quantile( 0.75 ) IQR = Q3 - Q1 cond1 = df[ 'age' ] > Q3 + ( 1.5 * IQR) df = df[~cond1] cond2 = df[ 'age' ] < Q1 - ( 1.5 * IQR) df = df[~cond2] cond3 = df[ 'age' ] <= 0 df = df[~cond3] cond4 = df[ 'age' ] % 1 == 0 df = df[cond4] aft = df[ 'views' ].std() print ( round (aft + bef, 2 )) ###### 8420.69 출력
해결됨
[2026] 비전공자도 한 번에 합격하는 SQLD 올인원
안녕하세요 강사님, 열심히 강의 잘 듣고 있습니다. 정규표현식 핵심문제를 풀어보고 있는데 문제와 문제의 정답, 해설이 일치하지 않는거 같습니다. 1. SQL에서 정규 표현식(Regular Expression)의 주요 목적은 무엇인가? ① 데이터를 그룹화하여 평균 값을 계산한다. ② 문자열 데이터를 특정 패턴으로 검색, 매칭 및 수정한다. ③ 데이터를 특정 열 기준으로 정렬한다. ④ 테이블 구조를 변경한다. 해당 문제는 정규 표현의 목적에 대해서 묻는 문제인데 해당 문제의 정답 및 해답에서는 정규 표현식 ^에 대한 해설이 나와 있는 등 해당 핵심문제들의 문제와 정답 해설이 일치하지 않는거 같습니다. 확인 부탁드립니다.
해결됨
[AI] 프롬프트만으로 아이디어 구현하기_바이브코딩 입문
아래 질문 대댓글로 올렸는데, 잘 못보실것같아 이곳에 정식으로 올립니다. 모든 프로그램 설치 후, 재부팅, 커서 재실행등은 다 해봤습니다. ============================= 처음 코드를 만들고 gtts에서 에러가 나네요. 선생님의 코드 요청과 똑같이 요청을 했고, 그래서 아래와 같은 코드가 생성되었습니다. 그래서 pip install -r requirements.txt 를 터미널에 입력 시켜주었으며 위와 같이 제대로 설치가 된것 같습니다. requirements.txt 내용 -> gTTS==2.3.2 그랬는데 아래와 같이 Python cmd창에서 에러가 납니다. (대소문자 에러인줄알고 그마저도 고쳤는데도) gtts가 설치가 된것 같은데 왜 불러오질 못하는지 모르겠네요 ㅠㅠ(참고로 코알못입니다) 커서도 여러번 껐다가 재실행했는데도 꼭 저러네요.. 이것저것 만져보기도 겁다고한데... 해결 방법 좀 알려주시면 감사하겠습니다.! ======= 혹시 추가 정보가 필요하신게 있으면 알려주시면 바로 확인해서 올리겠습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
len함수로 세서 나누기 2를 하는 코드로 알려주셨는데 len(df)*0.5) 이렇게 작성해도 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험환경에서는 문제가 최소 최대 척도인데 강의에서 보이는 문제랑 다른데요.. 제가 잘 못들어간 것일까요?
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?
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
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
test_id=test['id'] test = test.drop(['id'],axis=1) 이렇게 해도 괜찮나요??
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
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!
해결됨
비전공자도 이해할 수 있는 MySQL 성능 최적화 입문/실전 (SQL 튜닝편)
강사님 안녕하세요! 프로젝트를 끝내고 리팩토링을 하고이 있는데요.inner join 으로 3~4 개 정도의 테이블을 조인할 때, where 절이 과연 필요한가? 라는 궁금증이 생겼습니다. 기존에는 무지성 inner join 으로 테이블을 다 합친 후, where 절에서 필터링을 하고있었습니다. 근데 생각을 해보니 조인하려는 첫 테이블에 on 절로 추가 조건들을 넣어준다면.. 후에 조인하는 테이블들의 row 수를 줄일 수 있어 훨씬 효율적인것 같은데 (물론 인덱스도 타고).. 강사님은 어떻게 생각하시는지 궁금합니다. 단순히 하나의 테이블에 대한 row 만 가져올때는 where 절을 사용하고, 나머지 경우에는 where 절을 사용하지 않는게 훨 효율적이지 않나? 라는 생각이 들어서 이렇게 질문드립니다.
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?
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?
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']
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?
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?
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!
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.
