강의 제목 : 상속관계 매핑시작 시간: 31:36 외래키 참조 무결성 제약 조건을 활용 가능하다.ITEM.ITEM_ID(PK)와 ALBUM.ITEM_ID(PK,FK)를 쓸수있고,장점이 주문 테이블에서 외래키 참조로 아이템을 봐야한다면ITEM_ID만 보면 된다. 다 봐야할 경우 모델링이 이상해진다. 이렇게 말씀을 해주셨는데 외래키 참조 무결성 제약조건을 활용 가능하다고 말씀해주시는게데이터베이스 CASCADE 옵션으로 DELETE같은걸 활용할 수 있다는 의미인가요 ? ITEM_ID만 보면 된다는게, 테이블로 보면 ITEM_ID만 알면 다른 테이블을 확인할 필요 없이ITEM_ID로 찝어서 조회가 가능하기 때문에 장점이라고 말씀해주신 걸까요 ? 시작 시간부터 약 30초간 말씀해주시는게 이해가 안되서 질문을 남겨봅니다.

선생님 안녕하세요!적합도 검정 강의에서, [문제] 지난 3년간 빅데이터 분석기사 점수 분포가 60점 미만: 50%, 60-70점 35%, 80점이상 15%로였다. 이번 회차부터 단답형을 제외하고, 작업형3을 추가하여 300명을 대상으로 적용한 결과 60점 미만: 150명, 60-70점: 120명, 80점이상: 30명이었다.  이 문제에서 #관찰 ob = [150, 120, 30] #기대 ex = [0.5*300, 0.35*300, 0.15*300] from scipy import stats stats.chisquare(ob,ex) 코드를 이렇게 작성하셨는데요.캐글 T3-Chisquare에서 해당 문제를 같은 코드로 하려니.. 오류가 납니다ㅠ에러메시지는 다음처럼 나오는데.. 혹시 인강과 캐글은 어떤 차이가 있는걸까요?

지금 중1인데 배드민턴을 조금 잘 하는편인데 배드민턴으로 광주 체육고등학교를 가고 싶은데 좀 자세히 알려주실분 있나여 ㅜㅠ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요강의에서는 원핫 인코딩 후 분류 예측모델을 만들었는데,  저는 결측치, 이상치가 없어 전처리는 따로 진행하지않고수치형- MinMax 스케일링범주형- 라벨 인코딩 두가지 피처엔지니어링 진행한 후 바로 랜덤포레스트 모델 만들고 학습 및 예측 하여 제출해도 무방한가요?검증 데이터로 나누는 작업(f1-score) 이것도 하지 않으면감점인지 궁금합니다..!

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. visual studio for mac 을 다운받았는데 강의와 설정하는 방법이 다른 것 같아서 문의드립니다.혹시 참고할만한 영상이나 글 있을까요? 

 3자리 번호를 입력하면 다음 칸으로 넘어가는 폰번호 js 파트에서 chang2를 그냥 chang에 한번에 입력해도 잘 작동하던데 수업 때 chang 1 chang2로 나눠서 하신 이유가 따로 있으실까요? 한번에 하면 오류같은게 있는건지 궁금합니다!

FileUpload.jsx:18 POST http://localhost:4000/products/image 500 (Internal Server Error)이런식으로 에러가 생기는데 gpt에도 도움을 요청해봤지만 명확한 오류를 찾지 못했습니다. 도와주세요 ㅜㅜ

섹션 11. 예시문제 작업형 2유형에서 질문드립니다 train.val 데이터셋 구분할 때 이미 cols 을 적용해서x_tr,x_val,y_tr,y_val = train_test_split(train[cols], target, test_size = 0.15, random_state= 2023)이런식으로 구분을 했는데model에 적용할때도 꼭 cols 컬럼을 지정해줘야하나요? model.fit(X_tr,y_tr)pred = model.predict_proba(X_val)이렇게만 적으면 안되나요?  수치형데이터에서는 cols 컬럼을 지정해서 model.fit 을 했는데문자형 데이터에서는 또 cols 컬럼을 지정하지 않았는데 다르게 데이터를 넣는 이유가 있을까요?

react 함수형 컴포넌트 타이핑 예제 코드는 제로초님 github에 가면 있어서 쉽게 복붙 후 강의를 따라가기 좋은데, class 컴포넌트 타이핑은 예제 코드가 없는것 같습니다! 제로초님 ts-all-in-one github레포에 있으면 좋을것 같아요!

노션에 적힌대로 실습하시면 제목에서와 같은 에러가 발생할 수 있어요. 강의가 만들어진 이후로 API가 업데이트가 된 것 같네요.아래 링크를 참고하여 수정하시면 됩니다.깃허브이슈링크공홈에서 업데이트된 코드링크 

안녕하세요 선생님. 문제풀이 중 궁금증이 있어 글 남깁니다.작업형 2번 문제 중 X_train 데이터와 y_train 데이터가 나뉘어 문제가 출제되었을 때, 풀이 중에 concat을 사용하여 두 데이터를 합쳐서 진행하는 부분이 있었습니다.이 부분에서 저는 df라는 변수를 생성하여 두 데이터를 합쳤고 그대로 문제풀이를 진행했는데,이렇게 문제를 풀어도 결과값은 제출이 가능하였습니다.하지만 강의 중 풀이에서는 합치기 전 데이터로 진행하시는 것으로 인지하는데, 애초에 제가 풀이한 대로 진행해도 문제가 없는지, 실제 시험에 3개의 데이터로 출제됐을 때 이렇게 문제풀이를 진행해도 되는지 궁금합니다!

다른 외부의 요청으로 서버를 뛰우게 된다는 말로 이해하면 될까요?

섹션12 작업형 2회 기출유형아래처럼 풀이했을 때, TypeError: float() argument must be a string or a real number, not 'LabelEncoder' 오류메시지 뜹니다. 어디서 오류가 난건지 이러한 풀이방법은 잘못된건지 알 수 있을까요? # EDAX_train = X_train.drop(columns = ['ID'])X_test_id = X_test.pop('ID')y_train = y_train.drop(columns = ['ID']) # 수치형 데이터 스케일링num = ['Customer_care_calls', 'Customer_rating', 'Cost_of_the_Product', 'Prior_purchases', 'Discount_offered', 'Weight_in_gms']from sklearn.preprocessing import RobustScalerscaler = RobustScaler()X_train[num] = scaler.fit_transform(X_train[num])X_test[num] = scaler.fit_transform(X_test[num]) # 범주형 데이터 원핫인코딩cols = ['Mode_of_Shipment', 'Product_importance', 'Gender']X_train = pd.get_dummies(data = X_train, columns = cols)X_test = pd.get_dummies(data = X_test, columns = cols) # 범주형 데이터 라벨인코딩from sklearn.preprocessing import LabelEncoderencoder = LabelEncoder()X_train['Warehouse_block'] = encoder.fit(X_train['Warehouse_block'])X_test['Warehouse_block'] = encoder.fit(X_test['Warehouse_block']) # 분리from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size = 0.2, random_state = 2023) # 모델 및 평가from sklearn.ensemble import RandomForestClassifiermodel = RandomForestClassifier()model.fit(X_tr, y_tr)pred = model.predict_proba(X_val) # 평가from sklearn.metrics import roc_auc_scoreroc_auc_score(y_val, pred[:, 1])

안녕하세요😀 강의 수강하다 궁금증이 생겨서 질문드립니다.보통 로그인 폼이나, 회원가입 폼처럼 보통 <input> 사용할 때 <form> 안에 넣어서 사용했던걸로 알고 있었습니다. 근데 영상 내에서는 <form>를 사용하시지 않는 것 같더라구요! form을 사용하는게 사용자에게 데이터를 입력받아서 서버한테 전달하는 것으로 알고 있는데 영상 내에서는 간단한 input만 받으니까 서버의 전송이 필요없어서 그러신걸까요?<input> 사용할 때마다 궁금했던건데 .. 제가 투두프로젝트를 만들 때도 할일 목록 입력받는 input, 수정할 투두 입력받는 input 이렇게 2개만 필요하고, 로컬스토리지를 사용할거라 서버의 전송이 필요없는 경우라면 굳이 <form> 사용할 필요가 없는건지.. form 태그 사용 여부 기준을 잘 모르겠습니다 ㅠㅠ 사용할 input의 갯수가 1개 밖에 없어도 서버에 전송을 해야하는 경우면 form을 사용하고, 아니라면 form를 굳이 사용할 필요가 없는걸까요? 구글에 검색해봐도 개인마다 작성하는게 다르고.. 제가 원하는 답변을 얻을 수가 없어서 이렇게 질문드립니다. 감사합니다 !

이런 트리가 있다면 높이가 3이 될텐데요.높이 공식을 적용해보면 log₂N - 1 을 해서 2.xxx 가 나오는 거 같은데 왜 다른걸까요? 혹시 이 트리가 균형이진트리가 아닐까요? 3번 노드가 6번 노드랑 깊이 차이가 2가 나서 균형이진트리가 아닐까요?그런데 선생님이 블로그에 예시로 보여주신 균형이진트리 모습에도 깊이가 2차이 나는 경우가 있긴 하더라구요...그래서 뭔가 이 이유는 아닌 거 같다는 생각이 들었습니다.개념이 좀 헷갈리네요ㅠ 균형이진트리가 맞다면 왜 높이 공식으로 구한 값이랑 실제 높이랑 다른건지 궁금합니다!

 어떠한 부분이 문제인가요? 언리얼 엔진에 맞게 설정을 한거 같습니다

18분 53초에 변수 명을 왜 src, tar로 하셨는지 궁금합니다.다르게 지어도 상관없다는 것 정도는 알지만 넘모 궁금해서 여쭙슴다

제가 정확히 이해한 것이 맞는지 확인하고자 질문드립니다.  Rotation 커브 만드실 때 값을 0~90으로 하셨는데 애니메이션 움직이는 것에는 영향을 주지 않고 프레임이 바뀔 때 마다 바뀌는 0~90 값을 코딩에 활용하기 위해 만든 것으로 이해 했는데 단순하게 변수와 같은 원리로 이해하면 되는건가요? 메타데이터는 애니메이션 on off 상황을 0 과 1로 나타내는 용도로만 사용하는 기능인가요?

시험환경 테스트에서는 csv파일명을 : result.csv로 제출하라고 되어있는데실제 시험에서는 수험번호를 파일명으로 제출하나요? 강의 속에서는 항상 수험번호를 csv 파일명으로 만들어서 궁금해서 문의 드립니다!

 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? 예2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예[질문 내용]선생님 좋은 강의 항상 감사합니다.!스프링 부트 라이브러리 강의 듣던 도중에 오탈자가 있는것 같아서 제보 드립니다.4. 스프링 부트 스타터와 라이브러리 관리.pdf 의 5페이지.버전정보 - BOM 의 설명 중, "id 'org.springframework.boot' version '3.0.2' : 여기에저징된스프링부트버전참고" 에서'저징된' 이라는 오탈자가 있습니다. 아마도 설명 흐름 상'지정된' 이 오탈 처리 된 것 같습니다.