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스프링과정은 언제 오픈하나요?

미해결

[2025] 자바 입문 부트캠프 JAVA DEEP DIVE [PART2/2 심화편]

현재 스프링 과정을 공부해야하는데 강사님 커리큘럼을 따라갈려고 기다리고있는중입니다. 향후 남은컨텐츠는 언제 출시될지 일정이 궁금합니다.

  • java
  • jsp
  • 객체지향
c7681330 댓글 2 좋아요 0 조회수 113

[실습 체험 환경] root_mean_squared_error 오류

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 실습 체험 환경에서 작업 중인데 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 해당 문구를 사용하면 아래와 같이 뜹니다 .. 버전이 달라 더이상 사용을 못하는 걸까요 ? dir(sklearn.metrics) 해서 목록을 살펴보면 mean_squared_error 는 다 있는데 , root_mean_squared_error 이 함수만 없습니다 ... 왜 그런걸까요 ㅠㅠ make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 98, in <module> from sklearn.metrics import root_mean_squared_error ImportError: cannot import name 'root_mean_squared_error' from 'sklearn.metrics' (/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/metrics/__init__.py)

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7777jihyun 댓글 2 좋아요 0 조회수 468

예시문제 작업형3(2025)

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요! 빠른 반영 감사합니다 ㅠㅠ! 대체로 질문해석이 좀 어려운데요..이번꺼 보면서 궁금한게 들어서 질문 드립니다! *시험용 공부만 해서, 이론개념이 거의없는 점 참고바랍니다..! 1) ① - 분산을 구해서 조건에 맞는(단, ~) 계산을 한게 검정통계량인걸까요..? 아니면 결국 핵심이 '분산에 차이가 있는지를 알아보기 위해' 이기 때문에 분산을 통해 계산을 하면 되는것인지 궁금합니다. 2)③ - '정규성,등분산 검정 후' 라는 언급이 없으면 무조건 등분산 true로 두고 진행하면 될까요? *cond1 샤피로검정해보니 0.03으로 귀무가설 기각이여서 문의드립니다..!

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손지니 댓글 2 좋아요 1 조회수 165

인코딩 train + test

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 강사님. 머신러닝 학습 및 평가(회귀) 강의 관련 질문 드립니다. 인코딩을 위해 train + test 데이터를 합친 후, 다시 분리시키는 방법을 알려주셨는데요, train / test 데이터 개수가 불균형일 때만 이렇게 진행하면 될까요? 합치고 분리하지 않고, 그냥 바로 인코딩 진행해도 문제가 없을지 궁금합니다.

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선영 댓글 2 좋아요 0 조회수 96

고유값이 가장 많은 컬

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

print(a.nunique().sort_values(ascending=False).idxmax()) 코드를 이렇게 작성해도 될까요?

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김라의 댓글 1 좋아요 0 조회수 44

체험환경 제3유형

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

체험환경 제3유형 새로나온 강의 잘들었습니다. 감사합니다. 하나 여쭤보고싶은데 질문2번에서합동분산추정량 공식이 분모에 자유도합친 후 -2는 안해주나요? # ((자유도1 분산1) + (자유도2 분산2)) / (자유도1+자유도2 ) - 2 n1 = sum (cond1) n2 = sum (cond2) result = (((n1- 1 ) var1) + ((n2- 1 ) var2)) / ((n1- 1 ) + (n2- 1 )) print ( round (result, 3 ))

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wlysh999 댓글 2 좋아요 0 조회수 157

데이터 전처리2 강의 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 강사님 :) 스케일링 방법 강의에서 아래 코드는 외울 필요가 없다고 말씀 주셨는데요, # 데이터를 매번 새롭게 불러오기 위해 함수로 제작 함 def get_data(): train_copy = train.copy() test_copy = test.copy() return train_copy, test_copy 시험 볼 때 스케일링을 한 가지 하는 게 아니라 세 개 다 한다고 가정했을 때, copy 하지 않으면 처리 결과에 영향을 미치지 않나요? 어떻게 하면 될지 문의드립니다.

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선영 댓글 2 좋아요 0 조회수 51

체험환경 제2유형

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

체험환경 제2유형 랜포로 한번에 풀기 진행하고있는데요. import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # 사용자 코딩 # print( train.info ()) # print( test.info ()) # 2482 target = train.pop('총구매액') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, join='left', axis=1) 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) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit (x_tr, y_tr) pred = rf.predict(test) rf.fit에서 계속 에러가 납니다. 시험볼때도 아래와 같이 계속 에러가 날 것 같은데 방법없을까요? ㅜ_ㅠ

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wlysh999 댓글 2 좋아요 0 조회수 69

원핫인코딩

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 2유형에서 어떤 문제든 원핫인코딩(get_dummies)으로만 진행해도 될까요??

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양지은 댓글 2 좋아요 0 조회수 280

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??

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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

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  • rest-api
정동희 댓글 1 좋아요 0 조회수 109

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?

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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')

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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 :)

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  • 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?

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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()

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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.

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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?

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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.

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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??

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ejrwls10 댓글 2 좋아요 0 조회수 55

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