구름예시문제 작업형3에서 마지막 독립표본t검정 하라고해서 모수적검정 해도 되는지 확인 차 로그리지스틴 샤피로검정 했는데 1집단 샤피로검정 p값이 0.035네요 이런 경우 만휘트니검정을 해야하나요? 아니면 문제에서 제시한 대로 그냥 모수적검정인 독립표본t검정을 해야하는지비모수적검정인 만휘트니유 검정을 해야하는지 궁금합니다

이번에 시험보고 탈락을 한 수험자입니다.답안 작성시 풀이과정과 답을 함께 작성해야 한다고 해서 적잖게 당황하여 시간이 모자랐었는데 결국 떨어졌네요. 제 질문은 풀이과정을 반드시 써야하나요?'답' 칸을 제외한 나머지 공간에 동그라미와 밑줄을 치며 낙서를 해도 되나요?풀이과정을 쓸 수 있는 공간 자체 부족해 보였는데 답답합니다. 속시원히 누가 얘기좀 해주면 좋겠습니다.

[3줄 요약]비전공자로 10년 전 JSP, PHP 기반 개발 경험이 있으며, 현재는 헤드헌터로 활동 중입니다.React + Java(Spring) + MongoDB 기반으로 헤드헌터 업무에 활용할 수 있는 웹/모바일 플랫폼을 직접 개발하고자 합니다.기술 공백과 최신 스택(Git 등) 부족으로 학습 방향 및 인프런/부트캠프 강의 추천이 필요합니다. [본문]안녕하세요.현재 40세, 비전공자(경영학과)이며, 현재는 헤드헌터로 활동 중입니다.12년 전 독학과 오프라인 Java 강의(6개월) 수강 후 JSP 기반 웹 개발을 약 6개월,또한 웹호스팅 업체에서 리눅스/윈도우 서버 운영과 PHP 유지보수를 약 1년간 경험했습니다.퇴사 후 HTML5, CSS3, PHP, MySQL 기반으로 1인 창업 프로젝트(플랫폼)를 개발 경험도 있으나,프론트엔드 실무 한계로 인해 학원과 인강으로 보완했지만 실무 수준에 도달하기는 어려웠습니다.이후 창업을 접고 현재는 헤드헌터 일을 8년째 하고 있습니다. 최근 AI 도구(GPT, CURSOR 등)로 인해 1인 개발의 장벽이 많이 낮아졌다고 느꼈고,사이드프로젝트로 다시 한번 플랫폼을 만들어보자는 생각에 도전하고 있습니다. 우선 서버는 아마존이나 네이버 등 1년 동안 무료로 제공하는 클라우드를 생각하고 있습니다. [프로젝트 방향]목표: 헤드헌터 업무에 활용 가능한 게시판 중심의 웹 & 모바일 플랫폼프론트엔드: React백엔드: Java(Spring), 일부 Python (데이터 분석용)DB: MongoDB (NoSQL 기반)기능: 기능: 엑셀 데이터 업로드/필터링, 검색, 태그, 동료와 공유 및 협업플랫폼: PC 웹 + Android 우선 대응 [현재 느끼는 기술적 한계]10년 이상의 개발 공백 → 신규 기술 감각이 거의 없음Git, 협업 툴, 배포 등 실무적인 스택을 제대로 써본 적 없음과거 창업 경험 덕에 HTML/CSS/JS 기본 흐름은 이해주당 약 20시간 정도 학습 및 개발 시간 확보 가능 [현재 계획 중인 학습 우선순위]모든 강의를 다 듣기엔 시간 제약이 있으므로, 아래와 같은 것부터 선택적으로 수강하려고 합니다.React 중심 프론트엔드 학습 – 프로젝트 기반으로 실습 위주Spring 백엔드 학습 – REST API + MongoDB 연동 포함Git, 배포, 협업 도구 등 실무 환경 익히기Python 기초 + 데이터 분석 활용 (선택적)(Node.js나 웹 자동화는 현재는 후순위입니다) 시간상 모든 강의를 다 들을 수는 없어, 섹션별로 필요한 내용만 골라 수강할 수 있는 방식이 있는지 궁금합니다.또한 혼자서 진행하는 프로젝트이기에, 코드 리뷰나 피드백 커뮤니티가 병행되는 부트캠프가 있다면 병행하고 싶습니다.비슷한 경험을 하신 분이나, 인프런/코드잇 등에서 유익했던 강의나 커뮤니티가 있다면 조언 부탁드립니다 감사합니다.  #사이드프로젝트 #React #JavaSpring #MongoDB #프론트엔드 #백엔드 #풀스택도전#개발공백극복 #IT학습로드맵 #인프런강의추천 #코드잇추천

문제 3번 map을 이용한 풀이에서도 import numpy 필요하지 않나요?? 검색해보세요

데이터 분리에서 random_state 2025와 random_state 0를 사용할 때 각각 학습 검증값이 다른데 이것도 모델처럼 하이퍼파라미터(max_depth, n_estimators)를 수정해가며 검증값을 측정하는게 맞나요 ?체험형 문제에서 X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 2025)로 작성하니 rmse 값이 923이 나왔고, random_state를 0으로 바꾸니 800대가 나오네요.

신용정보법에서 개인신용정보가 누설되었음을 알게 되었을 때 통지나 신고 시점이 강의에서는 5일 이내라고 되어있는데 신정법 시행령에서 해당 내용을 찾을 수 없었습니다. pdf 개념서에는 72시간 이내라고 되어있는데 72시간이내가 맞는 걸까요?

세션 9. 최종 프로젝트cityDetail 개발-2 에서https://trip-wiki-api.vercel.app/ 강사님이 알려주셨던 링크에는 상세페이지 이미지와 받는 정보가 없습니다! 어떻게 상세페이지를 출력할 수 있나요? Japan을 검색창에서 검색하고 상세페이지를 눌렀지만 아무런 정보가 출력되지 않고 있습니다! import Header from "./components/Header.js"; import RegionList from "./components/RegionList.js"; import CityList from "./components/CityList.js"; import CityDetail from "./components/CityDetail.js"; import { request, requestCityDetail } from "./components/api.js"; export default function App($app) { const getSortBy = () => { if (window.location.search) { return window.location.search.split("sort=")[1].split("&")[0]; } return "total"; }; const getSearchWord = () => { if (window.location.search && window.location.search.includes("search=")) { return window.location.search.split("search=")[1]; } return ""; }; this.state = { startIdx: 0, sortBy: getSortBy(), region: window.location.pathname.replace("/", ""), searchWord: getSearchWord(), cities: "", currentPage: window.location.pathname, }; const renderHeader = () => { new Header({ $app, initialState: { currentPage: this.state.currentPage, sortBy: this.state.sortBy, searchWord: this.state.searchWord, }, handleSortChange: async (sortBy) => { const pageUrl = `/${this.state.region}?sort=${sortBy}`; history.pushState( null, null, this.state.searchWord ? pageUrl + `&search=${this.state.searchWord}` : pageUrl ); const cities = await request( 0, this.state.region, sortBy, this.state.searchWord ); this.setState({ ...this.state, startIdx: 0, sortBy: sortBy, cities: cities, }); }, handleSearch: async (searchWord) => { history.pushState( null, null, `/${this.state.region}?sort=${this.state.sortBy}&search=${searchWord}` ); const cities = await request( 0, this.state.region, this.state.sortBy, searchWord ); this.setState({ ...this.state, startIdx: 0, cities: cities, searchWord: searchWord, }); }, }); }; const renderRegionList = () => { new RegionList({ $app, initialState: this.state.region, handleRegion: async (region) => { history.pushState(null, null, `/${region}?sort=total`); const cities = await request(0, region, "total"); this.setState({ ...this.state, startIdx: 0, sortBy: "total", region: region, cities: cities, searchWord: "", currentPage: `/${region}`, }); }, }); }; const renderCityList = () => { new CityList({ $app, initialState: this.state.cities, handleItemClick: async (id) => { history.pushState(null, null, `/city/${id}`); this.setState({ ...this.state, currentPage: `/city/${id}`, }); }, handleLoadMore: async () => { const newStartIdx = this.state.startIdx + 40; const newCities = await request( newStartIdx, this.state.region, this.state.sortBy ); this.setState({ ...this.state, startIdx: newStartIdx, cities: { ...this.state.cities, cities: [...this.state.cities.cities, ...newCities.cities], isEnd: newCities.isEnd, }, }); }, }); }; const renderCityDetail = async (cityId) => { try { const cityDetailData = await requestCityDetail(cityId); new CityDetail({ $app, initialState: cityDetailData }); } catch (err) { console.log(err); } }; const render = async () => { const path = this.state.currentPage; $app.innerHTML = ""; // 상세 페이지로 이동 if (path.startsWith("/city/")) { const cityId = path.split("/city/")[1]; renderHeader(); renderCityDetail(cityId); } else { renderHeader(); renderRegionList(); renderCityList(); } }; this.setState = (newState) => { this.state = newState; render(); }; const init = async () => { const path = this.state.currentPage; // 메인 페이지 if (!path.startsWith("/city")) { const cities = await request( this.state.startIdx, this.state.region, this.state.sortBy, this.state.searchWord ); this.setState({ ...this.state, cities: cities, }); } // 상세페이지 else { render(); } }; window.addEventListener("popstate", async () => { const urlPath = window.location.pathname; const prevRegion = urlPath.replace("/", ""); const prevPage = urlPath; const prevSortBy = getSortBy(); const prevSearchWord = getSearchWord(); const prevStartIdx = 0; const prevCities = await request( prevStartIdx, prevRegion, prevSortBy, prevSearchWord ); this.setState({ ...this.state, startIdx: prevStartIdx, sortBy: prevSortBy, region: prevRegion, currentPage: prevPage, searchWord: prevSearchWord, cities: prevCities, }); }); init(); } //API.js 코드입니다!export default function CityDetail({ $app, initialState }) { this.state = initialState; this.$target = document.createElement("div"); this.$target.className = "city-detail"; $app.appendChild(this.$target); const getScoreColor = (score) => { // let scoreNumber = parseInt(score); if (score >= 4) return "green"; if (score >= 3) return "yellow"; return "red"; }; this.template = () => { let cityData = this.state.CityDetail; let temp = ``; if (cityData) { temp = `<div class="image-banner"> <img src="${cityData.image}"/> <div class="city-name"> <div class="city">${cityData.city}</div> <div class="country">${cityData.region} / ${cityData.country}</div> </div> </div> <div class="progress-container"> <div class="info-item"> <div class="label">⭐ Total Score</div> <div class="progress-bar" score-color="${getScoreColor( cityData.total )}" style="--score:${cityData.total * 20}%"></div> </div> <div class="info-item"> <div class="label">💵 Cost</div> <div class="progress-bar" score-color="${getScoreColor( cityData.info.cost )}" style="--score:${cityData.info.cost * 20}%"></div> </div> <div class="info-item"> <div class="label">😆 Fun</div> <div class="progress-bar" score-color="${getScoreColor( cityData.info.fun )}" style="--score:${cityData.info.fun * 20}%"></div> </div> <div class="info-item"> <div class="label">🚓 Safety</div> <div class="progress-bar" score-color="${getScoreColor( cityData.info.safety )}" style="--score:${cityData.info.safety * 20}%"></div> </div> <div class="info-item"> <div class="label">🌐 Internet</div> <div class="progress-bar" score-color="${getScoreColor( cityData.info.internet )}" style="--score:${cityData.info.internet * 20}%"></div> </div> <div class="info-item"> <div class="label">💨 Air Condition</div> <div class="progress-bar" score-color="${getScoreColor( cityData.info.air )}" style="--score: ${cityData.info.air * 20}%"></div> </div> <div class="info-item"> <div class="label">🍜 Food</div> <div class="progress-bar" score-color="${getScoreColor( cityData.info.food )}" style="--score: ${cityData.info.food * 20}%"></div> </div> </div> `; } return temp; }; this.render = () => { this.$target.innerHTML = this.template(); }; /* this.setState = (newState) => { this.state = newState; this.render(); }; */ this.render(); } //cityDetail.js 상세페이지 코드입니다!

강의 학습자료 암호가 어떻게 되나요?

앱을 만들고 싶어 강의를 시작했습니다.이해하기 쉽도록 강의가 되어 있어서 좋네요그런데 강의에서 보여지는 안드로이드스튜디오 소스 스타일과제가 다운받은 android-studio-2024.3.2.15-windows.exe 버전이 상이해서 문의 드립니다. new project->empty project로 만들고 나면 layout에는 activitymain도 없고, mainactivity의 소스 내용도 상이합니다.안드로이드스튜디오를 이제 처음 켜보니 어떻게 해야할지 모르겠어요..ㅠㅠ 안드로이드스튜디오 버전을 강의에서 사용한 버전으로 바꿔야 하는지... 아님 현재 버전을 이용할 경우 어떻게 하면 강의를 잘 따라갈수 있는지...난관에 붙혀서 문의 드립니다.

네이버 쇼핑 크롤링예제 부분에서 그냥 requests로 한번 접속해보고 그 다음에 셀레니움으로 접속해봤는데 둘다 접속 제한 페이지만 나옵니다.ㅜㅜ. 여러번 시도 한것도 아닌데 지금 시점 네이버쇼핑이 원래 빡시게 막아 놓은건가가요? 방법이 없나요?

 # 라이브러리 불러오기 import pandas as pd # 데이터 불러오기 train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/4_2/train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/4_2/test.csv") #preprocessing print('변경전:',train.shape, test.shape) train = train.drop('ID', axis =1 ) target = train.pop("Segmentation") test_id = test.pop('ID') print('변경후:',train.shape, test.shape) data = pd.concat([train, test], axis = 0) cols = data.select_dtypes(include = "object").columns #encoding from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: la = LabelEncoder() data[col] = la.fit_transform(data[col]) train = data[:len(train)].copy() test = data[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) print(train.head(3)) #분할 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) #랜포 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 1006 , max_depth=7, n_estimators = 1000) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) len(pred) from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score #점수측정 f1 = f1_score(y_val, pred, average='macro') acccuracy = accuracy_score(y_val, pred) print('f1:',f1) print('acccuracy:', acccuracy) #rf 기본 0.4946975843769027 # rf : max_depth=7, n_estimators = 1000 # f1: 0.5406747794301512 # acccuracy: 0.5566391597899475 # lgb # f1: 0.5227625161214081 # acccuracy: 0.536384096024006 pred = rf.predict(test)#실제예측 pd.DataFrame({'ID':test_id,'Segmentation':pred}).to_csv("00000.csv", index = False) pd.read_csv("00000.csv")하이퍼파라미터 여러가지 넣으면서 f1스코어 테스트하면서 해봤는데 적절히 풀었는지 궁금합니다

강의마다 시작부터 진행되는 개념관련된 pdf는 따로 없는건가요?

error in configuration process, project files mayy be invalid경고문구와 함께 이렇게 되는데 어떻게 해야하나요?ㅠㅠ

안녕하세요! 일단 멋진 강의 감사합니다. 정말 잘 듣고있습니다 🙂강의 수강 중 하나 제안하고 싶은게 생겨서 질문 남기게 되었습니다. 이벤트 캡쳐링과 버블링에 대한 개념을 쉽게 설명해주셨는데요, 이 캡쳐링과 버블링이 실제 코드 동작시에 어떤 영향을 주는지도 설명에 포함되면 좋을것 같았습니다!예를들면 버블링의 경우는 클릭이벤트가 타겟요소에 부모까지 영향을 받아서 의도치 않는 동작이 발생될 수 있고, 그걸 막기 위해서 강의에서처럼 stopPropagation()을 해주는걸로 알고 있습니다.그렇다면 캡쳐링에 경우는 어떤 경우에 문제가 되고 언제 stopPropagation()을 사용하면 좋은지 궁금해지더라구요.강사님의 귀에 쏙쏙 박히는 설명에 한 줄 추가되면 좋을것 같아 의견 남겨보았습니다. 오늘도 고생 많으셨습니다~~

안녕하세요 선생님.항상 잘 듣고 있습니다.다름이 아니고2024년 3회 기출문제 강의가 재생이 안 됩니다.15일, 16일 다 시도해봤는데 15일은 기출문제 설명 들어가면서 재생이 안 되고 16일은 아예 재생 자체가 안 됩니다. ㅜㅜ확인 한 번만 부탁드리겠습니다.감사합니다.

As pet owners, we all want to give our pets the best. A major factor that ensures their well-being is the food that they eat. Through the decades, there has been a noticeable change in the pet food industry, since fresh, human-grade pet food became available. This approach is not just kibble anymore. It offers real nutrient-rich meals made with human food-grade ingredients.What makes fresh, human-grade pet food different? Why you should buy it for your pet? Let's look at this kind of pet food to understand its benefits, considerations, and how it can become a game-changer for your pet.What Is Fresh, Human-Grade Pet Food?Fresh, human-grade pet food is crafted using whole, natural ingredients that meet the same safety and quality standards as food for people. Unlike processed kibble or canned food, which often contains fillers, artificial additives, and low-grade ingredients, this approach focuses on delivering premium-quality meals to your pet.Key Components of Fresh, Human-Grade Pet Food1.     High-Quality Proteinso   Sourced from real meats like chicken, beef, or fish, these proteins provide essential amino acids that support muscle maintenance and overall health.2.     Fresh Vegetables and Fruitso   Ingredients such as sweet potatoes, carrots, and apples supply vital vitamins, minerals, and antioxidants to boost immunity and promote well-being.3.     Free from Artificial Additiveso   These meals are free of synthetic preservatives, flavors, and fillers, which are often linked to allergies and other health issues.The Benefits of Fresh, Human-Grade Pet FoodSwitching to fresh, human-grade pet food can profoundly impact your pet’s health and happiness. Here’s how:1. Superior Nutritional ValueFresh food retains its natural nutrients because it’s minimally processed. Unlike traditional pet food that loses significant nutrients during high-temperature processing, fresh meals provide optimal bioavailability, ensuring your pet gets the most from every bite.2. Improved DigestibilityPets often experience better digestion with fresh food. Real, whole ingredients are gentler on the stomach, reducing the risk of digestive upsets. This is especially beneficial for pets with sensitive stomachs.3. Healthier Skin and CoatFresh food, rich in omega fatty acids and vitamins, can lead to noticeable improvements in your pet’s appearance. Expect a shinier coat, fewer skin issues, and reduced shedding.4. Boosted Energy LevelsThe nutrient-dense composition of fresh food translates to higher energy levels. Your pet will feel more active and playful throughout the day.5. Weight ManagementFresh diets are portion-controlled and calorie-conscious, making them ideal for managing your pet’s weight. By eliminating unnecessary fillers and carbs, fresh food helps pets maintain a healthy physique.Tailoring Fresh Food to Your Pet’s NeedsNo two pets are the same, and their diets shouldn’t be either. Fresh, human-grade pet food allows for customization to cater to your pet’s specific requirements.1. Addressing Dietary Restrictions·        Allergies: Fresh food can exclude common allergens like gluten or certain proteins.·        Sensitive Stomachs: Ingredients can be chosen to aid digestion and prevent irritation.2. Supporting Life Stages·        Puppies: Need higher protein and calorie content to fuel growth.·        Adult pets: Require balanced nutrients to maintain energy and health.·        Senior pets: Benefit from additional fiber and joint-supporting ingredients.3. Tailoring for Activity LevelsHighly active pets may need meals rich in protein and healthy fats, while less active breeds can benefit from controlled portions to prevent obesity.How to Transition to Fresh FoodSwitching your pet to a fresh diet is a gradual process to avoid digestive disturbances. Follow these steps for a smooth transition:1.     Start Slowly: Begin by mixing 25% fresh food with 75% of their regular diet.2.     Increase Gradually: Over 7–10 days, increase the proportion of fresh food until it fully replaces the old diet.3.     Monitor Health: Watch for changes in energy, stool consistency, and coat condition during the transition.4.     Consult a Vet: Ensure the diet meets your pet’s nutritional needs.Why Vets Recommend Fresh Food?Many veterinarians advocate for fresh diets due to their positive impact on health. Dr. Emily Carter, who has been verified as a board-certified veterinary nutritionist, states, "Fresh, human-grade food is a fantastic option for the pet's life quality improvement. It is free of the usual allergens and filler ingredients, thus, it is suitable for pets that may suffer from certain food allergies or have strict dietary needs."Research has often confirmed these assertions through instances where pets on fresh diets show signs of enhanced digestion, elevated energy levels, and a more perfect general state of health. Explore more Food Recipes on Yambite.comLong-Term Value of Fresh Pet FoodWhile the upfront costs of fresh food may seem steep, the long-term benefits are undeniable:·        Fewer Vet Visits: Nutrient-rich diets support stronger immune systems, reducing the likelihood of chronic health issues.·        Improved Quality of Life: Your pet will enjoy better digestion, energy, and vitality.·        Longevity: A nutritious diet can extend your pet’s lifespan, allowing for more happy years together.Is Fresh, Human-Grade Pet Food Right for Your pet?This diet is an excellent choice for:·        pets with allergies or sensitivities.·        Picky eaters who refuse kibble.·        Pets with chronic health conditions.·        Senior pets need tailored nutrition.If you’re committed to providing the best for your furry friend, fresh, human-grade pet food is a worthy investment.ConclusionFresh, human-grade pet food isn’t just a trend; it’s a transformative approach to pet care. From improved digestion and shinier coats to higher energy levels and weight management, the benefits are vast. While it requires a financial and time commitment, the payoff is a happier, healthier pet who thrives with every meal.

안녕하세요.우분투 22.04에서 실습하는데, argocd에 배포시 이슈가 있어 문의 드립니다.서버에 minikube 설치 후 테스트를 진행하였고 argocd에서 배포할 때 강사님의 github에 있는 manifest에서 sync를 맺으려고 하면, Failed to load live state: namespace "default" for Service "welcome-svc" is not managed 와 같은 메세지가 나오는데요.roll-binding, config map 수정등의 작업을 수행해도 sync시에 default namespace에서의 에러가 발생합니다.감사합니다.

안녕하세요.시나공 빅분기 p.338 노트북 가격 예측에 대한 문제를 풀다가 궁금한 점이 있어서 질문드립니다.train, test의 범주가 다를때 concat으로 데이터를 합쳐서 get_dummies를 적용하여 원핫 인코딩을 하게 되는데,혹시 concat으로 데이터를 합쳐서 LabelEncoder를 적용한 후 동일하게 나누면 안 되나요?합친 데이터에 fit()을 적용시키고 결과를 도출했을 시 값이 더 좋게 나오는 것처럼 보여지는데 책에 기술되어있지 않은 이유는 문제가 있기 때문인건가요? 사용한 코드cols = train.select_dtypes(include='O').columns total = pd.concat([train,test]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: total[col] = le.fit_transform(total[col]) train = total[:train_n] test = total[train_n:]  

#잔차이탈도 계산 print(-2 * model.llf) print(-2 * -143.47) #286.94 print(round(286.93267518507366,2)) #286.93작업형 3에 이렇게 소수점 문제에서 llf나 params 이런함수들을 몰라서 이문제 같은경우 summary 표에서 log-likelihood값인 -143.47을 임의로 곱했을때 값이 286.94이고 선생님이 하신거는 286.93인데 이러면 틀린건가요?

안녕하세요 테일윈드 강의에서 반응형 부분의 강의를 보다가 궁금한 점이 생겨 여쭤보고 싶어 글을 남깁니다. 예를 들어 모바일 청첩장처럼 모바일사이즈만 사용할 경우 리액트에서는 처음에 라이브러리를 사용하지 않고 모바일 사이즈로만 설정하는 방법이 궁금합니다. 그리고 테일윈드에서 모바일 사이즈만 할 경우에는 sm 이 부분만 사용을 설정하면 되는지 궁금합니다.