inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

묻고 답해요

172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

실기체험환경 변경된 문제풀이

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 실기체험환경에서 문제들이 변경된것 같은데 2유형도 결측치가 있어서 처리해야 할 것 같은데 하는 방법을 몰라서요 변경된 문제들 문제풀이 해주실 수 있을까요??

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
양지은 댓글 2 좋아요 0 조회수 83

junit5 사용하시는 분들

미해결

스프링 기반 REST API 개발

@ParameterizedTest @CsvSource({ "0, 0, true", "100, 0, false", "0, 100, false" }) public void testFree(int basePrice,int maxPrice,boolean isFree){ // Given Event event = Event.builder() .basePrice(basePrice) .maxPrice(maxPrice) .build(); //When event.update(); //Then assertThat(event.isFree()).isEqualTo(isFree);; } @RunWith(JUnitParamsRunner.class) 는 junit4 여서 사용하지 못하고 junit5 에서는 @Test 로 파라메터 값을 지원하지 않기 때문에 파라메터 테스트를 위해 @ParameterizedTest ` CvSure` 으체해서스트했습니다

  • java
  • spring
  • rest-api
정동희 댓글 1 좋아요 0 조회수 108

전처리 방식과 모델 성능 차이

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

7회 2유형을 전처리 방식을 원핫인코딩과 레이블인코딩으로 나눠서 해보았는데, rmse가 원핫인코딩의 경우 38만정도가 나왔는데, 레이블인코딩의 경우 2100정도가 나옵니다. 전처리 방식에 따라서 이렇게 큰 차이가 날 수가 있는건가요..? 아니면 모델 학습단계에서 제가 오류를 범한걸까요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
이정균 댓글 2 좋아요 0 조회수 87

작업형2 질문 드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

logit('Survived ~ C(Gender) + SibSp + Parch + Fare') C(Gender)와 Gender를 미리 원/핫 인코딩을 한거랑 동일한 것인지 궁금합니다. 원/핫 인코딩 후 logit('Survived ~ Gender + SibSp + Parch + Fare')

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
댓글 2 좋아요 0 조회수 73

다른 강의 언제나오나용?

해결됨

[자바/Java] 문과생도 이해하는 DFS 알고리즘! - 입문편

안녕하세요! 24년도부터 강의 잘 보고 있습니다! 덕분에 알고리즘이 재미있어졌습니다! 이직준비를 위해 강의를 연장했는데, 다른 강의는 언제쯤 나오나요? 너무 너무 기다리고 있습니다~ 그리디 부탁드립니당 ㅎㅅㅎ 강의 영상마다 질문이 있으면 언제든 그리고 바로 질문 남겨주세요 ! 질문할 때 가장 정확하게 이해할 수 있습니다. 해당 영상과 관련된 질문들을 해주실 때 제가 가장 정확히 답변 드릴 수 있습니다! 취업 전반의 상담이나, "제 코드가 왜 틀렸는지 알려주세요"와 같이 광범위한 질문은, 질문자의 상황에 따라 답변이 달라질 수 있기 때문에, 정확한 답변을 드리기가 어렵습니다 :( 이런 분들을 위해서는 멘토링 항목으로 별도 제공하고 있으니, 다음 링크를 참고해주세요! 이 링크를 통해서는 본인의 코드가 왜 틀렸는지 모를 때 질문을 주셔도 좋고, 취업 전반(면접 준비, 자소서, CS 면접 등) 에 관련한 질문을 주시면 답변 드리겠습니다 :) "이 질문은 해도 되나?"라는 생각이 드신다면 우선 남겨주세요! 제가 답변 드리기 어려운 건 멘토링에 올려 달라고 재요청 드리겠습니다 :)

  • java
  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
  • dfs
세진:) 댓글 2 좋아요 1 조회수 116

update 부분 강의 질문

미해결

Airflow 마스터 클래스

선생님 안녕하세요 airflow 업데이트에 따라서 강의도 업데이트 해주셔서 정말 감사합니다. 이전에 한번 듣고 다시 복습해서 듣고 있는데, 정말 도움이 많이 되네요 제가 아직 2.10 부분 업데이트를 안들은 상태인데, 3.0 부분 업데이트가 새로 있더라고요. 혹시 2.10 부분 업데이트 강의는 skip하고 3.0 업데이트 부분만 들어도 괜찮을까요?

  • python
  • 데이터-엔지니어링
  • airflow
nathan 댓글 2 좋아요 0 조회수 62

print(len(df[cond1 & cond2 & cond3])) 출력시 해당 에러 발생 > 'float' object is not callable

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 61강 4회 기출유형 (작업형 1) 문제를 풀었을 경우 아래와 같은 에러가 출력되네요 'float' object is not callable 참고로 코드는 이렇게 작성하였습니다. import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/4_1/basic1.csv") df.head()

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
최숙정 댓글 2 좋아요 0 조회수 70

작업형1 모의문제1 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

위 화면은 선생님이 풀이해주신거고 아래는 제가 작성한 코드입니다. # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") # print(df.isnull().sum()) # print(df.shape) df=df.dropna(subset=['views']) # print(df.shape) df['f3']=df['f3'].map({'silver':1,'gold':2,'vip':3}) df['f3']=df['f3'].fillna(0) int(sum(df['f3'])) 결측치 처리를 할때 선생님은 numpy 라이브러리를 통해 replace(np.nan,0) 을 사용했습니다. 저는 아래와 같이 실버,골드,vip를 맵핑해준 후, 결측치를 0으로 처리했습니다. df['f3']=df['f3'].map({'silver':1,'gold':2,'vip':3}) df['f3']=df['f3'].fillna(0) 질문1) 위와 같이 결측치 따로, 맵핑 따로 작성 해도 되나요? 총계합은 동일하게 나오면 상관없나요? 질문2) 위 코드에서 제가 처음에는 결측치를 먼저 처리하고 맵핑을 했더니, 맵핑한 이후에는 0으로 처리했던 결측치가 다시 NaN 이 되어서 작성 순서를 맵핑 후 결측치 처리로 변경했는데.. 왜 그런건가요? 순서에 따라 결과가 달랐습니다.

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
ejrwls10 댓글 2 좋아요 0 조회수 79

잔차 계산할떄

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 관측값 - 예측값이 잔차인데 df['키] - model.predict(df['몸무게']) 인 이유가 어떤건가요?? 종속변수가 실제값이고 독립변수가 예측값이라고 생각하고 하면 되나요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
eovnfjfpa 댓글 2 좋아요 0 조회수 81

[기출문제 4회] 질문드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

제출 형식: ID,Segmentation 458989,1 458994,2 459000,3 459003,4 이렇게 되어 있습니다. 한가지 방법으로 풀기 진행시 pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'ID' : ???, 'pred' : pred}) ???를 어떻게 처리해야 하나요? 저는 # ID, 예측값: Segmentation test_id = train.pop('ID') target = train.pop('Segmentation') ~~ pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'ID' : test_id,'pred' : pred}) 마지막 줄 코드에서 에러가 발생합니다. 감사합니다.

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
대교 정 댓글 2 좋아요 0 조회수 50

판다스 - 파이썬 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

판다스 수강중입니다. 문득 궁금한게, 판다스 데이터 프레임 함수 활용시 df.sum() 등이 있는데요 그냥 sum(df['f1']=='gold') 도 있던데, 파이썬 함수형태로도 작성해도 시험에서 문제없나요??

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
ejrwls10 댓글 2 좋아요 0 조회수 55

작업형 2 예시문제에

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") print(train.shape) 출력값이 (3500,10)으로 성별컬럼이 안나오는데 왜그런건가요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
김경원 댓글 2 좋아요 0 조회수 59

강의 상 구현 하는 내용과 강의 책 구현 요구 내용이 조금 달라요

해결됨

38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘

2-5.링크드 리스트 구현 - 2 02_04_add_node_linked_list.py 해당 내용에서 강의에서는 index 번째에 value 를 추가 하라고 되어있는데, 교재 해당 코드 스니펫의 return문 에는 return "index 번째 Node 뒤에 value 를 추가하세요!" 라고 기재되어있습니다 🙂 풀이 부분은 강의와 동일한데, 해당 부분 먼저 확인해서 문제를 풀면 기준이 조금 달라져서 풀이가 달라지게 되니 문구의 수정이 필요하지 않나 해서 질문 남깁니다!

  • python
  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
  • data-structure
Sooin Ju 댓글 1 좋아요 0 조회수 111

새파일 만들때 + 창이 안 나타는 현상

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

new file (chapter02_01.py) 를 만드려고 하는데, 왜 쌤 처럼 아래 화면이 안 뜰까요? ㅠ

  • python
2025 회사탈출 댓글 2 좋아요 0 조회수 143

작업형2 다중분류 문제 roc_auc 적용가능 문의

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형2 다중분류 문제에서 예측할 컬럼: 농약검출여부 (0:미검출, 1:검출, 2:재검사 필요) 일때, roc_auc_score는 적용할 수 없는지 문의드립니다. 예를 들면 이진분류에서는 pred[ : , 1]로 설정을 하게 되는데, 다중분류 문제에서 농약검출여부 중 어떤 결과값을 물어보지 않게 되면 pred [ : , 0 또는 1또는 2]를 적용할 수 없어 roc_auc는 사용할 수가 없는 것인지 궁금합니다~!

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
bobby1994 댓글 2 좋아요 0 조회수 86

9회기출 작업형2에서 light GBM 적용

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형 2에서 ligtGBM 적용시 인코딩 필요없다고 하셨는데 기출 풀이에서는 원핫 인코딩이 된 이후에 적용하신 거로 보입니다. 원핫 인코딩 후 ligt GBM을 사용해도 되는 건가요? 만약 기출풀이처럼 원핫 인코딩을 하지 않았을때는 카테고리화 작업을 한 후에 ligtht GBM을 적용하면 되는건가요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
maroo 댓글 1 좋아요 0 조회수 116

동영상 강의 오류 관련

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

pc로 동영상 시청때는 문제가 없는데, 탭으로 동영상 시청시 오류 코드 code 3015가 뜨면서 재생이 되질 않네요. 탭으로 시청을 원활히 할 수 있는 방법을 알려주시길 바랍니다.

  • python
  • java
  • c
  • 정보처리기사
hoogok 댓글 2 좋아요 0 조회수 173

train, test가 3개 이상 주어질때 concat 필수여부

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

기출 한번씩 보고, 캐글에 올려주신 문제를 풀다가 X_train, X_test, y_train, y_test 이렇게 주어졌는데 concat을 까먹고 X_train,X_test만 활용했습니다. *target값은 y_train.pop으로 분리함. 성능이 0.87수준으로 나쁘지않아서 그냥 지나쳤는데 뭔가 찝찝해서 생각해보니 concat으로 합치셨더라구요. 그래서 궁금한게,데이터파일이 3개이상 주어졌을때 train,test 한개씩 합치고 이후 전처리 단계 수행하는게 적합할지 질문드립니다! train = pd.concat([X_train,y_train['SalePrice']],axis=1) test = pd.concat([X_test,y_test['SalePrice']],axis=1)

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
손지니 댓글 3 좋아요 0 조회수 118

달력 31일까지 나오지 않음.

미해결

[Level 2] Qt를 이용한 Python 프로그래밍: QML편

안녕하세요! 강의를 듣다가 달려에 30일까지 나오고 31일은 나오지 않아서 문의 드립니다! 어떻게 만드는지 알려주시면 감사하겠습니다!

  • python
  • gui
  • qt
  • qml
  • pyside6
송인섭 댓글 2 좋아요 1 조회수 107

강의 연장 문의드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 빅데이터분석기사 실기 강의를 작년에 결제했었는데 개인사정으로 시험을 못보다가 이번에 시험을 치게 됐습니다. 현재 강의가 6월 12일에 끝나는데 혹시 강의가 이번 실기 시험 전날인 6월 20일까지 연장이 가능할까 하여 문의드립니다 ㅠㅠ 메일주소는 yjm7252@gmail.com 입니다.

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
yjm7252 댓글 2 좋아요 0 조회수 120

인기 태그

인프런 TOP Writers

주간 인기글