inflearn logo
강의

강의
N
챌린지

챌린지
멘토링

멘토링
N
클립

클립
로드맵

로드맵
지식공유

묻고 답해요

172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

LV1 설정

미해결

우리를 위한 프로그래밍 : 파이썬 중급 (Inflearn Original)

LV1부터 하나씩 듣고 있는데 가상환경설정 말고는 레벨1에서 설정한대로 두어도 되는 건가요?

  • python
  • django
yungyu391 댓글 2 좋아요 0 조회수 114

3강 그대로 따라했는데 코드가 아무 결과도 반납하지 않습니다.

해결됨

남박사의 파이썬으로 봇 만들기 with ChatGPT

코드를 그대로 따라서 작성하고 실행해보았는데 아무런 반환값이 나오지 않습니다. 구글과 네이버의 페이지 구조가 그동안 (처음 강의 올리신 후) 바뀌어서 그런걸까요?

  • python
  • 웹-크롤링
  • 챗봇
  • 객체지향
  • openai-api
minimings 댓글 2 좋아요 0 조회수 81

오타 문의

해결됨

스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판

안녕하세요! 우선 강의 너무 잘 듣고 있습니다! 강의 자료에서 좋아요 수 설계 부분에서 11:17 1:1 관계이지만, 테이블 비정규화의 필요성을 살펴본 것이다. 이 부분은 1:1 관계이므로 비정규화의 필요성이 있지만, 레코드 락으로 인한 자원 한계를 고려하여 '정규화'의 필요성을 살펴본 것 이 맞지 않나 싶습니다! 혹시 제가 잘못 이해한 부분이 있다면 알려주시면 감사하겠습니다!

  • java
  • mysql
  • spring-boot
  • kafka
  • redis
감스트의웃음노예 댓글 1 좋아요 0 조회수 72

저는 원핫 인코딩으로 진행했는데 이런 코드로 짜보니 결국에는 마지막 에러가..

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

결국엔 마지막 에러가 '주구매상품_소형가전'이라고 뜨네요 제 코드에서 어디를 수정해야할까요? import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") #분류문제(랜포RandomForestClassifier) #print(train.shape),print(test.shape) #결측치 이상치 확인 train['환불금액']=train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액']=test['환불금액'].fillna(0) train=train.drop('회원ID',axis=1) test=test.drop('회원ID',axis=1) #타겟값 지정 target=train.pop('성별') #원핫인코딩 train=pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) #데이터분할하기 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) # print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) #모델함수 불러와서 에측하기 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score model=RandomForestClassifier(n_estimators=1000,max_depth=7,random_state=2022) model.fit (X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val) #성능평가 roc_auc from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1])) #실제 test로 예측값구하기 pred = model.predict_proba(test)

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 98

JpaCursorItemReader 질문

미해결

죽음의 Spring Batch: 새벽 3시의 처절한 공포는 이제 끝이다.

이 기본 구현에서 호출하는 getResultList() 는 전체 데이터를 메모리에 한 번에 로딩하므로 실제 스트리밍이 아니며 따라서 타 JPA 구현체 사용 시 주의가 필요하다. 라고 하셨는데 JpaCursorItemReader를 이용하면 모든 데이터를 메모리로 가져오기 때문에 OutOfMemoryError가 날 수 있나요?? 추가로 실무에서는 쿼리가 복잡할텐데 JPA 보단 JDBC를 사용하는 편인가요???

  • java
  • spring
  • spring-boot
  • spring-batch
  • backend
이동연 댓글 2 좋아요 1 조회수 211

결측치 채우는건 0혹은 중앙값? 어떤걸 추천하시는지요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

현재 구름환경 들어와서 2유형 풀어보고있는데요 혹시 결측치값은 어떤걸로 채우는걸 가장 추천하실런지요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 75

수정 요청

미해결

떠먹여주는 객체지향 디자인 패턴 - by 얄코

토끼가 나와서 하는 질문이 하나도 안들립니다. 어수룩함을 표현한거 같은데 이상한 말투로 질문을 하는데 전혀 어울리지도 않고 강의 내용에 전혀 도움이 안됩니다.

  • java
  • 객체지향
  • 디자인-패턴
이동환 댓글 5 좋아요 -18 조회수 270

선생님~ 답변부탁드립니다 ㅠ저는 원핫인코딩으로 했더니 평가가 850대로 나오는데요

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

그리고 저는 원핫인코딩으로 했는데 mse가 850점대로 나오네요.. 이러면 안되는거지요? import pandas as pd train=pd.read_csv("churn_train.csv") test=pd.read_csv("churn_test.csv") #데이터전처리 train=train.drop('customerID',axis=1) test=test.drop('customerID',axis=1) #타겟값 설정 target=train.pop("TotalCharges") #원핫인코딩 train=pd.get_dummies(train) test=pd.get_dummies(test) test.head(5) #데이터분할하기 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=100) #랜포 불러와서 모델링하기 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model=RandomForestRegressor(n_estimators=500,max_depth=5,random_state=2022) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) #성능평가MAE(Mean Absolute Error) from sklearn.metrics import mean_absolute_error mean_absolute_error(y_val,pred) pred = model.predict(test) result=pd.DataFrame({"pred" : pred}) result.to_csv("111.csv",index=False)

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 111

JPA Cretieria와 QueryDSL

미해결

자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편

[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 강의만 들었을때 JPA Cretieria와 QueryDSL 둘다 JPQL빌더 역할 하는것 같은데 자세한 차이 궁금합니다.

  • java
  • jpa
Wendy Wendy 댓글 1 좋아요 0 조회수 75

Dag 에러가 나는데 모르겠어요

미해결

Airflow 마스터 클래스

안녕하세요. Broken DAG: [/opt/airflow/dags/dags_python_with_op_ kyargs.py ] Traceback (most recent call last): File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/models/ baseoperator.py ", line 508, in apply_defaults result = func(self, kwargs, default_args=default_args) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/airflow/models/ baseoperator.py ", line 959, in init raise AirflowException( airflow.exceptions.AirflowException: Invalid arguments were passed to PythonOperator (task_id: regist2_t1). Invalid arguments were: kwargs: {'op_kyargs': {'email': '@ naver.com ', 'phone': '010'}} 이런 에러가 왜 난거져?

  • python
  • 데이터-엔지니어링
  • airflow
newl0.dev 댓글 2 좋아요 0 조회수 109

작업형2에서 질문 있습니다.

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

y_train을 Replace로 train = x train.pop('income').to_frame('income') y_train = y_train['income'].replace('>50K', 1).replace('<=50K', 0) 인코딩을 했는데요 화면에서는 '>50K', '<=50K' 각각 나타내어 지고 있습니다. [1,0]으로 보여져야 하는거 아닌가요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
Sungkyu Moon 댓글 2 좋아요 0 조회수 43

값 타입 컬렉션 PK

미해결

자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] Hibernate: create sequence Member_SEQ start with 1 increment by 50 Hibernate: create table ADDRESS ( MEMBER_ID bigint not null, city varchar(255), zipcode varchar(255) ) Hibernate: create table FAVORITE_FOOD ( MEMBER_ID bigint not null, FOOD_NAME varchar(255) ) Hibernate: create table Member ( MEMBER_ID bigint not null, USERNAME varchar(255), city varchar(255), zipcode varchar(255), primary key (MEMBER_ID) ) Hibernate: alter table if exists ADDRESS add constraint FKsuulxb5rmrxvb83yr43ox86wn foreign key (MEMBER_ID) references Member Hibernate: alter table if exists FAVORITE_FOOD add constraint FKjchfnr69biisfgjdpoe82rpa4 foreign key (MEMBER_ID) references Member 위 그림에서 FAVORITE_FOOD 테이블에서 FOOD_NAME, ADDRESS 테이블에서 CITY, ZIPCODE 가 왜 PK가 되는지 궁금합니다.

  • java
  • jpa
Wendy Wendy 댓글 1 좋아요 0 조회수 69

검증 데이터 분할 질문 드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형2 New 내용에서 검증 데이터 분할 시 화면에는 train, y_train, test로 데이터 명이 되어 있는데요. 각각 인코딩이 완료된 데이터로 분할하는거 맞는거죠?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
Sungkyu Moon 댓글 2 좋아요 0 조회수 69

작업형 2 이상치 제거 부분

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

영상보다가 처음에 결측치 제거 부분에서 실수로 "value"부분에서 따옴표를 넣어 test의 age컬럼이 object형식으로 저장되었습니다 그래서 이상치 파트에서 문자랑 정수가 섞여 조건문 작성시에 오류가 발생하였는데 다시 원래대로 결측치 있는 부분을 fillna(vlaue)로 저장시키는 방법은 없나요? test파일을 test = test_backup.copy() 이렇게 해놔야 하나요? value = int(train["age"].mean()) print("평균값: ", value) train["age"] = train["age"].fillna(value) test["age"] = test["age"].fillna("value")

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
김경원 댓글 1 좋아요 0 조회수 46

공부 방향이 궁금합니다.

미해결

김영한의 실전 자바 - 고급 1편, 멀티스레드와 동시성

학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 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? (아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 김영한님의 강의를 들으며 꾸준히 공부하는 한 직장인입니다. 현재 로드맵이 나눠져 있는데 혹시 이제까지 나온 김영한님의 모든 강의를 포함하는 로드맵을 추천해 주실 수 있을까요??

  • java
  • 객체지향
  • 동시성
  • multithread
  • thread
wjdghks6086 댓글 1 좋아요 0 조회수 148

train_oh, test_oh 의미

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

train와 test의 데이터가 15개로 동일하지만 train_oh와 test_oh의 데이터는 왜 다른지 궁금합니다.. 제가 정확히 train_oh와 test_oh는 각각 train과 test의 문자데이터를 수치형 데이터로 변환하는것으로 이해했는데 그렇다면 train과 train_oh의 데이터 갯수는 동일해야 하는것이 아닌 의문이 들어 질문남깁니다 ㅠ

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
고동협 댓글 2 좋아요 0 조회수 76

잘못된 csv 파일

미해결

죽음의 Spring Batch: 새벽 3시의 처절한 공포는 이제 끝이다.

csv 파일 중 프로세스 아이디 정보가 잘못되어있습니다. 실제 SystemFailure의 processId는 Integer인데 csv 파일은 String입니다.

  • java
  • spring
  • spring-boot
  • spring-batch
  • backend
이동연 댓글 2 좋아요 2 조회수 94

기출1 작업형2 코드 질문

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") #1 문제정의 #분류 (ROC_AUC ), TARGET = '성별' 제출할 데이터 2482개 # 사용자 코딩 #2EDA print(train.shape, test.shape) #제출할 데이터 2482개 print( train.info ()) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) #환불금액 결측치 2295개 #3 데이터 전처리 #결측치 처리 aa = train['환불금액'].mode()[0] print(aa) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(aa) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(aa) print(train.isnull().sum()) print(test.isnull().sum()) target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) test = ★test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) #검증데이터 분리 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) print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) #학습 및 예측 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc_auc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) print(roc_auc) pred = rf.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({'pred':pred[:,1]}) submit.to _csv('result.csv', index=False) print( pd.read _csv('result.csv').head(3)) print( pd.read _csv('result.csv').shape) # 답안 제출 참고 # 아래 코드는 예시이며 변수명 등 개인별로 변경하여 활용 # pd.DataFrame변수.to _csv("result.csv", index=False) 기출1회작업형2번 문제 중 결측치를 최빈값으로 채운 뒤 코드 작성하였지만 오류가 떴습니다. 검색결과 train과 test의 컬럼 개수가 다르다고 합니다. Q. ★test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) 해당 코드를 추가하면 정상적으로 돌아가는데 해당 코드를 추가해도 답에 이상이 없을까요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
홍영준 댓글 3 좋아요 0 조회수 61

findOrders()에 fetch join 사용하지 않은 이유는 이거인가요?

해결됨

실전! 스프링 부트와 JPA 활용2 - API 개발과 성능 최적화

[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] N+1 문제 발생시에는 fetch join 을 사용하고, 컬렉션이 포함된 조회는 XtoOne 도 fetch join 을 유지했었습니다. 이번 강의의 findOrders 에는 fetch join 이 아닌 일반 join 을 사용한 이유는 findOrderItems 에서 OrderItems 를 따로 조회하기 때문에 일반 join 을 사용한건가요? Order -> member 는 ManyToOne Order -> delivery 는 OneToOne 이라서 N+1 문제는 발생하지 않는다고 이해는 하고 있습니다! 컬렉션타입인 OrderItems 는 별개의 쿼리를 이용해서 들고 오기 때문에 XtoOne 연관관계 엔티티를 조회하기 위해 fetch join 을 사용하지 않았다고 이해하면 될까요?

  • java
  • spring
  • spring-boot
  • jpa
6udguin 댓글 1 좋아요 0 조회수 94

회귀 평가지표 관련해서 질문드립니다!

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 안녕하세요 다름이 아니라 강의에서 회귀 중 MAPE, RMSE, RMSLE 등은 sklearn.metrics에 없다고 따로 외워야 한다고 하셨는데요 사이킷런 홈페이지 들어가봤는데 다 적혀있기는 해서, 혹시 이제는 metrics 통해 그대로 사용하면 되는 게 맞는지 여쭙습니다! 제가 확인한 사이트도 링크 첨부하였습니다. https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.mean_squared_log_error.html

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
박재은 댓글 2 좋아요 0 조회수 88

인기 태그

인프런 TOP Writers

주간 인기글