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Prometheus PV관련문의

미해결

쿠버네티스 어나더 클래스-Sprint4 (#Promethues #Grafana #Loki #OpenTelemetry)

Pod를 두개로 늘리려면 PV만 수동으로 하나더 만들면되긴 하는데 그렇게 하면 두 Prometheus가 결국 한볼륨을 바라보게 된다. 그럼 문제가 된다.? prometheus는 단일 서버용으로 만들어진 시스템이다. 이부분에서 StatefulSet인 파드를 두개로 만들었으면 그리고 PV를 수동으로 하나더 만들엇으면 어차피 storageclass라서 동적으로 pvc도 하나더 만들어지고 각각의 파드가 pod -pvc -pv구조로 연결되는거 아닌가요? 왜 결국 한 한볼륨을 결국 바라보게된다는게 이해가 안갑니다. statefuleset pod마다 각각의 고유 pvc를 사용하는거 아닌가요?

  • kubernetes
  • prometheus
  • devops
  • grafana
  • loki
odark 댓글 2 좋아요 1 조회수 68

dag 에러났어요

미해결

Airflow 마스터 클래스

Broken DAG: [/opt/airflow/dags/dags_bash_ operator.py ] Traceback (most recent call last): File "<frozen importlib._bootstrap_external>", line 1063, in source_to_code File "<frozen importlib._bootstrap>", line 488, in call with_frames_removed File "/opt/airflow/dags/dags_bash_ operator.py ", line 24 bash_t1 >> bash_t2 ^ IndentationError: unindent does not match any outer indentation level 이런 에러가 났는데요 소스에서 확인해보니 from airflow.operators.bash import BashOperator ㅇ airflow.operators.bash 에 ~~~~~~ 이렇게 되어 있네요. 강사님 따라 그대로 했는데 에러가 왜 난걸까요?

  • python
  • 데이터-엔지니어링
  • airflow
newl0.dev 댓글 2 좋아요 0 조회수 99

쿠버네티스 업그레이드 관련 문

미해결

쿠버네티스 어나더 클래스-Sprint4 (#Promethues #Grafana #Loki #OpenTelemetry)

먼저 강의 질문 드리고 그 외 질문드려보겠습니다. 강의에서 파드를 사전에 1,2개를 삭제해서 다른 worker노드로 보낸건 트래픽이 안끊게 하기위해 실습을 위해 보여주기위함인거죠? 만약 실운영에서 woker노드가 3개이상이면 그럴 필요없는지..실무에서 그렇게 원래하는건지 궁금합니다. 두번째는 실제 업그레이드 할때 강사님이 말씀해주신 부분외에...가령 리소스의 특정 annotation이나 버전값 등등 뭔가 버전업되면서 바뀌어야 하는정보들에 대한 실 가이드 문서를 별도로 보질 않아서 그런것들에 대해 파악하는법을 좀 알고싶습니다. 쿠버 공식문서에 버전업 할때 필요한 모든 정보가 하나의 가이드에 다 들어있지 않을것 같긴한데요... 가령 changelog라든가 이렇게 있던데.. 실제보면 양이 상당하고 모두 영어인데다가 ㅠㅠ 그래서 실제 뭐뭐 바뀌는지...실무에서 정말 하나하나 다보고 파악하고 정리해야하나요?실무에서 놓치지 않고 업그레이드를 위해 빠지지 않고 다 업그레이드에 변경사항들 다 녹일려면 뭐뭐 봐야하는지...그리고 changelog보는법도 좀 알려주십시오.이것도 상당히 중요한부분같다는 생각이 들거등요 이건 강의에 없는내용이고 평소궁금한부분이라 남겨봤습니다. 감사합니다.

  • kubernetes
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odark 댓글 2 좋아요 1 조회수 90

백준 13565 침투 질문

해결됨

[파이썬/Python] 문과생도 이해하는 DFS 알고리즘! - 입문편

강의 정말 잘 듣고있습니다. DFS 너무 어려웠는데 저에게 한 줄기 빛 같은 존재십니다..! 원본 문제가 바뀐것같기도 한데, 13565번 백준 원본을 보면 M, N 순서대로 입력을 받는 것 같습니다. M이 행에 해당되고, N이 열에 해당이 되어서 전반적으로 반대가 되어야하고, 강의에서 말씀 주신 이 부분도 def dfs (y, x): global visited, map_, answer, N if y == N: answer = True return y == M 으로 바뀌어야할 것 같은데 맞을까요?

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  • dfs
  • python3
mangmang0221 댓글 2 좋아요 1 조회수 131

작업형2 이 문제는 데이터가 3개 주어졌다고 치고 풀어보는건가요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

다른 문제들에서는 train과 test데이터 두개만 주어진채로 계속 들은거같은데 이 문제는 주어진 데이터가 3개인건지.. 제가 앞서 이해했던 문제들의 데이터는 train데이터를 가지고 분할하고 모델링을 한후 validation한 데이터로 pred값을 구하고 실제값과 비교해서 지표로 매겨본후에 최종 test데이터를 넣어서 csv파일로 만드는 순서인데.. 지금 이 문제처럼 데이터가 3개인것은 어떤 차이가있는 것일까요 ㅠㅠ

  • python
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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 73

작업형3 문제 형식 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

실제 시험 문제에서도 큰 제목으로 '다중 선형 회귀' 이렇게 제시해주는건가요?

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ssjmj0404 댓글 1 좋아요 0 조회수 51

원핫인코딩 object 컬럼선택 기준

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요! 앞선 강의와 예제들로, id컬럼같은건 머신러닝에 긍정적인 영향을 주지않고 삭제해도 학습에 무방하다고 단순히 이해했습니다. 원핫인코딩 예제때 item_id 삭제에 대해선 설명주시긴 했지만, 모든 상황에서 Id컬럼은 제외한채 뒷 단계를 진행하는것에 고려사항이 있을지 문의드립니다. cols = ['Item_Fat_Content','Item_Type',' Outlet_Size','Outlet_Location_Type ','Outlet_Type'] *Item_Identifier/Outlet_Identifier 은 제외 # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Item_Identifier 6818 non-null object 1 Item_Weight 5656 non-null float64 2 Item_Fat_Content 6818 non-null object 3 Item_Visibility 6818 non-null float64 4 Item_Type 6818 non-null object 5 Item_MRP 6818 non-null float64 6 Outlet_Identifier 6818 non-null object 7 Outlet_Establishment_Year 6818 non-null int64 8 Outlet_Size 4878 non-null object 9 Outlet_Location_Type 6818 non-null object 10 Outlet_Type 6818 non-null object 11 Item_Outlet_Sales 6818 non-null float64 dtypes: float64(4), int64(1), object(7) memory usage: 639.3+ KB

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손지니 댓글 2 좋아요 0 조회수 91

작업형 모의고사 문제 환경

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형 모의고사 노트북링트는 어디에 나와있나요? 코랩에서 문제를 보려고 하는데 찾을 수 없네요ㅠㅠ

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이지원 댓글 1 좋아요 0 조회수 94

선생님 질문있습니다.

해결됨

[코드캠프] 부트캠프에서 만든 '완벽한' 프론트엔드 코스

강의 찍으실 때 어떤 프로그램 쓰면 선생님처럼 화면녹화도하면서 마우스로 네모박스도 그리고 그림도 그릴 수 있는거에요? 너무 궁금해요. 아 그리고 강의가 너무 꼼꼼해서 아직까진 아주 이해가 잘됩니다. 감사합니다.

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  • 하이브리드-앱
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코드스타크 댓글 1 좋아요 0 조회수 64

머신러닝 강의 업데이트 관련

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 머신러닝 신규 강의 업데이트가 완료됐다는 공지를 봤는데요. 회귀 관련 강의가 없는데 확인 요청드립니다!

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BD (BD) 댓글 2 좋아요 0 조회수 54

코랩 자동완성 끄기

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

문제풀이에 방해되어서 코랩 자동완성 기능을 끄고 싶은데요. 알려주신 [도구>설정>편집기>‘컨텍스트 기반 코드 완성 표시‘ 해제 > 저장] 진행 했음에도 불구하고, 계속해서 자동완성이 되어서 학습에 방해가 되고 있습니다.ㅠㅠ 자동완성 끄는 다른 설정 방법이 있는지 알려주세요.

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kotracksdid 댓글 2 좋아요 0 조회수 405

문자열 뒤집기 문제 질문입니다!

해결됨

38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘

1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 1-11 def find_count_to_turn_out_to_all_zero_or_all_one(string): # string을 순회하면서 0과 1의 연속된 덩어리 개수를 구함 # 그 개수중 min을 return zero_seq = 0 one_seq = 0 prev_num = string[0] # 첫 bit 초기화 if string[0] == "0": zero_seq += 1 else: one_seq += 1 # 2번째 bit부터 마지막까지 순회 for bit in string[1:]: if bit != prev_num: if bit == "0": zero_seq += 1 else: one_seq += 1 prev_num = bit min_count = min(zero_seq, one_seq) return min_count result = find_count_to_turn_out_to_all_zero_or_all_one(input) print(result) 안녕하세요! 1주차 숙제 중 문자열 뒤집기 문제를 풀면서 궁금한 점이 있어 질문 남깁니다. 저는 풀이가 위 코드와 같이 나왔는데, 정답 코드랑 비교했을때 살짝 다르더라구요. 출력은 잘 나오는 것 같은데, 정확한 차이가 궁금합니다. 저는 현재 bit를 이전 bit와 비교하고, 강사님은 현재 bit를 다음 bit와 비교하는 방식의 차이일까요? 아니면 제 풀이에 문제가 있을까요?

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  • 알고리즘
  • data-structure
qkrwlsn102109 댓글 1 좋아요 0 조회수 159

axis=1 은 열, 그런데 합계(행)?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

파이썬을 이제 막 접한 초보자 입니다. 데이터 프레임 처음 배울 때, 열(column)은 axis=1이라고 배웠는데요, '판다스4- 문자열, 내장함수'강의에서 합계(행)을 할 때 df.sum(axis=1, numeric_only=True)라고 하여 혼란이 오고 있습니다 ^^;; 제가 어떻게 이해하면 좋을지 알려주시면 감사하겠습니다.

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오정은 댓글 2 좋아요 0 조회수 143

모델링 관련 문의드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요, 실기 준비가 막막했는데 강의를 통해서 자신감을 얻어 가고 있습니다. 감사합니다. 강의를 보며 실무 관점에서 궁금한점이 있어 문의드립니다. 시험을 준비하면서는 제공된 데이터를 기반으로 모델링을 하고 답안을 제출하면 끝인데 실무에서는 한번 학습시킨 모델을 나중에 계속 활용해야할거 같은데 학습한 모델을 저장하거나 다시 불러서 사용할 수 있는 방법이 있는지와 이와 같은 상황에서는 보통 어떻게 모델을 관리 하는지 궁금합니다.

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yeon 댓글 2 좋아요 0 조회수 39

(체험) 제2유형 빅데이터분석기사

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

아래와 같이 성별로 0/1로 나누어 표현하라고되어있는데 predict_proba는 확률을 구하는 문제이므로 해당 건 pred2 = (pred1 >= 0.5).astype(int) 이렇게 표현해도 괜찮은지문의드립니다. target = train.pop('성별') 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 RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (x_tr, y_tr) pred1 = rf.predict_proba(test)[:,1] pred2 = (pred1 >= 0.5).astype(int) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred2}) submit.to _csv('result.csv') ans = pd.read _csv('result.csv') print(ans)

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wlysh999 댓글 3 좋아요 0 조회수 99

1,2번이 강의가 같아요.

미해결

삽질없이 쉽게 따라하는 윈도우 개발 환경 셋업

1번하고 2번하고 강의가 같아요.

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  • git
  • vscode
  • microsoft-windows
Empty Chronic 댓글 2 좋아요 0 조회수 90

8회 기출유형 작업형 3

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

2:02 예전 영상에서 데이터가 숫자로 써져 있지만 범주형 변수 처럼 보이는 경우 C()로 묶어서 원핫 인코딩 처리를 해야 하고, 혹여나 햇갈리면 모든 독립변수를 C()로 묶어도 상관 없다고 하셨던걸로 기억합니다. 로지스틱 회귀에서 모든 독립변수를 C()로 묶어서 처리하니 다중공선성 에러가 떴습니다. 여기서 질문은 1) 작업형3에서 formula를 바탕으로 모델을 생성하는 경우 모든 독립변수에 C()를 묶어도 결과가 달라지지 않는지 2) C()를 묶어야 제대로된 정답인데 묶지 않은 경우 답이 달라지는지 3) 로지스틱 회귀에선 예외로 C()를 사용하면 안되는건지 궁금증이 들어 질문 드립니다!

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hara0203 댓글 2 좋아요 0 조회수 58

read_csv("cafe4.csv") 오류

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

이렇게 오류가 나오는데 어떻게 해결할까요

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고동협 댓글 2 좋아요 0 조회수 75

명령어 실행중 오류가 발생하여 질문드립니다.

미해결

찍어먹는 Next.js 풀코스 (영어 음성 & 한글 자막)

안녕하세요 선생님 금일 수강신청 및 프로젝트해보면서 오류가 발생하여 질문드립니다. 우선 프로젝트를 clone하고 pnpm install로 의존성을 설치했습니다. 그리고 docker compose -f docker-compose/redis/redis-compose.yml up -d 를 실행하였는데 아래와 같은 결과가 나왔습니다. network ludgi-network declared as external, but could not be found 어떻게 조치하면 될까요~?

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  • graphql
  • next.js
  • prisma
SJ Kim 댓글 3 좋아요 1 조회수 223

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