작업형3 질문
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
카이제곱이나 로지스틱회귀 같은건 어디서보나요??
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현우
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묻고 답해요
172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
4-1. 다양한 형태의 제어문-실습문제28. 질문
미해결
비개발자도 쉽게 시작하는 코딩 입문 강의: PCCE 합격을 위한 파이썬 기초 & 알고리즘
안녕하세요 강사님의 풀이는 이해가 됐는데요. for j in range(5-i): 이것의 결과값이 5, 4, 3, 2, 1 이면 # for j in range(5,0,-1) 이렇게 진행해도 동일한 결과값이 나옵니다. 그런데 run하면 ***** ***** ***** ***** ***** 이렇게 나옵니다. 무슨 차이가 있을까요??
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- 코딩-테스트
송창훈
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섹션4 (좋아요)의 댓글 수 구현 강의에서 질문 있습니다.
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
안녕하세요 ! 좋은 강의 해주셔서 감사합니다. 섹션 4의 댓글 수 구현 강의 3분 39초 경에서 질문 있습니다 . 선생님의 코드에서는 댓글을 물리적 삭제할때만 댓글 수를 decrease를 통해 줄여주고 있는데, 논리적 삭제 시에도 count를 줄여주는 것이 맞다고 생각해서 질문글 남깁니다. 왜 물리적 삭제 시에만 댓글 수를 decrease 하시는 건가요 ?
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작업현 제2유형 한번에 풀기
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님, 제가 아래와 같이 로직을 구현해서 저걸로 뺑뺑이 돌리면서 연습하고있는데요. 궁금한건 답이랑 차이가 조금 나는데 범위안에 들어오면 문제없는건가요? 정답과 일부차이가 나는경우, 오답으로 인정하는 부분인지 아니면 부분점수로 정리되는건가요 예를들어, 40점 만점에서 범위가 초과하면 37 / 35점 이렇게 받는기준인가요? 일단 제2유형은 만점받고 가는 개념이라 우려스러워서 문의드립니다. import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/6_2/energy_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/6_2/energy_test.csv") # train.info() # test.info() target = train.pop('Heat_Load') 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 RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(x_tr, y_tr) pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) ans = pd.read_csv('result.csv') print(ans)
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wlysh999
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중급문법 벌크연산에서
미해결
실전! Querydsl
mulitply 예제가 잘려있습니다. 수정부탁드립니다.
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임다정
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인텔리제이 Gradle 빌드 도구 설정 'select configuration element in the tree to edit its settings' 문제
해결됨
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) -> 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) -> 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) -> 예 [질문 내용] 현재 상황 File | Settings | Build, Execution, Deployment | Build Tools | Gradle 선택 시 'select configuration element in the tree to edit its settings' 만 조회되고 general settings 설정 창이 안보이는 상황 단, import gradle 프로젝트 로딩은 문제가 없으며 코드 실행 역시 잘 되는 상황. 시도했던 해결 방안들 인텔리제이 Invalidate and Restart 를 거침 인텔리제이 전체 재설치 진행 start.spring.io의 경우 해당 사진의 설정 사용 GPT에서 제공한 프로젝트 폴더 파일 역시 같은 증상(설정 조회가 되지 않는) 증상을 보임 프로젝트 JDK 설정 역시 21 버전으로 설정, JAVA_HOME 환경 변수 역시 21버전으로 설정 gradle 플러그인 역시 설치 및 활성화 되어 있음을 확인 .idea 폴더와 .gradle 폴더 삭제 후 다시 프로젝트를 열어봄. gradle wrapper 존재 확인 Run anything에서 gradle clean 등의 실행을 거쳐봄. 결론... 여러 방안을 시도해보고 설정 역시 계속 재확인 후 인텔리제이 리스타트를 진행해도 해당 설정이 조회되지 않고, select configuration element in the tree to edit its settings 표시만 떠 있네요... 혹시 해결 방안을 아시는 분 계실까요? 오늘도 노고 많으십니다. 좋은 하루 되세요.
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어두운빛
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실기 환경 단축키
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님 혹시 실기체험에서 해보니깐 단축키가 안먹히던데 실기시험장에서는 단축키를 쓸 수 없나요?? (shift+enter, ctrl+/) 그리고 실기시험장에서는 캐글이나 코랩처럼 실행셀 바로 밑에 예쁘게 표나 문구로 나오는게 아니고 맨밑에 실행결과에 안예쁘게 나오는거 맞죠..??
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양지은
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캐글 T1-11
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님 캐글 T1-11부터 갑자기 코드 실행이 안됩니다. t-10까지는 셀?도 나눠져 있고 실행이 잘되는데 t-11부터 갑자기 셀이 한개이면서 실행도 안됩니다.. 코드 추가 버튼도 없고.. 어떻게 해야 되나요??
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양지은
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작업형1 시계열데이터
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 저는교재랑 같이구입해서 공부하는 중입니다. 시계열데이터에 대해서 강의내용은 다 학습을 했는데 교재에는 시계열데이터 관련해서 더 많은내용이 있더라구요,,,근데 너무 어려워서 ..지금시험이 20일정도 남은 시점에서 이내용까지 공부해서 완벽하게 익혀야하는지 의문이 들어서요 교재 섹션26부터는 대부분 조건문이 2개 이상 넣어서 풀어야하는 문제인데 저는 이번에 파이썬을 처음 접해서.. 응용이 힘드네요 기출문제를 봤을때 아직 시계열은 많이 안나왔던데 그래서 고민이 좀 되구요..시계열데이터에서 어디까지 공부해야하는지 조언부탁드립니다.
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지원
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parent.width 관련 질문.
미해결
[Level 2] Qt를 이용한 Python 프로그래밍: QML편
안녕하세요! 강의를 보던 중 질문이 있습니다! Window { width:400; height:112 } 라고 했을 때. Rectangle에서도 parent.width를 써도 되지 않나요?? 안쓰는 이유가 있는지 궁금해서 문의 드립니다!
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송인섭
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예시문제 작업형2(신 버전)
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예시문제 작업형2를 먼저 푼 뒤에 풀이 영상을 봤습니다. 근데 제가 처음에 풀 때는 train, test 데이터의 주구매상품을 unique 찍어보니 다르게 나와서 pd.concat을 통해 데이터를 합친 뒤 라벨 인코딩을 하고 다시 나눠서 진행했습니다. 근데 풀이영상에서는 안 합치고 라벨 인코딩을 진행하셨는데 train 테이블 가지고 학습하는데 예측할 테이블보다 유니크 수가 더 많으면 굳이 합칠 필요가 없는 건가요? 그리고 합쳐서 진행해도 상관 없는 걸까요? roc_auc_score는 0.62점으로 풀이 영상보다 높게 나오긴 했습니다.
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정경조
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국내주식 과거 분봉데이터 관련
미해결
파이썬 주식 매매 봇으로 주식시장 자동사냥하기
안녕하세요, 국내주식 과거 분봉데이터를 받을수는 없는것인가요? 한투 사이트를 보면 당일 분봉데이터만 제공하는 것으로 보입니다만, 다른 방법이 있는지 문의드립니다. 분봉데이터를 받아볼수 있다면, 어떤식으로 데이터를 보관?하여 벡테스팅을 하는것이 효율적인지 조언구합니다. 예를들어 SQL 데이터베이스 같은 db를 사용하는게 나을지 등 감사합니다.
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..
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8회 기출유형 (작업형2)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
8회 기출유형 (작업형2) 문제 관련해서 저장할때 오류가 떠서 문의드립니다. import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/8_2/churn_test.csv") train.shape, test.shape cols = train.select_dtypes(include='object').columns cols from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col]=le.fit_transform(train[col]) test[col]=le.transform(test[col]) 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=2022) X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state=2022) model.fit(X_tr,y_tr) pred = model.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_absolute_error mae = mean_absolute_error(y_val,pred) print(mae) pred = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) 제일 마지막 pred = model.predict(test) 과정에서 ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-82-67795a42191c> in <cell line: 0>() ----> 1 pred = model.predict(test) 2 submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) 5 frames /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/generic.py in __array__(self, dtype, copy) 2151 ) -> np.ndarray: 2152 values = self._values -> 2153 arr = np.asarray(values, dtype=dtype) 2154 if ( 2155 astype_is_view(values.dtype, arr.dtype) ValueError: could not convert string to float: 'CUST0769' 이런 오류가 뜨길래 검색해보니 object 형태의 컬럼이 있다고 오류가 뜹니다ㅠ 전처리 과정에서 Label인코딩을 하였고, 데이터 형태 int로 바뀐것까지 확인하였는데, 확인 부탁드리겠습니다ㅠㅠ 선생님 강의에서 customer_ID를 삭제(drop)하였는데, 그걸 저는 따로 진행을 안했는데, 혹시 그것 때문인지 문의드립니다! 추가로 customer_ID를 삭제 안하고 진행해도 괜찮은지도 알려주시면 감사하겠습니다~!^^
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bobby1994
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문제 유형
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제에서 어떤방법으로 검정하라고 알려주나요? 예를 들면 '샤피로검정으로 분석하시오' 이런식으로 검정 방법을 명확히 알려주는지 어떠한 상황으로만 가정하는지 궁금합니다
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현우
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Object Header 의 Klass word (39강 36:00)
해결됨
기초 탄탄! 독하게 시작하는 Java - Part 2 : OOP와 JVM
39강의 36분 경에 보여주시는 그림에 보면 Object Header 의 Klass word 가 Metaspace 영역의 Class 클래스의 메타데이터를 가르키고 있습니다. 해당 Class 클래스의 메타데이터 내용을 보면 Object Age 나 Lock Flag 등이 들어가는데 제가 공부하기로는 Object Age 나 Lock Flag 와 같은 개별 인스턴스가 가져야 하는 메타데이터는 Mark Word 에 저장되는 것으로 알고 있었는데, 아닌가요? 그렇다면 이 강의에서 설명하신 바로는 Class 클래스가 클래스로더의 "준비" 단계에서 생성되고, 실제 인스턴스 객체는 나중에 생성된다고 하셨는데 "준비"단계에 생성된 Class 클래스에 인스턴스 별로 다르게 가져야 하는 정보 (age, lock flag 등) 이 어떻게 구별되서 저장되나요?
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dhdwotjd
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선생님 짧은 길은 없는걸까요
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 작년 말에 하고 개인적인 일이 크게 있어서 멘탈터져갖고 응시포기하고, 이번에 또 준비중인데요 확실히 쉽지 않네요. 사람들이 유형2랑 유형 3만 기출 반복 통해서 좀 하면 된다고 하는데, 마음의 여유가 없다보니.. 혹시 2유형이라도 일단 정복하고 싶은데 학습 순서 추천 가능할까요
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안영준
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ArticleDeletedEventHandler
해결됨
스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판
handle()에 조회 수, 좋아요 수, 댓글 수 캐시도 삭제해주어야 하는데 누락되어야 한다고 생각이 하는데 어떻게 생각하시는지 궁금합니다! 아니면 다른 의도가 있으셨을까요? 강의에서는 생성 시간 및 인기글 캐시만 삭제하고 있습니다!
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성장하자
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하이퍼 파라미터 튜닝
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
하이퍼 파라미터 튜닝 방식은 모든 모델에 대해 공통적으로 적용되는 건가요?
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kki733232
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7회 기출유형(작업형2) 성능질문
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
r2랑 rmse 같이 검증해봤는데 rmse가 만단위가 나오고 r2는 음수값이 나와서 혼자 풀다가 풀이 영상을 시청하게됐습니다ㅎ 이론을 들었을때 작업형2는 성능평가 좋은쪽(?)으로 점수를 부여한다고 기억했는데 모델별 상대적인거고 굳이 더 좋은 성능이 나오도록 튜닝할 필요는 없을까용?
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손지니
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작업형2 문제 1번 문의
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작성 답안 : import pandas as pd import numpy as np train = pd.read _csv(" https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/ceredit%20card/train.csv ") test = pd.read _csv(" https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p2/ceredit%20card/test.csv ") target = train.pop('Attrition_Flag') train = pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) train.shape, test.shape 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) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier() rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score f1_score = f1_score(y_val, pred) print(f1_score) pred = rf.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc_score = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) print(roc_auc_score) pred = rf.predict_proba(test) pred submit = pd.DataFrame({'Attrition_Flag':pred[:,1]}) submit.to _csv('result.csv',index=False) df = pd.read _csv('result.csv') df.shape 1. 강의 자료에서 검증 데이터 분리시 train.drop을 이용하여 baseline, 인코딩 여러 가징 방법을 적용하여 성능이 우수한 것을 결정하였는데, 시험볼때 원핫 인코딩 하나만 설정해서 진행해도 되는지 문의드립니다. 2. 전처리 시 'CLIENTNUM' 가 오버피팅될 수 있으므로 pop을 활용하여 따로 빼서 분리하였는데, 해당 과정은 생략해도 되는지 문의드립니다. 3. 원핫 인코딩 설정시 pd.get_dummies(train, columns = cols)가 아닌 pd.get_dummies(train)으로 설정해도 되는지 문의드립니다. 3. 시험볼때 f1_score, 정밀도, 재현율 등 여러가지 성능을 확인해봐야 되는지, 아니면 f1_score 하나만 확인해서 진행해도 되는지 문의드립니다. 3. 상위 코드 내용대로 풀어봤는데, 적정한지 검토 부탁드리겠습니다~^^
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bobby1994
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