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LV1 설정

미해결

우리를 위한 프로그래밍 : 파이썬 중급 (Inflearn Original)

LV1부터 하나씩 듣고 있는데 가상환경설정 말고는 레벨1에서 설정한대로 두어도 되는 건가요?

  • python
  • django
yungyu391 댓글 2 좋아요 0 조회수 116

3강 그대로 따라했는데 코드가 아무 결과도 반납하지 않습니다.

해결됨

남박사의 파이썬으로 봇 만들기 with ChatGPT

코드를 그대로 따라서 작성하고 실행해보았는데 아무런 반환값이 나오지 않습니다. 구글과 네이버의 페이지 구조가 그동안 (처음 강의 올리신 후) 바뀌어서 그런걸까요?

  • python
  • 웹-크롤링
  • 챗봇
  • 객체지향
  • openai-api
minimings 댓글 2 좋아요 0 조회수 83

graphql 접속이 안됩니다.

해결됨

[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스

graphql 포트폴리오용 주소는 접속이 되지만 graphql practice 주소와 rest-api practice 주소가 접속이 안되는 것 같습니다. http://practice.codebootcamp.co.kr/graphql http://practice.codebootcamp.co.kr/api-docs 해당 주소로 접속하였을 때 사이트에 연결할 수 없다고 나옵니다.

  • react
  • node.js
  • seo
  • graphql
  • next.js
댓글 2 좋아요 0 조회수 125

저는 원핫 인코딩으로 진행했는데 이런 코드로 짜보니 결국에는 마지막 에러가..

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

결국엔 마지막 에러가 '주구매상품_소형가전'이라고 뜨네요 제 코드에서 어디를 수정해야할까요? import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") #분류문제(랜포RandomForestClassifier) #print(train.shape),print(test.shape) #결측치 이상치 확인 train['환불금액']=train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액']=test['환불금액'].fillna(0) train=train.drop('회원ID',axis=1) test=test.drop('회원ID',axis=1) #타겟값 지정 target=train.pop('성별') #원핫인코딩 train=pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) #데이터분할하기 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=2022) # print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) #모델함수 불러와서 에측하기 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score model=RandomForestClassifier(n_estimators=1000,max_depth=7,random_state=2022) model.fit (X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) #성능평가 roc_auc from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) #실제 test로 예측값구하기 pred = model.predict_proba(test)

  • python
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  • pandas
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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 100

결측치 채우는건 0혹은 중앙값? 어떤걸 추천하시는지요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

현재 구름환경 들어와서 2유형 풀어보고있는데요 혹시 결측치값은 어떤걸로 채우는걸 가장 추천하실런지요?

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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 75

선생님~ 답변부탁드립니다 ㅠ저는 원핫인코딩으로 했더니 평가가 850대로 나오는데요

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

그리고 저는 원핫인코딩으로 했는데 mse가 850점대로 나오네요.. 이러면 안되는거지요? import pandas as pd train=pd.read_csv("churn_train.csv") test=pd.read_csv("churn_test.csv") #데이터전처리 train=train.drop('customerID',axis=1) test=test.drop('customerID',axis=1) #타겟값 설정 target=train.pop("TotalCharges") #원핫인코딩 train=pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) test.head(5) #데이터분할하기 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=100) #랜포 불러와서 모델링하기 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model=RandomForestRegressor(n_estimators=500,max_depth=5,random_state=2022) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) #성능평가MAE(Mean Absolute Error) from sklearn.metrics import mean_absolute_error mean_absolute_error(y_val,pred) pred = model.predict(test) result=pd.DataFrame({"pred" : pred}) result.to_csv("111.csv",index=False)

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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 112

Dag 에러가 나는데 모르겠어요

미해결

Airflow 마스터 클래스

안녕하세요. Broken DAG: [/opt/airflow/dags/dags_python_with_op_ kyargs.py ] Traceback (most recent call last): File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/models/ baseoperator.py ", line 508, in apply_defaults result = func(self, kwargs, default_args=default_args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/models/ baseoperator.py ", line 959, in init raise AirflowException( airflow.exceptions.AirflowException: Invalid arguments were passed to PythonOperator (task_id: regist2_t1). Invalid arguments were: kwargs: {'op_kyargs': {'email': '@ naver.com ', 'phone': '010'}} 이런 에러가 왜 난거져?

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  • airflow
newl0.dev 댓글 2 좋아요 0 조회수 109

작업형2에서 질문 있습니다.

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

y_train을 Replace로 train = x train.pop('income').to_frame('income') y_train = y_train['income'].replace('>50K', 1).replace('<=50K', 0) 인코딩을 했는데요 화면에서는 '>50K', '<=50K' 각각 나타내어 지고 있습니다. [1,0]으로 보여져야 하는거 아닌가요?

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Sungkyu Moon 댓글 2 좋아요 0 조회수 45

검증 데이터 분할 질문 드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형2 New 내용에서 검증 데이터 분할 시 화면에는 train, y_train, test로 데이터 명이 되어 있는데요. 각각 인코딩이 완료된 데이터로 분할하는거 맞는거죠?

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Sungkyu Moon 댓글 2 좋아요 0 조회수 70

작업형 2 이상치 제거 부분

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

영상보다가 처음에 결측치 제거 부분에서 실수로 "value"부분에서 따옴표를 넣어 test의 age컬럼이 object형식으로 저장되었습니다 그래서 이상치 파트에서 문자랑 정수가 섞여 조건문 작성시에 오류가 발생하였는데 다시 원래대로 결측치 있는 부분을 fillna(vlaue)로 저장시키는 방법은 없나요? test파일을 test = test_backup.copy() 이렇게 해놔야 하나요? value = int(train["age"].mean()) print("평균값: ", value) train["age"] = train["age"].fillna(value) test["age"] = test["age"].fillna("value")

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김경원 댓글 1 좋아요 0 조회수 47

train_oh, test_oh 의미

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

train와 test의 데이터가 15개로 동일하지만 train_oh와 test_oh의 데이터는 왜 다른지 궁금합니다.. 제가 정확히 train_oh와 test_oh는 각각 train과 test의 문자데이터를 수치형 데이터로 변환하는것으로 이해했는데 그렇다면 train과 train_oh의 데이터 갯수는 동일해야 하는것이 아닌 의문이 들어 질문남깁니다 ㅠ

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고동협 댓글 2 좋아요 0 조회수 80

기출1 작업형2 코드 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") #1 문제정의 #분류 (ROC_AUC ), TARGET = '성별' 제출할 데이터 2482개 # 사용자 코딩 #2EDA print(train.shape, test.shape) #제출할 데이터 2482개 print( train.info ()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) #환불금액 결측치 2295개 #3 데이터 전처리 #결측치 처리 aa = train['환불금액'].mode()[0] print(aa) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(aa) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(aa) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) test = ★test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) #검증데이터 분리 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) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) #학습 및 예측 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) print(roc_auc) pred = rf.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]}) submit.to _csv('result.csv', index=False) print( pd.read _csv('result.csv').head(3)) print( pd.read _csv('result.csv').shape) # 답안 제출 참고 # 아래 코드는 예시이며 변수명 등 개인별로 변경하여 활용 # pd.DataFrame변수.to _csv("result.csv", index=False) 기출1회작업형2번 문제 중 결측치를 최빈값으로 채운 뒤 코드 작성하였지만 오류가 떴습니다. 검색결과 train과 test의 컬럼 개수가 다르다고 합니다. Q. ★test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) 해당 코드를 추가하면 정상적으로 돌아가는데 해당 코드를 추가해도 답에 이상이 없을까요?

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홍영준 댓글 3 좋아요 0 조회수 61

회귀 평가지표 관련해서 질문드립니다!

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 다름이 아니라 강의에서 회귀 중 MAPE, RMSE, RMSLE 등은 sklearn.metrics에 없다고 따로 외워야 한다고 하셨는데요 사이킷런 홈페이지 들어가봤는데 다 적혀있기는 해서, 혹시 이제는 metrics 통해 그대로 사용하면 되는 게 맞는지 여쭙습니다! 제가 확인한 사이트도 링크 첨부하였습니다. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mean_squared_log_error.html

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박재은 댓글 2 좋아요 0 조회수 88

Project Rules 추가부분

미해결

Next.js 완벽 마스터 (v15): 노션 기반 개발자 블로그 만들기 (with 커서AI)

안녕하세요 강사님의 강의 항상 정말 잘 듣고있습니다! 프로젝트 세팅 관련 질문이 있습니다! 강의 자료의 Project Rules 추가 부분은 커서ai 업데이트로 살짝 달라진 부분이 있는데요 추가로 주신 rules 강의 자료 봤는데 잘 모르겠어서 질문드립니다! 이런식으로 하는거 맞나요? 그리고 Notepads 역할 설정도 rules manual로 대체 가능하다고 하신거 같은데 이 경우 파일 확장자가 .mdc로 되는데 이렇게 해도 되는건가요?

  • next.js
  • cursor
  • cursorai
Subin Ryu 댓글 1 좋아요 0 조회수 112

fetch 캐싱과 revalidate 관련

미해결

Next + React Query로 SNS 서비스 만들기

안녕하세요 제로초님 fetch 캐싱과 revalidate 관련해서 궁금한 점이 있어 질문드립니다. await fetch('https://api.example.com/posts', { next: { revalidate: 60 }, }); A가 /posts를 최초 요청합니다. → API에서 데이터를 받아오고, 해당 데이터는 Next.js 서버 캐시에 저장 이후 60초 동안은 다른 누구든지 이 캐시된 데이터를 그대로 받음 그런데 60초가 지나기 전에 DB에서 게시글 1번의 제목이나 내용이 수정 됨 60초가 지나고 A가 다시 목록을 요청 → 이 시점은 revalidate 만료 시점 이후이므로 재검증 타이밍 → 하지만 A는 여전히 이전 캐시 데이터를 먼저 받고 , → A의 요청을 계기로 Next.js가 백그라운드에서 API를 다시 fetch하여 캐시를 갱신 곧이어 B가 /posts를 요청하면 → B는 A 덕분에 갱신된 최신 데이터를 바로 받음 제가 이해한 것이 맞을까요? 만약 저런식으로 동작하면 상세 페이지와 데이터 불일치 문제가 발생할 수 있지 않을까 해서요 만약 상세 페이지 요청도 이렇게 작성되어 있다면 await fetch('https://api.example.com/posts/1', { next: { revalidate: 60 }, }); A는 목록 요청만 했고, 상세 페이지는 요청하지 않음 B는 A 이후에 목록을 보고 → 최신 제목을 확인한 뒤 , → 게시글 1번의 상세 페이지를 클릭 그런데 상세 페이지의 제목은 여전히 수정 전의 이전 제목 으로 보임 → 목록과 상세 페이지 간에 데이터가 불일치 할 수 있음 정리하자면 제가 이해한 Next.js의 fetch + revalidate 캐시 동작이 맞는지 궁금하고 위와 같은 목록-상세의 데이터 불일치 현상은 실제로 발생 가능한 문제인지 궁금합니다. 제가 실제로 테스트해봤을 때 위 시나리오대로 목록과 상세 페이지에서 서로 다른 제목이 보이는 걸 확인했습니다. 혹시 제가 잘못 이해하고 테스트한 부분이 있는 건지, 아니면 실제로도 발생할 수 있는 동작인지 궁금합니다.

  • react
  • next.js
  • react-query
  • next-auth
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찹찹이 댓글 2 좋아요 0 조회수 123

11:29 C언어 문제

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

gets(n)이 n을 입력받는 함수라는 거 이해했고, 근데 name() 에 ()가 있어서 () 에 홍길동을 입력받는건가요? name이 똑같이 n에다가 덮어쓴다는게 뭘 보고 알 수 있는건가요?

  • python
  • java
  • c
  • 정보처리기사
snow4532 댓글 2 좋아요 0 조회수 111

7회 작업형3 2-1문제

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예를 들어, Feature4가 있다고 가정하고 이것이 ERP와의 상관관계가 -0.999라고 한다면 답은 Feautre1인가요? Feature4인가요?(즉, 상관관계가 높은 값을 고를 때는 절대값을 취해서 고려하나요?)

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김대현 댓글 2 좋아요 0 조회수 54

docker mariadb 실행

미해결

Spring Cloud로 개발하는 마이크로서비스 애플리케이션(MSA)

백업은 안하려고 한참 헤메다, 결국 백업으로 해결했네요..ㅎ.. 환경: window pc에 mariadb client 버전을 설치함 dump 생성 client 버전이기 떄문에, “ mariadb prompt ” 를 실행해서 아래의 명령어 실행 (cmd에서 mariadb, mysql 명령어 동작 안함) # 생성할 위치로 이동하시거나, 덤프 생성할때 경로 작성하시요. cd "어느 경로"/docker_file # 덤프 생성 mysqldump -u root -p --all-databases > all.sql Dockerfile 생성 # Docker Hub에서 공식 MariaDB 이미지 사용 FROM mariadb:latest # 초기화 시 자동 실행될 SQL 복사 COPY ./all.sql /docker-entrypoint-initdb.d/ # 포트 개방 EXPOSE 3306 이미지 생성 및 컨테이너 실행 docker build -t [당신의 게정은?]/mariadb:1.0 . docker run -d \\ -p 13306:3306 \\ --name mariadb \\ --network ecommerce-network \\ -e MARIADB_ROOT_PASSWORD=[당신의 root 비번]\\ kimjinwon1432/mariadb:1.0 =============== 추가 ============== 강사님께서 알려주신 방법으로 진행해봤어요. 일단, 제 pc의 mariadb 설치경로가 "C:\Program Files" 였기 때문에, mariadb폴더 내의 data 폴더와 그 하위 파일 및 디렉터리를 C: 밑에 우리가 사용하는 docker_file 폴더에 넣었습니다 * Program Files를 경로로 잡으시면 13에러 코드가 발생합니다. 이는 권한 관련 문제이므로 cli에서 사용하시는 계정에 대해서 mariadb 폴더 내부에 권한을 주셔도 소용이 없어요. * 이 과정은 이전에 설치한 mariadb 이미지가 있으면 삭제?하거나 이미지의 이름을 변경해서 진행하세요 .(전 삭제함) * 제 pc의 mariadb 의 버전이 11.4.2여서, docker에서 사용할 수 있는 가장 근접한 버전으로 진행했습니다. docker run -d -p 13306:3306 --network ecommerce-network \ -e MARIADB_ROOT_PASSWORD=[비번] \ --name mariadb -v "C:\study\SpringCloud\docker_files\data:/var/lib/mysql" \ mariadb:11.4.7 이렇게 하시면 docker exec -it ~~~ /bin/bash를 통해서 db에 접속 후 데이터베이스를 확인하면 로컬에서 작업했던 db의 데이터가 docker로 전해진 것을 확인 할 수 있어요.

  • spring-boot
  • jpa
  • 아키텍처
  • spring-cloud
  • kafka
  • msa
  • rabbitmq
김진원 댓글 2 좋아요 0 조회수 136

7회 작업형3 1-2문제 코드가 같은데 결과값이 다릅니다 ㅠ

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

아래와 같이 똑같이 입력했는데 결과값이 아예 다른데 무엇이 문제일까요?ㅠㅠ import pandas as pd df=pd.read_csv("clam.csv") df #데이터분할에서 만들기 train = df.iloc[:210, : ] test=df.iloc[210: , : ] #로지스틱 회귀모델 만들기 #잔차이탈도는 로짓에서 볼수없고 glm에서 볼수있다. from statsmodels.formula.api import glm import statsmodels.api as sm model = glm("gender~ age + length + diameter + height + weight", data=train, familiy=sm.families.Binomial()).fit() print(model.summary())

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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 90

범주가 다른 컬럼의 스케일링 방법 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

스케일링도 데이터 프레임별 범위에 따라 fit() 할 프레임을 구분해줘야할까요? train['a'] 컬럼이 1~100 범위이고 test['a'] 컬럼은 1~200 범위라면 B먼저 fit하고 A는 transform 을 해줘야하나요? 아니면 각각 fit_transform 해야할까요? 범주형 컬럼 인코딩의 경우를 생각해보니 문득 위와 같은 상황에서 어떻게 해야하는지 궁금하네요.

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gkfksla 댓글 2 좋아요 0 조회수 49

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