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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. 빈도수 구할 때 value_counts()로 구하신 것 확인했습니다. 하지만 배울때 df.mode()[0]로도 구할 수 있는 것으로 알고있는데 무방할까요?
미해결
빅데이터분석기사 실기 기출 완전정복 [전 회차 수록 ·계속 업데이트 · 전용 실습환경 제공]
알고런 사이트에서 실습을 하려는데, 타이핑을 할때 띄어쓰기나 특수문자같은것을 사용할때마다 타이핑 커서? ( | <<<이모양)이 자꾸 오른쪽으로 한칸씩 밀리는 증상이있습니다. 예를들어 import sklearn.preprocessing as skl을 치면 import sklearn.preprocessing as skl (네다섯칸) | ...커서가 이렇게 나옵니다. 윈도우에서 크롬 엣지 모두 같은 증상입니다. 혹시 해결방법을 아시는가 하여 문의드립니다. 아래 그림과 같이 제 화면에 보이는 글자와 드래그했을때 나타나는 글자의 렌더링이 다르게 나옵니다.
해결됨
(AI 퀀트) 바이브 코딩으로 미국 주식 AI 자동 분석 시스템 만들기 with Claude Code
part3 마지막 spy 에서 입력하는 프롬프트 제공이 안되어있는것 같은데 어디있나요? 그리고 part3, part4 강의자료 다운로드해서 폴더 확인해보면 파일이 없습니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 커리큘럼을 따로 인쇄해서 회사에 제출을 하려고 합니다. 혹시 커리큘럼 자료를 따로 올려놓으신 곳이 있을까요? 그리고 인프런 사업자 등록증도 받고 싶습니다.
해결됨
(AI 퀀트) 바이브 코딩으로 미국 주식 AI 자동 분석 시스템 만들기 with Claude Code
최종 코드 올려주시면 안되실까요? 다 들었는데 따라가기 조금 벅찹니다.. 응용해서 제 투자 스타일에 맞게 수정하려고 하는데, 복습하려고 해도 제 html 과 다른 모양에, 앞 챕터에서 배운 기능이 연동된건지 혼란스럽고 어렵습니다.. 복습+응용할 수 있게 섹션 11 끝난 최종 버젼 코드 올려주시면 감사드리겠습니다..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 '작업형2 문제 제공된 데이터는 성인 인구조사 소득 데이터이다. 제공된 학습용 데이터(train.csv)를 이용하여 소득을 예측하는 모델을 개발하고, 개발한 모델에 기반하여 평가용 데이터(test.csv)에 적용하여 얻은 소득 예측 결과를 아래 [제출 형식] 에 따라 CSV 파일로 생성하는 코드를 제출하시오.' 문제를 강의들으며 열심히 손으로 쓰고 실행하던 중 이상처 처리 중 아래의 코드 실행하니 cond = test['age']<=0 test[cond] 처음에 test.describe()에서 없던 age에서 마이너스값이 나옵니다. 그래서 하나하나 어디서 문제인가 다시 실행을 해보니 (한 코드 실행마다 test.describe() 실행해보며 체크) 결측치 채우기 중 갑자기 test 데이터에서 마이너스가 뜹니다..왜 그런걸까요ㅠ 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 현재 강의를 수강 중인 수강생입니다. 제 수강기간이 6월 7일까지로, 6월 20일 에 실기시험을 앞두고 있어 시험 전까지 수강이 가능할지 여쭤보고싶어 질문 남겨놓습니다 Q&A 문의 글을 확인해보니, 저와 비슷하게 시험일까지 짧은 기간이 남은 경우 추가결제 등의 별도 방안이 있는 것 같아 문의드립니다. 혹시 시험일까지 남은 짧은 기간 동안 추가 결제를 통해 수강할 수 있는 방법이 있을지 확인부탁드립니다 퇴근후 딴짓 강의 듣고 꼭 합격하겠습니다! 감사합니다 메일주소: jyyp3395@gmail.com
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
결측치를 대체한 후 해당 컬럼의 평균을 소수점 셋째 자리까지 구하시오라는 문제에 대하여 df[col].mean()을 실행하면 np.float64(25.055) 출력 2. round(df[col].mean(),3)을 실행하면 np.float64(24.794) 출력 print(round(df[col].mean(),3))을 실행하면 25.022라는 값이 나오는데 값이 계속 다르게 나오는 이유를 알고 싶습니다.
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 10:12 에 결과값이 아래와 같은데, (29301, 15) (3257, 15) (29301, 107) (29301, 107) 실제로 실행을 시켜보면 107에서 108로 숫자가 늘어났습니다. (29301, 15) (3257, 15) (29301, 108) (29301, 108) 코랩에 있는 제미나이에게 물어보니 "만약 test 데이터셋에 train 데이터셋에는 없는 새로운 범주가 하나라도 있다면, data_oh 는 그 새로운 범주에 대한 더미 컬럼이 추가로 생기게 됩니다. 따라서 train_oh 보다 data_oh 의 컬럼 수가 많아질 수 있습니다." 라고 나오는데 왜 저는 결과값이 다른걸까요?
해결됨
(AI 퀀트) 바이브 코딩으로 미국 주식 AI 자동 분석 시스템 만들기 with Claude Code
해외 결제 가능한데도 불구 하고 계속 카드 결제 거부가 되네요... 카드 정보 정확히 입력하였고, 다른 카드 넣어도 계속 거부되어 크레딧 결제가 안됩니다 ㅠㅠ
미해결
[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 train_test_split 할때 random_state를 보통 0으로 설정하시는데 이 값을 42를 써도되나요?? [작업형2]연습문제 섹션 6에 0으로 두는거랑 42로 두는거랑 r2 값이 0.2 차이나서 궁금합니다!!
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
안녕하세요 주말코딩님 죄송하지만 혹시 20년도 ~ 22년도 2회차 문제들은 따로 강의영상 올려주실 생각은 없나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 현재 해당 강의를 수강 중인 수강생입니다. 제 수강기간이 6월 11일까지인데, 6월 20일 에 실기시험을 앞두고 있어 시험 전까지 퇴근후 빡세게 공부해서 이번에는 취득하려고 합니다. Q&A 문의 글을 확인해보니, 저와 비슷하게 시험일까지 짧은 기간이 남은 경우 추가결제 등의 별도 방안이 있는 것 같아 문의드립니다. 혹시 시험일까지 남은 짧은 기간 동안 추가 결제를 통해 수강할 수 있는 방법이 있을지 확인 부탁드립니다. 메일주소: tmdvy9538@gmail.com 항상 좋은 강의 감사합니다!
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 데이터 및 개발 관련해서 관심있어 해당 강의를 시청하고 있는 취준생입니다. 해당 강의(섹션1-9) 07:58 부분에서 In[5]이 찍혀 있는데 해당 In[5] 라는 부분은 어떤 걸 의미하나요? 감사합니다.
해결됨
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
💡 수강생 안내 사항 (커뮤니티 가이드) 학습 관련 질문 : 구체적으로 적을수록 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 작성 팁 : 마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편리하게 작성할 수 있습니다. 사전 검색 : 질문을 남기기 전, 커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해 보세요. 커뮤니티 매너 : 서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요. 서비스 문의 : 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기 를 이용해 주세요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
cols = train.select_dtypes(include='O').columns for col in cols: train_set = set(train[col]) test_set = set(test[col]) same = (set(train[col]) == set(test[col])) if same: print(col, "동일") else: print(col, "동일하지않음") 이 코드를 실행했을 때 'city'가 동일하지 않다고 나와서 city컬럼을 train과 test 모두에서 삭제해야하는 줄 알았는데 보통 어느 경우에 컬럼을 삭제하는 건지 궁금합니다.
미해결
빅데이터/텍스트마이닝 분석법 (LDA,BERTtopic,감성분석,CONCOR with ChatGPT)
실습해보기가 어렵네요 ㅠㅠ
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨 주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 이 문제에서 궁금한점이있는데 여기서는 수치형, 범주형 나눠서 처리를 해주는데 다같이 get_dummies 해주면 안되는 문제인건가요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의를 들으면서 여러 문제를 풀고 또 만들어서 해결하는 중인데 2유형 같은 경우에는 기본적인 탬플릿이 유지한 상태에서 문제에 따라서 조금만 변형하면 되는걸로 알고 있는데 제가 사용하는 탬플릿이 문제가 있을까요? # gas_train.csv, gas_test.csv를 이용하시오. # 학습 데이터의 총가스사용량을 종속변수로 사용하여 # 테스트 데이터의 총가스사용량을 예측하시오. # 조건은 다음과 같다. # 1. 문자형 변수는 원-핫 인코딩하시오. # 2. 학습 데이터와 테스트 데이터는 동일한 방식으로 전처리하시오. # 3. 모델은 RandomForestRegressor를 사용하시오. # 4. 검증 데이터 비율은 20%로 하시오. # 5. RMSE를 출력하시오. # 6. 테스트 데이터 예측 결과를 result.csv로 저장하시오. # 7. 제출 파일은 pred 컬럼만 포함하시오. # 세팅 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 데이터 불러오기 train = pd.read_csv('gas_train.csv') test = pd.read_csv('gas_test.csv') # target 지정 target = '총가스사용량' # X, y 분리 y = train[target] X = train.drop(target, axis=1) # id 컬럼 제거 if 'id' in X.columns: X = X.drop('id', axis=1) if 'id' in test.columns: test_X = test.drop('id', axis=1) else: test_X = test.copy() # train / test 합치기 data = pd.concat([X, test_X], axis=0) # 원 핫 인코딩 data = pd.get_dummies(data) # train / test 분리 X = data.iloc[:len(X), :] X_test = data.iloc[len(X):, :] # 학습용 / 검증용 데이터 분리 X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( X, y, test_size = 0.2, random_state = 42) # 랜덤포레스트 model = RandomForestRegressor(random_state = 42) model.fit(X_tr, y_tr) # 검증 데이터 예측 val_pred = model.predict(X_val) # rmse 계산 mse = mean_squared_error(y_val, val_pred) rmse = np.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) # 다시 학습 model.fit(X, y) # 테스트 데이터 예측 pred = model.predict(X_test) # 파일 생성 result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv('result.csv', index = False)
미해결
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