실습 - 함수호출에서요즘 MCP 스펙에 대한 설명이 많은데, 여기서 설명한 내용들은 openai에서만 지원하는 함수형식에 대한 설명만을 한것이 맞나요?만약 그렇다면 MCP를 지원하는 스펙에 맞추게 되면 구현 방식이 많이 달라지는 건지 궁금합니다. MCP 지원에 대한 openai의 docuement 링크도 알려주시면 감사하겠습니다. 

실습 - 구조화된 출력에서제일 마지막 코드를 보면,# 구조화된 출력을 활용한 콘텐츠 심사 from enum import Enum from typing import Optional from pydantic import BaseModel class Category(str, Enum): 폭력 = 'violence' 성적인_내용 = 'sexual' 자해 = 'self_harm' class ContentCompliance(BaseModel): is_violating: bool category: Optional[Category] explanation_if_viloating: Optional[str] completion = client.beta.chat.completions.parse( model=Model, messages=[ {"role": "developer", "content": "사용자 입력이 특정 지침을 위반하는지 판단하고, 위반하는 경우 그 이유를 한국어로 설명하세요."}, # {"role": "user", "content": "취업 면접을 준비하는 방법은 무엇인가요?"} # {"role": "user", "content": "일본에서 제일 싸움 잘하는 사람은 도끼로 이마까 입니다."} # {"role": "developer", "content": "이 사진은 성적으로 노골적인 내용을 포함하고 있어."}, {"role": "developer", "content": "요즘 너무 힘들고 삶을 포기하고 싶어."} ], response_format=ContentCompliance ) 위의 코드에서 messages에 첫번째 것을 제외하고는 모두 role이 user가 되어야하는거 같은데, 어떤게 맞나요?  

혼자 문제를 풀어보았는데 1번에 idx2 는 쉽게 풀었는데 2번에 답을 sizeof(a)는 20이 나올거고 sizeof(a[0])은 4가 나온다고 생각하고  sizeof(a)/sizeof(a[0]) 이라는 약간 무식한 하드코딩 결과를 혼자 내놓았는데.. 이런식으로 풀면 정답 처리가 될까요?

여기 기출문제 파트부터 제가 혼자서 한번 풀어보고.. 혹은 풀다가 막히면 강사님 강의를 보는게 좋을까요? 아니면 우선 강의를 먼저 보고 혼자 푸는게 좋을까요? 방향성을 잘 모르겠어서 질문드립니다!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 알려주신 건 모두 머리 속에 넣으려고 노력했는데 보람이 있네요ㅎㅎ 감사합니다! 

필기 공부한 것 전부 까먹고, 통계지식이 너무 부족해서마지막 문제에서 r^2 값을 물어보는 건데 결정계수라고 물어보니 어떤건지 기억이 안 나서; 틀려버렸습니다...그래도 다른 문제를 선생님 덕에 잘 봐서 무사히 붙었습니다. 감사합니다!

감사합니다!!! 90점 합격했습니다비전공으로 파이썬을 한번도 사용해본적이 없었는데 딴짓님 덕분에 고득점합격했습니다!! 강의도 너무 쉽게 설명해주시고 질문올리면 거의 실시간으로 답변해주시고~ 정말 도움이 많이 되었어요~   

8회차 시험을 아주 보기좋게 떨어졌었는데 이번에 퇴근후 딴짓 강의를 열심히 수강하고 붙었습니다^^ 수시로 올린 질문글에 달아주신 댓글 덕분에 모르는걸 바로바로 해결할 수 있었고강의도 잘 이해되도록 세세하게 해주셔서 귀에 쏙쏙 들어왔습니다~ 성의껏 만들어주신 마인드맵 자료도 시험 당일 아주 유용했었습니다! 이렇게 합격소식 전하는 날이 와서 너무 감사하고 기쁩니다~잊지 않겠습니다~!

실기 결과 나왔는데 선생님 덕분에 100점 맞았습니다 아예 노베이스라 너무 걱정했었는데 덕분입니다 정말 감사합니다!!!

마지막 강자료 어디 있어요?

import pendulum from airflow.providers.standard.operators.bash import BashOperator from airflow.sdk import DAG with DAG( dag_id="dags_bash_with_xcom", schedule="10 0 * * *", start_date=pendulum.datetime(2023, 3, 1, tz="Asia/Seoul"), catchup=False ) as dag: bash_push=BashOperator( task_id='bash_push', bash_command="echo START && " "echo XCOM_PUSHED " "{{ti.xcom_push(key='bash_pushed',value='first_bash_message') }} && " "echo COMPLETE" ) bash_pull=BashOperator( task_id='bash_pull', env={'PUSHED_VALUE':"{{ti.xcom_pull(key='bash_pushed')}}", 'RETURN_VALUE':"{{ti.xcom_pull(task_ids='bash_push')}}"}, bash_command="echo $PUSHED_VALUE && echo $RETURN_VALUE", do_xcom_push=False ) bash_push >> bash_pull이게 제가 돌린 코드입니다. 근데 PUSHED_VALUE값이 나오지 않습니다.아래는 관련 로그입니다. [2025-07-04, 10:31:39] INFO - DAG bundles loaded: dags-folder, example_dags: source="airflow.dag_processing.bundles.manager.DagBundlesManager"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - Filling up the DagBag from /opt/airflow/dags/dags_bash_with_xcom.py: source="airflow.models.dagbag.DagBag"[2025-07-04, 10:31:39] WARNING - No XCom value found; defaulting to None.: key="bash_pushed": dag_id="dags_bash_with_xcom": task_id="bash_pull": run_id="manual__2025-07-04T01:31:36.786102+00:00": map_index=-1: source="task"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - Tmp dir root location: /tmp: source="airflow.task.hooks.airflow.providers.standard.hooks.subprocess.SubprocessHook"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - Running command: ['/usr/bin/bash', '-c', 'echo $PUSHED_VALUE && echo $RETURN_VALUE']: source="airflow.task.hooks.airflow.providers.standard.hooks.subprocess.SubprocessHook"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - Output:: source="airflow.task.hooks.airflow.providers.standard.hooks.subprocess.SubprocessHook"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - None: source="airflow.task.hooks.airflow.providers.standard.hooks.subprocess.SubprocessHook"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - COMPLETE: source="airflow.task.hooks.airflow.providers.standard.hooks.subprocess.SubprocessHook"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - Command exited with return code 0: source="airflow.task.hooks.airflow.providers.standard.hooks.subprocess.SubprocessHook"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - Task instance is in running state: chan="stdout": source="task"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - Previous state of the Task instance: TaskInstanceState.QUEUED: chan="stdout": source="task"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - Current task name:bash_pull: chan="stdout": source="task"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - Dag name:dags_bash_with_xcom: chan="stdout": source="task"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - Task instance in success state: chan="stdout": source="task"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - Previous state of the Task instance: TaskInstanceState.RUNNING: chan="stdout": source="task"[2025-07-04, 10:31:39] INFO - Task operator:<Task(BashOperator): bash_pull>: chan="stdout": source="task"

저는 현직 웹 개발자로, 강화학습 및 머신러닝에 평소 큰 관심이 있어서 관련 강의를 꾸준히 듣고 있습니다. 최근 강의들은 분량이 짧아 접근성은 좋은데, 수학적 표현(수식, 기호)이 등장할 때마다 의도를 즉각적으로 해석하지 못하고 혼란을 겪습니다.강의자 분께서는 '필요한 수학적 개념은 강의 중에 그때그때 이해하면 된다'고 안내하지만, 저에게는 수학적 진입장벽이 너무 높게 느껴지고, 결국 코드의 동작 방식만 어렴풋이 이해할 뿐 수학적 본질을 놓치게 되어 데이터 분석 분야 학습에 자꾸 실패감을 경험하고, 많은 관련 강의를 듣기를 실패한 경험들이 많습니다.실무 개발자로서 강화학습과 머신러닝을 업무에 적용하고 싶은데,수학적 배경이 깊지 않아도 어느 정도까지는 실무 적용 가능한 수준의 이해가 가능한지,수학적 난관을 만났을 때 어떤 접근법과 학습 전략이 효과적인지,제대로 이해하고 있다는 것을 확인할 수 있는 메타인지 방법이나 공부 전략은 무엇인지현실적이고 구체적인 조언을 부탁드립니다.

import pendulum from airflow.sdk import DAG, task with DAG( dag_id="dags_python_with_macro", schedule="10 0 * * *", start_date=pendulum.datetime(2023, 3, 1, tz="Asia/Seoul"), catchup=False ) as dag: @task(task_id='task_using_macros', templates_dict={'start_date':'{{(data_interval_end.in_timezone("Asia/Seoul") + macros.dateutil.relativedelta.relativedelta(months=-1, day=1)) | ds }}', 'end_date': '{{(data_interval_end.in_timezone("Asia/Seoul").replace(day=1) + macros.dateutil.relativedelta.relativedelta(days=-1)) | ds }}' } ) def get_datetime_macro(**kwargs): templates_dict=kwargs.get('templates_dict') or {} if templates_dict: start_date=templates_dict.get('start_date') or 'start_date 없음' end_date=templates_dict.get('end_date') or 'end_date 없음' print(start_date) print(end_date) @task(task_id='task_direct_calc') def get_datetime_calc(**kwargs): from dateutil.relativedelta import relativedelta data_interval_end=kwargs['data_interval_end'] prev_month_day_first=data_interval_end.in_timezone('Asia/Seoul') + relativedelta(months=-1,day=1) prev_month_day_last = data_interval_end.in_timezone('Asia/Seoul').replace(day=1) + relativedelta(days=-1) print(prev_month_day_first.strftime('%Y-%m-%d')) print(prev_month_day_last.strftime('%Y-%m-%d')) get_datetime_macro() >> get_datetime_calc()수업 내용에 따라서 했는데 17번줄에서 오류가 나서 딕셔너리 호출을 못한다고 합니다. chat gpt한테 물어보니 이제는 인자로 호출을 해야한다고해서..맞는지 확인 부탁드립니다.

반복문, for문, 0~9 반복문에서 for i in range (10): print(i)여기까지만 나오고 영상이 잘리는데for i in range (10): print(i) i += 1 i+=1 까지 해주어야 0부터 9까지 출력되는게 맞는거죠? 

이론페이지의 pdf를 인쇄해서 보고있는데해당파트의 설명이나 외워야할꺼라고 적혀있는것들이 요즘 나오는 시험문제하곤 거리가 좀있는거같아서 문의남깁니다.요즘은 약술형은 아예안나오고, sql계산문제나 용어를 쓰라는식으로 나오는 추세로 보이는데 이론쪽을 공부할때 대충 훝어보는걸 여러번하는쪽으로 하는게 나을까요?코딩에 시간을 많이쓰고있긴한데 코딩쪽은 한번 실수하면 결과가 돌이킬수 없어져서 고민입니다(25년1회를 그렇게 떨어졌지요...)

안녕하세요. 기본백테스팅 실습 4-4혹시 전략구현 코드에서 #하루시작 #매도 부분에data['close']는 그 하루 종가이기 때문에 data['last_1d_close']로 변경해야 하지 않나요~?

앞서 같은 물음이 있어서 업데이트도 해봤는데, 계속 첨부화면과 같이 보여져서요~ jupyterlab 호환 가능한 것으로 재설치 해야하는걸까요?

오늘 등록하고 2번째 강의를 딱 듣는데 아나콘다 설치가 필요하다고 하시네요. ㅠ회사에서는 아나콘다 라이선스를 구매해야하는 상황이라 학습이 불가합니다.아나콘다 설치를 하지 않고 개발환경 구성하는건 힘들까요?

char *a[2]= {"Hello","World"};printf("%s\n",*a);=> 출력값: Hellochar*b[2][2]={{"hello","world"},{"app","dev"}};printf("%s\n", *b); => 오류일차원 일때는 출력할 때 정확한 값의 위치를 지정하지 않고 *a를 해도 출력이 되는데 이차원일 때는 안되는 이유가 무엇인가요?

주말코딩님, 안녕하세요!항상 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니고, 6:34 부분에서 j=j-1이 int j=0에서 -1을 해서 다시 j에 -1을 집어넣으라는 거로 이해했습니다.그래서 j=-1이 되고 밑에 arr[-1+1]= key가 돼서 arr[0]에 key에 담아뒀던 31이 들어가는 것으로 이해했습니다. 근데 만약에 j가 포인터변수고 배열을 가리키고 있다면 j=j-1을 했을 때 배열을 가리키는 포인터 위치를 하나 앞으로 땡기라는건가요?정확한 예시를 들기 어렵지만..뭔가 어떨 때는 포인터의 위치를 하나 앞으로 땡기는 거고 어떨 때는 실제로 값에 -1을 하라는 거던데 혹시 구별법이 있을까요? ㅠㅠ 답변주시면 감사하겠습니다.