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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
집합(SET) 활용하여 차집합 개념은 잘 이해했습니다. a-b 가 존재할 경우 레이블 인코딩 하면 문제가 없는 것 b-a 존재할 경우 학습시 b에 존재하는 컬럼이 인코딩이 안되는 문제! 이럴 경우엔 axis=0(열)로 합해서 인코딩 후 다시 분리하는 방법이 있다고 하셨는데 그렇게 하지않고 인코딩 할때 fit을 b(test) 로 하고 트랜스폼을 a(train)으로 하면 무슨 문제가 발생할까요?
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 책은 따로 구매하지않고 강의만 보고 진행할 생각인데 그럼 책에 있는 미션일 경우 그냥 끝이나는 건가요? 아니면 문제는 제공되나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 제가 빅데이터분석기사 실기 시험을 응시하지못해 2025년에 다시 도전하려고하는데 혹시 응시기간 연장이 가능할까요?? blizzarduser@naver.com 메일로 연락주시면 감사하겠습니다!
해결됨
은행 서버 프로젝트 실습을 통해 배우는 코틀린 마스터 클래스
return@logFor ResponseProvider.success("SUCCESS") return @logFor ResponseProvider.success("SUCCESS") BankService.kt 의 메서드에서 return @logFor을 사용하는 이유를 잘 모르겠습니다 ㅠㅠ Logging.logFor이란 람다가 끝났다는 걸 바깥함수에 알려주고 이후 로직이 있다면 해당 로직들도 실행하기 위해서일까요? 코알못이라 흙흙
해결됨
은행 서버 프로젝트 실습을 통해 배우는 코틀린 마스터 클래스
강사님 안녕하세요. 코틀린을 자바처럼 쓴 제 자신을 혼내면서(?) 열심히 청강 중입니다. 강의에서 작성하신 Transactional.kt 코드를 보면 스프링의 TransactionTemplate을 활용한 명시적 트랜잭션 제어 방식과 큰 차이점이 없어 보입니다. 코틀린 래핑방식으로 사용했을때 어떤 장점이 있는걸까요? 제가 생각한 래핑 방식의 장점은 다음과 같습니다. 코드 스타일, 네이밍, optional 옵션 추가 등에서 약간 더 자유로움 예를 들어 여러 종류의 트랜잭션 처리 규칙(특정 로그, 메트릭, 롤백 조건 등)을 한곳 에 구현해서 공용유틸로 쓰기 좋고, 내부 구현을 추후 TransactionTemplate, PlatformTransactionManager 등 다양한 방식으로 손쉽게 변경 가능 트랜잭션 코드에 특별히 넣어야 할 커스텀 공통로직"이 없다면, 웬만하면 @Transactional / TransactionTemplate만으로 충분하다는 생각입니다. 정답은 없고 팀의 규칙마다 다를것 같아요. 강사님 팀에서는 어떤 방식으로 사용중이신가요? 강의 찍어주셔서 감사합니다앗~! (개인적인 사견인데 말씀하시는 중에 '죄송합니다'는 안하셔도 될것 같아요~!)
해결됨
이거 하나로 종결 - 32시간 고품질 스프링 풀스택 웹 개발
./forest.png 파일은 어디서 다운 받을 수 있을까요? 보이지 않는 것 같습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2 모의문제2 7분 31초에 나오듯이 train, test에서 cols를 삭제하려는데 저는 계속 이런 에러가 발생합니다. 강사님께서 제공해주신 코드를 복붙해도 오류가 발생합니다. 왜 그런걸까요?
해결됨
은행 서버 프로젝트 실습을 통해 배우는 코틀린 마스터 클래스
강사님 안녕하세요. 코틀린을 자바처럼 쓴 제 자신을 혼내면서(?) 열심히 청강 중입니다. 강의에서 작성하신 Transactional.kt 코드를 보면 스프링의 TransactionTemplate을 활용한 명시적 트랜잭션 제어 방식과 큰 차이점이 없어 보입니다. 코틀린 래핑방식으로 사용했을때 어떤 장점이 있는걸까요? 제가 생각한 래핑 방식의 장점은 다음과 같습니다. 코드 스타일, 네이밍, optional 옵션 추가 등에서 약간 더 자유로움 예를 들어 여러 종류의 트랜잭션 처리 규칙(특정 로그, 메트릭, 롤백 조건 등)을 한곳 에 구현해서 공용유틸로 쓰기 좋고, 내부 구현을 추후 TransactionTemplate, PlatformTransactionManager 등 다양한 방식으로 손쉽게 변경 가능 트랜잭션 코드에 특별히 넣어야 할 커스텀 공통로직"이 없다면, 웬만하면 @Transactional / TransactionTemplate만으로 충분하다는 생각입니다. 정답은 없고 팀의 규칙마다 다를것 같아요. 강사님 팀에서는 어떤 방식으로 사용중이신가요? 강의 찍어주셔서 감사합니다앗~! (개인적인 사견인데 말씀하시는 중에 '죄송합니다'는 안하셔도 될것 같아요~!)
미해결
[AI] 프롬프트만으로 아이디어 구현하기_바이브코딩 입문
local host 접속이 안됩니다. 막힌 것 같습니다
해결됨
10만 트래픽 서비스 운영에 적용한 MySQL운영 및 마이그레이션
안녕하세요. 혹시 공공데이터 추출을 위한 로직 작성하기 강의 편에서 6:21초에 stock 테이블 생성 여부 체크 하시는데, 강의 중 stock 테이블을 생성 한 적 있을까요? 해당 테이블 형태를 제가 엑셀 파일을 참고하여 만들어야 하나 싶어서요.
미해결
[AI] 프롬프트만으로 아이디어 구현하기_바이브코딩 입문
이와 같이 커서가 한글로 보여주려면 어떻게 해야 하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
<앞에서부터 70% 데이터 중 views 컬럼의 3사분위 수에서 1사분위 수를 뺀 값을 구하시오> 이 문제 해결할 때, int앞에 : 은 왜 넣는건가요? df = df[:int(len(df) * 0.7)]
미해결
파이썬 알고리즘 문제풀이 입문(코딩테스트 대비)
n = int(input()) c = [] for _ in range(n): b = int(input()) c.append(b) def DFS(L,first,second,third): global best a = max(first,second,third) - min(first,second,third) if a >= best: return if L == n: if a < best: best = a else: for i in range(n): if ch[i] == 0: ch[i] = 1 DFS(L+1,first+c[i],second,third) DFS(L+1,first,second+c[i],third) DFS(L+1,first,second,third+c[i]) ch[i] = 0 ch = [0] * n best = 10000000000000 DFS(0,0,0,0) print(best)
미해결
2주만에 통과하는 알고리즘 코딩테스트 (2024년)
문제에 대한 정리가 필요해 질문 남깁니다. 결국 문제는 1명, 2명, 3명 이렇게 차례대로 모였을 때 1명 모이면 이동거리 최소 이동 거리 합 : n1 2명 모이면 이동거리 최소 이동 거리 합 : n2 n명 모이면 이동거리 최소 이동 거리 합 : nn 이런 최소값을 원하는 문제인거죠? 그래서 1번 아이디어로 구현 했을 경우에는 모든 좌표에 대해서 1명 모일 때 , 2명 모일 때 반복하면서 모든 경우의 수를 찾아가는 가는 방법이고 2번 아이디어의 경우는 모든 좌표를 볼 필요 없이 각각의 집 좌표만 보면 된다라는 생각을 해서 각각의 집 좌표로 비교해서 경우의 수를 찾는 방법이고 3번 아이디어는 각각의 집 좌표들을 모두 비교할 필요 없이 정렬 후 인원의 수 만큼 돌면서 작은 값이면 바꿔준다 방법이고 이런 느낌으로 접근을 한게 맞는 걸까요?
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
영상에서 가정하는게 앱이 여러개이고 DB가 1개인 경우가 맞나요? 만약 앱이 2개이고 DB가 2개인 경우는 어떻게 작동하나요??
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형1 모의문제3 문제9관련 질문입니다. 해설을 보고 코드를 작성했는데, 결과값이 11이 아니라 np.int32(11)로 나옵니다. 무엇이 잘못되었을까요? 문제9 구독(subscribed) 월별로 데이터 개수를 구한 뒤 가장 작은 구독 수가 있는 월을 구하시오 # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") df['subscribed']=pd.to_datetime(df['subscribed']) df['year']= df['subscribed'].dt.year df['month']= df['subscribed'].dt.month df['day'] =df['subscribed'].dt.day df= df.groupby('month').count() df.sort_values('subscribed').index[0] =>np.int32(11)
미해결
자바와 스프링 부트로 생애 최초 서버 만들기, 누구나 쉽게 개발부터 배포까지! [서버 개발 올인원 패키지]
인터페이스 북함수 설명하는 부분에서 mysqlrepository savebook()은 오버라이드를 하는데 왜 memory savebook()은 오버라이드를 안하나요?? 둘다 인터페스에 있는 savebook()함수를 이용하는 것 아닌가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 교수님 10회 실기시험 목표로 하고 있는 수강생 입니다. 제가 5월 중순에 수강 기간이 만료인데 10회 실기시험 전까지만 연장 가능할까요?ㅠㅠ 이메일은 lbk375@naver.com 입니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제3을 풀다가 궁금한 부분이 생겨서 질문합니다. f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환하는 과정에서 1,2,3을 문자형으로 했을 때는 제대로 나오는데, 숫자형으로 진행하면 오류가 납니다. 아래 제 제가 작성한 코드와 오류 내용입니다. # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") #views 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제하고, # print(df.isnull().sum()) # print(df.shape) df=df.dropna(subset=['views']) # print(df.shape) # f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환한 후 # print(df.head(10)) df['f3']=df['f3'].fillna(0) df['f3']=df['f3'].replace('silver',1) df['f3']=df['f3'].replace('gold',2) df['f3']=df['f3'].replace('vip',3) # print(df.head(10)) #총 합을 정수형으로 출력하시오 # print(df.info()) df['f3']=df['f3'].astype('int') # print(df.info()) print(sum(df['f3'])) 출력값 =>133 <ipython-input-136-3e83f178c7e6>:20: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3']=df['f3'].replace('vip',3) 마지막 방법으로 알려주신 sum의 방법의 경우 문제에서 제시하는 값을 변환하고 총 합을 출력하라는 지시에서 값을 실제로 변환하지는 않은 것 같은데.. 답만 맞으면 괜찮은 걸까요? # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") #views 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제하고, # print(df.isnull().sum()) # print(df.shape) df=df.dropna(subset=['views']) # print(df.shape) # f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3 으로 변환한 후 r1=sum(df['f3']=='silver')*1 r2=sum(df['f3']=='gold')*2 r3=sum(df['f3']=='vip')*3 print(r1+r2+r3) => 133
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
안녕하세요, 쿠케님 강의 만족스럽게 수강하고 있는 수강생입니다. 아래 2개의 쿼리문에 대해 첫번째 쿼리문에 where article_id = 1 이라는 조건문이 있고(비록 index를 생성한 컬럼이지만), 두번째 쿼리문에서는 where article_id가 빠진 상태인데도 첫번째 쿼리문의 속도가 더 빨랐습니다. explain 해보니, 두번째 쿼리문에 Using filesort가 존재하는데, order by path로 인해 저희가 지정한 index의 컬럼인데도 불구하고 왜 Using filesort가 되고, 속도가 첫번째 쿼리문에 비해 조건이 없는데도 더 느린지 잘 이해가 안됩니다. mysql> explain select path from comment_v2 where article_id = 1 order by path desc limit 10; +----+-------------+------------+------------+------+---------------------+---------------------+---------+-------+---------+----------+----------------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+------+---------------------+---------------------+---------+-------+---------+----------+----------------------------------+ | 1 | SIMPLE | comment_v2 | NULL | ref | idx_article_id_path | idx_article_id_path | 8 | const | 4990965 | 100.00 | Backward index scan; Using index | +----+-------------+------------+------------+------+---------------------+---------------------+---------+-------+---------+----------+----------------------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec) mysql> explain select path from comment_v2 order by path desc limit 10; +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------------------+---------+------+---------+----------+-----------------------------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------------------+---------+------+---------+----------+-----------------------------+ | 1 | SIMPLE | comment_v2 | NULL | index | NULL | idx_article_id_path | 110 | NULL | 9981930 | 100.00 | Using index; Using filesort | +----+-------------+------------+------------+-------+---------------+---------------------+---------+------+---------+----------+-----------------------------+ 1 row in set, 1 warning (0.00 sec)
