보라색 예약어
해결됨
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
저는 print 도 보라색이고 import 도 보라색인데요. 강사님의 화면에서는 print 는 파란색이고 import 는 보라색이네요. 모두 보라색으로 나와도 되는 건가요?
- python
topikgo
댓글 1
좋아요 0
조회수 42
묻고 답해요
173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
작업형 2관련 질문입니다
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 2유형을 푸는 과정에서 eda에 관한 코드는 삭제하고 실행해야하는지 궁금합니다 !
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
jonghyun
댓글 2
좋아요 0
조회수 28
#을 붙이는 이유
해결됨
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
4분 33초 강의에서 1 # Chapter02-1 2 # 파이썬 완전 기초 3 # Print 사용법 으로 쓰셨는데, #은 왜 붙이는 거죠? 이유가 있나요?
- python
topikgo
댓글 1
좋아요 0
조회수 40
작업형2 카테고리
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 2를 풀때 회귀문제에서 카테고리가 다른 경우는 기출에서는 나오지 않았고 연습문제에서만 나왔는데 지금까지 카테고리가 같은 것만 공부해서 카테고리가 다른 경우는 공부하지 않았습니다 카테고리가 다른 경우가 나올 확률이 높아서 공부하는게 좋을지 시험3일 전에 여쭤봅니다..!
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
shalsdn01
댓글 2
좋아요 0
조회수 36
110강 회귀_8번 문의
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
mse구할때 model.mse_resid와 값이 다른데 뭐가 맞나요
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
13thfiend
댓글 2
좋아요 0
조회수 36
XGBRegressor 학습 시 warning 출력
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, XGBRegressor 학습 시 나타나는 warning으로 실제 오류와 자주 헷갈려서, import warnings warnings.filterwarnings('ignore') 실행 후 코드를 계속 실행해도 괜찮을 지 여쭤보고자 문의 드립니다. 좋은 강의 감사합니다.
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
이건웅
댓글 2
좋아요 0
조회수 46
LLM판단에 문제가 있는 것 같습니다
해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
강의를 수강하시다가 막히는 부분이 있는 경우는 "자주 묻는 질문"을 먼저 참고 부탁드립니다. 막히는 부분에 대해서 질문을 주실 때에는 꼭 강의 제목과 타임라인도 같이 작성 부탁드립니다 오늘 판단을 분석해봤는데요 데드크로스를 들어갔는데, 골든크로스가 견고하다고 잘못 판단하는 것 같습니다.
- python
- 머신러닝
- FastAPI
- 퀀트
- claude
eunno
댓글 2
좋아요 1
조회수 63
데이터 프레임을 변경해도 되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
'views' 컬럼의 1사분위수, 3사분위수 그리고 IQR을 계산하시오. 이상치 조건에 맞는 데이터를 찾으시오. (이상치는 1사분위수 – (IQR 1.5)보다 작은 값과 3사분위수 + (IQR 1.5)보다 큰 값) 이상치 데이터의 'views' 컬럼 합을 정수로 구하시오. 문제를 푸는데 1사분위수와 3사분위수를 새로운 df['1qr'] df['3qr''] 이라는 컬럼을 생성해서 저장하고싶은데 시험 점수에는 영향이없나요
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
이강현
댓글 2
좋아요 0
조회수 30
10회 기출 작업형3 문제 2-1 질문
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 해당 문제를 아래와 같이 풀었는데 저는 계속 0.253이 나오는데 정답이 0.254여서 제가 어떤 부분에서 틀렸는지 알고 싶습니다. 감사합니다. [출력결과] OLS Regression Results ============================================================================== Dep. Variable: heating_load R-squared: 0.754 Model: OLS Adj. R-squared: 0.752 Method: Least Squares F-statistic: 417.8 Date: Tue, 16 Jun 2026 Prob (F-statistic): 2.02e-164 Time: 12:24:27 Log-Likelihood: -1772.0 No. Observations: 550 AIC: 3554. Df Residuals: 545 BIC: 3576. Df Model: 4 Covariance Type: nonrobust ============================================================================== coef std err t P>|t| [0.025 0.975] ------------------------------------------------------------------------------ Intercept 38.3821 1.504 25.517 0.000 35.427 41.337 wall 0.0304 0.030 1.012 0.312 -0.029 0.090 roof 0.2483 0.006 39.564 0.000 0.236 0.261 glazing 0.2217 0.023 9.693 0.000 0.177 0.267 height -0.2469 0.077 -3.212 0.001 -0.398 -0.096 ============================================================================== Omnibus: 0.698 Durbin-Watson: 1.896 Prob(Omnibus): 0.705 Jarque-Bera (JB): 0.785 Skew: -0.077 Prob(JB): 0.675 Kurtosis: 2.899 Cond. No. 805. ============================================================================== Notes: [1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified. 0.25349999999999995 [코드] # 1) 데이터 불러오기 df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/10_3/heating.csv") # 모든 독립변수를 포함한 회귀모형을 적합하시오. 다중 선형 회귀 분석 from statsmodels.formula.api import ols model = ols("heating_load ~ wall + roof + glazing + height", data = df).fit() print(model.summary()) # 이때 절편을 제외한 회귀계수의 합을 구하시오. print(0.0304+ 0.2483+ 0.2217+ ( -0.2469) ) # 0.253
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
2142073
댓글 2
좋아요 0
조회수 30
작업형 2 질문
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2를 할때 원-핫 인코딩이나 레이블인토딩을 진행해서 더 성능이 좋은 모델을 쓰고 있는데 강의에서 불균형일때 원-핫인코딩처럼 합쳣다가 푸는 방식으로 추천해주셨는데 레이블도 합쳤다가 푸는형식으로 해도 상관이 없는지? 와 안전하게 그냥 둘다 합쳐서 인코딩하는 방식으로 해도 상관없는지 궁금합니다!
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
jinkss8077
댓글 2
좋아요 0
조회수 34
62강 노션 링크 사용권한 승인 부탁드립니다.
해결됨
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
62강 노션 링크 사용권한 승인 부탁드립니다.
- python
- flask
- next.js
- 인공지능(ai)
eogkr960
댓글 2
좋아요 0
조회수 52
62강 노션 링크 사용권한 승인 부탁드립니다.
해결됨
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
안녕하세요 62강 노션 링크 사용권한 승인 부탁드립니다.
- python
- flask
- next.js
- 인공지능(ai)
eogkr960
댓글 1
좋아요 0
조회수 45
WSL에서 멀티프로필 gateway install 시 실패 문제
해결됨
[단테랩스] Hermes × Codex 로 세우는 나만의 AI 가상 오피스 (8주 마스터 과정)
직원별 profile gateway를 systemd 서비스로 상시 실행하려고 아래 명령을 실행했습니다. hermes -p mia gateway install 그런데 반복되는 핵심 에러가 나왔어요 Failed to connect to user scope bus via local transport: No such file or directory gpt에 물어보고 따라해도 계속 안되고 https://dante-labs.com/blog/hermes-dashboard-hosting 여기서 3단계 systemd 사용자 서비스를 따라함 이거 잘 따라했어요 minam@DESKTOP-BF4O534:~$ systemctl --user daemon-reload Failed to connect to user scope bus via local transport: No such file or directory 안되서 export XDG_RUNTIME_DIR="/run/user/$(id -u)" 를 먼저 실행하고 다시 시도합니다 minam@DESKTOP-BF4O534:~$ systemctl --user status hermes-dashboard.service Failed to connect to user scope bus via local transport: No such file or directory linger 명령을 실행합니다 minam@DESKTOP-BF4O534:~$ systemctl --user status hermes-dashboard.service Failed to connect to user scope bus via local transport: No such file or directory 오늘 이거 하느라 시간을 너무 많이 잡아먹었네요.. 도움 부탁드려요.
- 인공지능(ai)
- ai-agent
김팀장
댓글 2
좋아요 0
조회수 91
작업형 2 템플릿 확인 요청
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 전체적으로 이런 식으로 작업형 2를 풀어왔는데, 시험 전 마지막으로 올바른 코드인지 점검 부탁 드리고 싶습니다. EDA -> target값 분리 -> 스케일링 -> 인코딩 -> 데이터 분리 -> 머신러닝 -> 평가 -> 테스트 예측 순서로 풀어왔는데, AI한테 질문하니 카테고리가 안맞아 train, test를 불가피하게 합쳐서 풀어야 할 땐, 인코딩을 먼저 하라는 말에 혼란스러워 질문 드립니다. import pandas as pd train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") # 평가: RMSE (회귀) # target: 총구매액 (2482개의 행) # 결측값: 환불금액 # object 컬럼: 주구매상품, 주구매지점 (2개) / num 컬럼: 그외 (7+1개) pd.set_option('display.max_columns', None) print(train.shape, test.shape) # print(train.info()) # print(test.info()) # print(train.head()) # print(test.head()) # print(train.describe(include ='O')) # print(test.describe(include = 'O')) # 카테고리 확인 (주구매 불일치 -> 합쳐서 인코딩) o_cols = train.select_dtypes(include = 'O').columns # for col in o_cols: # if (set(train[col]) == set(test[col])): # print(col, '카테고리 일치') # else: # print(col, '카테고리 불일치') # 결측치 채우기 train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # print(train.isnull().sum().sum()) # print(test.isnull().sum().sum()) # id, target 분리 train_id = train.pop('회원ID') test_id = test.pop('회원ID') target = train.pop('총구매액') print(train.shape, test.shape) print(target.describe()) # 스케일링 n_cols = train.select_dtypes(exclude = 'O').columns # print(n_cols) # print(train.head()) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() train[n_cols] = scaler.fit_transform(train[n_cols]) test[n_cols] = scaler.transform(test[n_cols]) # print(train.head()) # 인코딩 # 데이터 합치기 combined = pd.concat([train, test]) # 원핫 # combined = pd.get_dummies(combined) # train = combined[:len(train)] # test = combined[len(train):] # print(train.shape, test.shape) # 라벨인코더 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder o_cols = train.select_dtypes(include = 'O').columns for col in o_cols: le = LabelEncoder() combined[col] = le.fit_transform(combined[col]) train = combined[:len(train)] test = combined[len(train):] print(train.shape, test.shape) # 데이터 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) # 머신러닝 # 랜포 # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # rf = RandomForestRegressor(random_state = 0) # rf.fit(X_tr, y_tr) # pred = rf.predict(X_val) # lightgbm import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(random_state = 0, verbose = -1) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) # 평가 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error rmse = root_mean_squared_error(y_val, pred) print(rmse) # 813.2017203251257 (원핫, 랜포) # 808.845167469651 (라벨, 랜포) # 779.7626410741833 (라벨, lgb) - 채택 # 779.7626410741833 (원핫, lgb) # 테스트 예측 (전체 train으로 학습) model.fit(train, target) pred = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred': pred}) submit.to_csv('result.csv', index = False) print(pd.read_csv('result.csv').head()) print(pd.read_csv('result.csv').shape)
- python
- 머신러닝
- 빅데이터
- pandas
- 빅데이터분석기사
mh
댓글 2
좋아요 0
조회수 46
슬랙 프로필 변경 질문
해결됨
[단테랩스] Hermes × Codex 로 세우는 나만의 AI 가상 오피스 (8주 마스터 과정)
고생많으십니다 슬랙에서 프로필 변경을 진행중인데 헤르메스에서 프로필을 변경해도 슬랙에서 반영이 안되어서 질문을 남깁니다 현재 환경은 mac에서 apple/container를 띄워서 우분투로 진행중이고 lipa 라는 프로필로 지정한 상태입니다 당연히 sudo systemctl restart hermes-gateway 진행했는데 디폴트 그대로 입니다. gpt 한테 물어보니 기존 gateway를 disabled를 하고 hermes-gateway-lipa로 설치를 하고 다시 실행해야한다고 하는데 따라 하니 에러가 남발해서 난감한 상태입니다.
- 인공지능(ai)
- ai-agent
Gyeongdeok PARK
댓글 2
좋아요 0
조회수 96
실습 2인데 커서아이디 같은거 다운로드 안내같은건 따로없나요??
해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
안녕하세요. 실습 2인데 커서 아이디라던지 git 설치의 안내는 다른강의에 있는 것들을 선행해야하는건가요?? 과정이없이 바로 실행하라고만해서 따라가질 못하고있어요 ;;
- python
- 머신러닝
- FastAPI
- 퀀트
- claude
jinseung91
댓글 2
좋아요 1
조회수 50
5. 실습 (1) 개발 환경 준비와 프로젝트 구조 03:11
미해결
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
강의 제목/ 베게 투자법완성: 아침이 설레는 AI완전 자동매매 CLAUDE 바이브코딩 터미널 이라고 말씀하셨는데 터미널은 무엇이며 어디에 가서 봐야 하는지 갑자기 전문용어로 넘어가서 깜짝 놀랬습니다 ㅠㅠ
- python
- 머신러닝
- FastAPI
- 퀀트
- claude
yiyoungshin
댓글 1
좋아요 1
조회수 93
실행이 안 되는데요.
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
25분 35초에서 화면에 아래에는 PROBLEMS OUTPUT DEBUG CONSOLE TERMINAL 등등의 메뉴바가 보이면서 Windows PowerShell 등이 보이는데 제 거에는 그런 게 없이 실행도 안 되는데요.
- python
topikgo
댓글 1
좋아요 0
조회수 48
print 문법 실행 안 돼요.
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
25분 35초에서 print('Hello python!') 하고 실행할 때는 Ctrl+F5키를 눌렀는데 메뉴바 옆에 검색창이 뜨는데 왜 그럴까요?
- python
topikgo
댓글 1
좋아요 0
조회수 45
올리버 에게 채용을 맡기다..에서 문의
해결됨
[단테랩스] Hermes × Codex 로 세우는 나만의 AI 가상 오피스 (8주 마스터 과정)
안녕 하세요.. 프로필을 추가 하는 것은 영상대로 보고 따라하면 되는데요.. 별로 어렵지 않았습니다. 그런데 궁금한 것은 왜 그렇게 해야 하고, 어떻게 문서를 작성 하느냐 인 것 같습니다. 1. 왜 채용 계획서를 oliver 에 줘야 하나? 소피에게 줄 수도 있고, 루트에 둘 수도 있는데.. 1) oliver 가 채용 담당자 이기 때문인가요? 소피 프로필에 올리고 해도 되지 않나요? 2. 채용계획서 문서의 내용은 어떻게 만드나요? 1) 내용을 보면 문서는 클로드코드나 코덱스가 만든 것 같습니다. 만든 것은 클로드코드나 코덱스 지만 내용을 작성 하기 위해서는 그냥 만들어줘 라고 하면 안될 것 같고요. 좀 더 자세한 지침 이나 안내를 해줘야 할 것 같은데요. 이후 영상에는 그러한 것을 알려주는 영상이 있을까요?? 보고 따라하면 되는 영상도 중요 하겠지만 이러한 내용을 알려주는 것이 더 중요할 것 같습니다. 제가 다른 회사를 만들려고 할 경우 어떻게 해야 할 지 모를 것 같습니다. 지금이야 영상대로 하면 되지만, 직접 다른 회사를 만들어 보고자 할 경우 이 문서를 어떻게 작성 해야 할 지 모를 것 같은데요.. 3. 영상의 지시가 이해가 안되는 게 있어요.. 영상 내용 중에.. '이 토큰을 통해서 새로 생성한 5명의 직원용 슬랙앱을 각각 생성하고, mainifest 를 자동 주입 해줘. oliver 와 sophie 를 참고 해서 동일한 방식이 필요해. 채용 계획서를 참고해. 내가 직접 입력할 토큰은 ~~ /.env 위치에 있고, 앱 생성 후 내가 수동 작업이 필요한 시점에 알려주면 저장하고, 요청을 다시 할께..' 라는 부분이 있는데.. 이게 이해가 되시나요?? oliver 와 sophie 를 참고 해서 동일한 방식이 필요해. 라는게 무슨 뜻인가요?? 참고해서 동일한 방식으로 만들어야 해..라는 건가요?? 내가 직접 입력할 토큰은 ~~ /.env 위치에 있고, 앱 생성 후 내가 수동 작업이 필요한 시점에 알려주면 저장하고, 요청을 다시 할께.. 이건 또 무슨 뜻인가요?? 앱을 생성 한 다음... 이건 도대체 무슨 뜻 인지를 모르겠습니다. 쓴 사람만 이해가 가는 문장 같은데요..
- 인공지능(ai)
- ai-agent
민경언
댓글 1
좋아요 0
조회수 105
인기 태그
인프런 TOP Writers
- 정현섭 6
- hush park 5
- eggmun(문성진) 4
- Billy D Sanchez 4
- 박효정 3
- morneau 3
- 코코리코코 3
주간 인기글
- 🚀 끝까지 만들어 본 적 있나요? | 실서비스 완성 + 수익 창출 모임 💰 catalyst collectiv
- 🚀 IT 공부는 했는데 왜 아직도 안 될까요? | AI와 함께 실무 중심 IT 모임 🤖 NOESIS
- 🚀 끝까지 만들어 본 적 있나요? | 실서비스 완성 + 수익 창출 모임 💰 catalyst collectiv
- 🚀 IT 공부는 했는데 왜 아직도 안 될까요? | AI와 함께 실무 중심 IT 모임 🤖 NOESIS
- 🚀 끝까지 만들어 본 적 있나요? | 실서비스 완성 + 수익 창출 모임 💰 catalyst collectiv