묻고 답해요

세션 종료

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

코드 작성하고 실행 시켰는데 세션이 다운됐어요. 왜 이런걸까요?? 코랩 자체에서 무료 제공하는 리소스를 모두 소진한 줄 알았는데, 다른 문제들에 대해서는 아직 잘 돌아갑니다. 제가 작성한 코드도 같이 올려둘게요! import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error df1 = pd.read _csv('/content/drive/MyDrive/bigdata(빅분기 놀이터)/작업형2 모의문제/모의문제 2번/train.csv') # print(df1.head()) # print( df1.info ()) # print(df1.shape) df2 = pd.read _csv('/content/drive/MyDrive/bigdata(빅분기 놀이터)/작업형2 모의문제/모의문제 2번/test.csv') # print(df2.head()) # print( df2.info ()) # print(df2.shape) df1['name'] = df1['name'].fillna(df1['name'].mode()[0]) df1['host_name'] = df1['host_name'].fillna(df1['name'].mode()[0]) df1['last_review'] = df1['last_review'].fillna(df1['name'].mode()[0]) df1['reviews_per_month'] = df1['reviews_per_month'].fillna(df1['reviews_per_month'].median()) df2['name'] = df2['name'].fillna(df2['name'].mode()[0]) df2['host_name'] = df2['host_name'].fillna(df2['name'].mode()[0]) df2['last_review'] = df2['last_review'].fillna(df2['name'].mode()[0]) df2['reviews_per_month'] = df2['reviews_per_month'].fillna(df2['reviews_per_month'].median()) x = df1.drop('price', axis=1) y = df1['price'] x_encoded = pd.get_dummies(x) x_train, x_valid, y_train, y_valid = train_test_split(x_encoded.drop('id', axis=1), y, test_size=0.25) md = RandomForestRegressor(n_estimators=300) md.fit (x_train, y_train) pred = md.predict(x_valid) print(mean_squared_error(y_valid, pred)) # MSE print(mean_squared_error(y_valid, pred, squared=False)) # RMSE x_test = df2 x_test_encoded = pd.get_dummies(x_test) md = RandomForestRegressor(n_estimators=300) md.fit (x_encoded.drop('id', axis=1), y) pred = md.predict_proba(x_test_encoded.drop('id', axis=1)) print(pred) print(pred.shape) result = pd.DataFrame({'id' : df2['id'], 'price' : pred }) result.to _csv('작업형2 모의문제 2번.csv', index=False)

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예시문제 작업형 2번

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 import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score from sklearn.model_selection import train_test_split train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") #3500 test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") #2482 train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) #print(train.isnull().sum().sum()) cols = ['회원ID','총구매액','최대구매액','환불금액','방문일수','방문당구매건수','주말방문비율','구매주기'] target = train.pop('성별') #용자 코딩 #print(train['성별'].value_counts()) #여2남1 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) xtr,xval,ytr,yval = train_test_split(train[cols],target,test_size = 0.2, random_state = 0) print(xtr.shape,xval.shape,ytr.shape,yval.shape) rf = RandomForestClassifier() rf.fit(xtr[cols],ytr) pred = rf.predict_proba(xval[cols]) pred = rf.predict_proba(test[cols]) submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv',index=False) result=pd.read_csv('result.csv') print(result.shape) print(result.head()) 강의에서처럼 마지막 제출 pred 변수 만들 때 rf.predict_proba(test) 하니까 안만들어져서 rf.predict_proba(test[cols])로 생성했는데, 맞게 코딩한건가요?

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모듈 vs 리소스

해결됨

실무에서 사용하는 클라우드 보안 프로그래밍 (AWS, Python, Terraform)

안녕하세요 콘솔에서 리소스를 생성하는건 익숙하지만, 테라폼은 이제 막 시작한 경우라면 1, 2번 중 어떤게 더 테라폼 동작 구조를 파악하면서 이해할 수 있는지 궁금합니다. 모듈 사용없이 각각의 리소스.tf 을 생성하고 타 리소스에서 참조가 필요한 항목들만 output으로 출력하여 배포 처음부터 모듈 형태로 작성하여 배포 aws 콘솔로만 주로 작업을 했다보니 리소스들의 옵션은 문서를 보면 어느정도 이해할 수 있는 정도이고, 테라폼 사용 경험은 폴더 분리 없이 한 폴더 내의 resource.tf ( ecs.tf , ecr.tf ) 를 모두 생성하고 배포해본 정도만 있습니다. 모듈은 경험x

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2유형 X_train, y_train 합칠때

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

선생님 강의중 2회 2유형 문제 강의중 X_train 과 y_train 그리고 X_test 까지 총 데이터가 3개가 주어진 문제에서 df = pd.concat([X_train,y_train[' Reached.on.Time_Y.N']], axis =1) 로 데이터를 합쳐주셨는데 이러면 검증데이터분리 부분에서 (target = df.pop(' Reached.on.Time_Y.N')으로 타겟데이터를 뺐을때) X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(df, target, test_size = 0.2, random_state = 1) 이렇게 합친 데이터를 사용해서 분리해도 문제가 없을까요?

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원핫인코딩/라벨인코딩 관련하여 질문드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

다른 질문에 답변주신 내용에 대해서 추가 질문하려고 합니다. train에는 있는데, test에 없다면 라벨인코딩 가능 test에는 있는데 train에는 없다면 데이터를 합쳐서 라벨 또는 원핫 인코딩 가능 이거에 대해서 부가 질문이 있습니다. 데이터를 합친다는게, Target Column Pop한다음 개수 일치시킨 다음, concat으로 합친다는 의미인거죠?(axis=0) 그다음 원핫인코딩이나 라벨인코딩을 하고, 원래 Test Data의 수를 iloc나 loc로 분리해서 이후 작업을 진행하라는 의미인건가요??

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강사님 확인차 용량 계산 질문이 있습니다.

해결됨

디지털포렌식 입문자를 위한 디지털포렌식 전문가 2급 실기 시험대비 강의(Encase/Autopsy)

강사님 강의를 본 후, 다른분 문제를 추가로 풀다가 제가 강사님께 배운 기준으로 했을 때 답과 출제자 분의 답이 조금 달라서 질문 드립니다 출제자 분이 낸 문제는 파일시스템 별(문제에는 NTFS와 FAT32 두가지 존재) 전체 용량 및 가용 용량을 구하는 문제였습니다 1) NTFS의 전체 용량은 강사님이 설명해주셨던 기준으로 제가 기억했을 땐 파티션 총 용량이 (Byte Per Sector * Sector Count) - 4096 2) FAT32는 (Byte Per Sector * Sector Count) - (4096 * 1024) - 위 방식으로 계산해야 파티션 총 용량이 구해지는 것으로 기억하고 있습니다만 이게 파일 시스템의 총용량을 구하는 것과 파티션의 총 용량을 구하는 것이 다를까요?... 출제자 분이 문제에서 총 용량은 파일 시스템 유형 구분 없이 (Byte Per Sector * Sector Count)로 답을 바로 작성해버려서 확실히 하기 위해 질문 드립니다! 그리고 추가적으로 가용 용량 구하는 방식은 해당 파티션의 Cluster Size * Cluster Count가 맞을까요?

• Forensic

영상처럼 안나오는데요??

미해결

틴더 파이어베이스 클론 | 리액트 네이티브

영상에는 npx create-expo-app tinder-clone 이후에 expo start를 하죠? 그런다음 코드를 켜보면 이렇게 생성되면서 js가아닌 tsx 즉, 타입 스크립트 형태로 생성되는데 어떻게 해야 하죠?

• react-native
• firebase

오류가 납니다!!

미해결

스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] WARNING: A Java agent has been loaded dynamically (C:\grade\caches\modules-2\files-2.1\net.bytebuddy\byte-buddy-agent\1.14.16\4a451ee6484abac3a498df0f3b33ed00a6fced4d\byte-buddy-agent-1.14.16.jar) WARNING: If a serviceability tool is in use, please run with -XX:+EnableDynamicAgentLoading to hide this warning WARNING: If a serviceability tool is not in use, please run with -Djdk.instrument.traceUsage for more information WARNING: Dynamic loading of agents will be disallowed by default in a future release Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: Sharing is only supported for boot loader classes because bootstrap classpath has been appended 이런식으로 오류나는데 어떻게 해결해야 할까요??

• java
• spring
• mvc
• spring-boot

법이론 정리본과 실기자료 다운로드 문의드립니다.

해결됨

디지털포렌식 입문자를 위한 디지털포렌식 전문가 2급 실기 시험대비 강의(Encase/Autopsy)

안녕하세요? 실기 준비를 하는 직장인입니다. 우선 강사님께 너무너무 감사드립니다. 이번 실기 시험이 처음이고 방법도 몰라 포기하고 있었는데 우연히 강사님 강의를 찾고 너무나 좋았습니다. 다름이아니라 시험대비 법이론(강의자료는 다운 받았씀) 정리본과 설명하시는 실기 자료(이미지 등) 를 다운로드 할수 있을까 해서 문의를 남기게 되었습니다. 강의대로 따라서 하는데 자료가 있었으면하고, 법이론 설명시 하신 시험에 바로 사용할수 있는 자료도 꼭 필요해서 말씀드리게 되었습니다.

• Forensic

ObejctBox 질문

미해결

김영한의 실전 자바 - 중급 2편

안녕하세요. ObjectBox를 활용하여 int와 String을 받는 과정에서 중복은 해결하였으나 잘못된 타입을 넣을 경우에 대한 예시 들었던 부분에서 질문입니다. integerBox.set("문자100"); Integer result = (Integer)integerBox.get(); 이 부분에서 문의드릴게 실제 컴파일을 하기 전까지는 ide에서 에러라고 인식을 못하던데 왜 그런걸까요 ? get()을 통해 리턴되는게 object 타입이어도 실제 객체가 Integer 객체가 아니면 저렇게 (Integer)로 캐스트 하는 것 부터가 문제가 되야 할 거 같아서요. 감사합니다.

• java
• 객체지향
• 코딩-테스트
• 알고리즘

시험환경에서 print 출력 결과 일부만 보일때

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 시험 환경에서 실습해보는 중인데 print해서 결과를 확인 했더니 위 이미지처럼 일부 내용만 출력되는데요 이럴때는 어떻게 해야 생략된 부분을 확인 할 수 있나요?

• python
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작업형 2번

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 코드1에서 train데이터의 수치형데이터 cols만 사용하는 이유는 뭔가요?cols로 안하고 전체 데이터로 돌리면 오류가 납니다.시험에서도 수치형데이터만 사용하나요?

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roc_auc_score 관련 질문 (캐글 흡연자 예측(분류))

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

선생님 안녕하세요. 랜덤포레스트랑 roc_auc_score 관련 질문 드립니다. roc_auc_score는 이진분류라서 [:,1]을 해야하는 걸로 알고 있는데요 train = pd.read_csv('/kaggle/input/smoker-binary-class/train.csv') test = pd.read_csv('/kaggle/input/smoker-binary-class/test.csv') train.isnull().sum() #결측치없음 # train.info() -> 전부다 float형 # print(train.shape,test.shape) (15000, 24) (10000, 23) # train.head(2) #id삭제 train = train.drop(columns = 'id') test_id = test.pop('id') y= train.pop('smoking') #train_test_split from sklearn.model_selection import train_test_split x_tr,x_val,y_tr,y_val = train_test_split(train,y,test_size = 0.2, random_state = 42) # print(x_tr.shape,x_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape) (12000, 22) (3000, 22) (12000,) (3000,) #랜포 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model= RandomForestClassifier() model.fit(x_tr,y_tr) pred = model.predict_proba(x_val)[:,1] from sklearn.metrics import roc_auc_score # print(roc_auc_score(y_val,pred)) # 0.8775897293980339 answer = model.predict_proba(test)[:,1] pd.DataFrame({'id' : test_id, 'smoking' : answer}).to_csv('12345.csv',index = False) 만약 roc_auc_score가 아닐경우 pred = model.predict(x_val) print(f1_score(y_val,pred)) answer = model.predict(test) pred = model.predict_proba(x_val)[:,1] from sklearn.metrics import roc_auc_score # print(roc_auc_score(y_val,pred)) # 0.8775897293980339 answer = model.predict_proba(test)[:,1] 이렇게 pred = 하는 부분에서 [:,1] 하고 정답제출(answer) 부분역시 이렇게 동일하게 하면 되는게 맞는지 문의드립니다. 만약 roc_auc_score가 아닌 경우에는 그냥 pred = predict까지만 하면 되는게 맞을까요? 그리고 train_test_split 할때는 random_state = 42(숫자 고정) 하는데 model = RandomForestClassifier() 이렇게 전부다 생략을 해버리니 이게 실행시킬때마다 고정이 안돼서 그런가 값이 바뀌더라고요. 어느 분은 n_estimators도 하시고, random_state도 작성하시는 분이 계신데 시험환경에서 ()이렇게 비워두면 큰 문제가 될까요?

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자막 오탈자 제보합니다.

해결됨

이득우의 언리얼 프로그래밍 Part4 - 게임플레이 어빌리티 시스템

Part4-2강의 오탈자 입니다. 2:37 : 프로젝트의 설정된 → 프로젝트에 설정된 5:09 : GASStemp1→GASStep1

6회 작업형 1 3번문제 질문드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

연도별로 총 범죄 건수(범죄유형의 총합)의 월평균 값을 구한 후 그 값이 가장 큰 연도를 찾아, 해당 연도의 총 범죄 건수의 월평균 값을 출력하시오. (반올림하여 정수로 출력) 2020: 11, 2021: 9, 2022: 12, 2023: 9, 2024: 9 다음은 각 해당 년도별로 존재하는 월 데이터의 갯수입니다. 12개가 아니고 누락된 데이터가있더라구요 df['tot'] = df.loc[:,'강력범죄':'교통범죄'].sum(axis=1) df['날짜'] = pd.to_datetime(df['날짜'],format = '%Y년 %m월') dict = df.groupby(df.날짜.dt.year)['날짜'].count() df.groupby(df.날짜.dt.year)['tot'].mean() 저는 다음과 같이 코드를 작성하였는데 풀이노트북엔 / 12로 되어있더라구요,,, 뭐가 맞는건가요? mean으로하면 sum / 전체갯수 니까 값이 다른부분에 대해선 인지하고있습니다.

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섹션 6. 질문

해결됨

스프링 MVC 1편 - 백엔드 웹 개발 핵심 기술

@PostMapping("/request-body-string-v3") public HttpEntity<String> requestBodyStringV3(HttpEntity<String> httpEntity, @RequestHeader MultiValueMap<String, String> headerMap) throws IOException { String messageBody = httpEntity.getBody(); log.info("messageBody={}", messageBody); return new ResponseEntity<String>("Hello World", responseHeaders, HttpStatus.CREATED) } 교재에 보니, 이렇게 나와있는데 적용을 해봤더니 Hello World가 아니라 제가 h로 입력을 보내면 H로 화면에 출력됩니다. 제대로된 출력이 되지 않는 이유와 responseHeaders를 넣으면 어떻게 사용되는지 궁금합니다.

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2유형 평가지표 오류

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업 2유형 기출문제 4번을 풀이하는 중인데 f1_score 평가지표로 y_val predict 돌려보다가 에러가 떠서 질문 드립니다! 모델링까지는 문제없이 돌아갔었는데 혹시 아래 에러창이 어디서 에러가 났다는 뜻인지 여쭤봅니다! # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd # 데이터 불러오기 train = pd.read_csv("./sample_data/train.csv") test = pd.read_csv("./sample_data/test.csv") #데이터 확인 #train.shape, test.shape ((6665, 11), (2154, 10)) #train.head() #ID Gender Ever_Married Age Graduated Profession Work_Experience Spending_Score Family_Size Var_1 Segmentation #test.head() #ID Gender Ever_Married Age Graduated Profession Work_Experience Spending_Score Family_Size Var_1 #결측치 확인 없음, 없음 #train.isnull().sum() #test.isnull().sum() #object 확인 #train.info() Gender Ever_Married Graduated Profession Spending_Score Var_1 #test.info() 동일 #object 레이블 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = train.select_dtypes(include='object').columns for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) #train.head() #test.head() #train.info() #test.info() #ID값 삭제 train = train.drop('ID',axis=1) #train.shape (6665, 10) test_ID = test.pop('ID') #test.shape (2154, 9) #데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split( train.drop('Segmentation',axis=1), train['Segmentation'], test_size=0.2, random_state=2022 ) #train.head() #test.head() #X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape #((5332, 9), (1333, 9), (5332,), (1333,)) #모델링 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=2022) model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) #평가 from sklearn.metrics import f1_score f1_score(y_val,pred)

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• 빅데이터
• pandas
• 빅데이터분석기사

공부방식에 대해

미해결

홍정모의 따라하며 배우는 C++

안녕하세요. 딥러닝 엔지니어로 파이썬만 쓰다가 현업에서 Cpp 관련 업무를 맡게 되어서 급하게 공부를 하고 있는데, 이론적인 부분을 따배씨로 그리고 실전 감각을 선생님의 게임 프로젝트 만드는 강의 두개를 동시에 수강할려고 하는데 괜찮을까요?

• c++

webgoat버전

미해결

취미로 해킹#3(WebGoat)

안녕하세요 학습하는데 있어서 꼭 webgoat를 수업 버전으로 설치해야될까요? 수업 버전을 설치한 후 환경설정 시 자꾸 Error: Unable to access jarfile webgoat이런 에러만 반복되어서 원인을 모르겠습니다. 그리고 지금 현재 자바는 최신버전을 이미 사용중입니다. 혹시 수업 버전 말고 최신 webgoat를 설치 시 수업을 듣는 중에 어려움이 있을까요?

• 모의해킹
• webgoat

401 unauthorized문제

해결됨

Slack 클론 코딩[백엔드 with NestJS + TypeORM]

안녕하세요 제로초님 LocalGuard에서 can으로 넘어가지가 않아서 질문드립니다. import { ExecutionContext, Injectable } from '@nestjs/common'; import { AuthGuard } from '@nestjs/passport'; @Injectable() export class LocalAuthGuard extends AuthGuard('local') { async canActivate(context: ExecutionContext): Promise<boolean> { const request = context.switchToHttp().getRequest(); console.log('LocalAuthGuard canActivate - request.body:', request); // 추가 로그 console.log('LocalAuthGuard canActivate - before super.canActivate'); // 추가 로그 let can = await super.canActivate(context); console.log(can); if (can) { const request = context.switchToHttp().getRequest(); console.log('login for cookie'); console.log('request.user:', request.user); // 추가 로그 await super.logIn(request); } return true; } } 여기서 보면 requsetbody에는 request.body: { teacherId: 'hee', password: '12534' } 이렇게 제가 설정한값이 들어가고 UnauthorizedException: Unauthorized at LocalAuthGuard.handleRequest (/Users/mac/Desktop/sideProject/piano-erp-back/node_modules/@nestjs/passport/dist/auth.guard.js:60:30) at /Users/mac/Desktop/sideProject/piano-erp-back/node_modules/@nestjs/passport/dist/auth.guard.js:44:124 at /Users/mac/Desktop/sideProject/piano-erp-back/node_modules/@nestjs/passport/dist/auth.guard.js:83:24 at allFailed (/Users/mac/Desktop/sideProject/piano-erp-back/node_modules/passport/lib/middleware/authenticate.js:110:18) at attempt (/Users/mac/Desktop/sideProject/piano-erp-back/node_modules/passport/lib/middleware/authenticate.js:183:28) at strategy.fail (/Users/mac/Desktop/sideProject/piano-erp-back/node_modules/passport/lib/middleware/authenticate.js:314:9) at Strategy.authenticate (/Users/mac/Desktop/sideProject/piano-erp-back/node_modules/passport-local/lib/strategy.js:75:17) at attempt (/Users/mac/Desktop/sideProject/piano-erp-back/node_modules/passport/lib/middleware/authenticate.js:378:16) at authenticate (/Users/mac/Desktop/sideProject/piano-erp-back/node_modules/passport/lib/middleware/authenticate.js:379:7) at /Users/mac/Desktop/sideProject/piano-erp-back/node_modules/@nestjs/passport/dist/auth.guard.js:88:3 { response: { message: 'Unauthorized', statusCode: 401 }, status: 401, options: {} } undefined teacher.decorator.ts undefined 이렇게 에러가나는데 원인은 잘모르겠습니다. 혹시 어떤부분을 살펴봐야할까요? 추가로 저기이외에 strategy쪽에는 console찍은게 아에 안들어옵니다.

• node.js
• express
• nestjs
• typeorm