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묻고 답해요

172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

저도 강의자료 부탁드립니다 ^^

미해결

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

kjk8422@gmail.com 입니다. 감사합니다 !!

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댓글 2 좋아요 0 조회수 57

서브넷!!

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

안녕하세요 선생님!! 이번에 선생님 강의를 처음으로 듣고 2회차 때 꼭 합격하고 싶은데요.. 혹시 서브넷은 따로 강의 안하시나여? 서브넷은 공부를 안해도 되는건가여?

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최태준 댓글 2 좋아요 0 조회수 73

47분33초

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

47분 33초에 sumDig(0)까지 해서 마지막 탈출까진 이해가 되는데, sumDig(1)는 1 + 0 = 1 을 반환합니다 . . . . sumDig(12345)는 5+10 = 15을 반환합니다 결국 12345의 자리수 합은 15가 됩니다. 이부분이 이해가 안됩니다 ㅠㅠ

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snow4532 댓글 2 좋아요 0 조회수 73

cols를 만들때 수치형 데이터로 회원ID도 들어가있는데

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

회원ID는 고유한 값인데도 수치형 데이터로 넣어서 예측을 해야하나요?

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댓글 2 좋아요 0 조회수 57

사정으로 인한 정지 혹은 연장 문의드립니다

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, 먼저 항상 좋은 강의 제공해 주셔서 감사합니다 지난 연말 탈락이후 재응시예정이었지만 최근 갑작스럽게 목디스크가 있단 진단을 받아 통증이 심해지면서 강의를 제대로 소화하기 어려운 상황이 되었습니다. 이에, 혹시 인강 수강 기간을 2개월만 연장해주실 수 있을지 정중히 부탁드립니다. 몸이 회복되면 하반기 시험을 목표로 다시 차근차근 준비할 계획입니다. 너무 개인적인 사정이라 죄송하지만, 간곡히 요청드립니다. 긍정적인 검토 부탁드립니다. 감사합니다. 혹시몰라 메일주소 남깁니다 jswook93@gmail.com

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정성욱 댓글 2 좋아요 0 조회수 56

체험2유형으로(신버전)으로 들어왔는데요

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

데이터를 불러오는 코드가 이미 있는데 저 환경에 데이터가 들어있는걸까요? train.head()해도 데이터는 안보이고.. 그리고 shift+enter가 아니라 매번 실행버튼을 눌러야하는걸까요?

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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 62

영속성 전이와 연관관계

미해결

실전! 스프링 데이터 JPA

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? 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] 안녕하세요 선생님 강의를 통해 배움을 얻고 프로젝트를 하며 성장 하고 있습니다. 프로젝트를 하던중 영속성 전이와 관련하여 궁금한점이 생겨 질문 드립니다. ( 영한님 JPA 강의에 질문 하는것이 맞으나 JPA는 책을 사서 여기에 질문 드립니다 ㅠㅠ ) 회원과 주소는 양방향 관계를 두고 있습니다. 회원과 주소를 연관관계 매핑하여 회원을 저장하면 영속성 전이를 통해 주소가 같이 저장 됩니다. 그런데 문제는 둘다 영속 상태일때 주소를 제거 하면 delete 쿼리가 나가지 않았습니다. 이런 저런 실험을 해본 결과 영속성 전이 때문에 삭제 되지 않은것으로 보았습니다. 영속 대상인 주소를 삭제 하려고 했으나 회원의 연관관계인 Address는 그대로 있기 때문에 영속성 전이로 인해 삭제가 되지 않았다로 판단 하였습니다. 영속성 컨텍스트에 주소만 있을 경우 주석 으로된 부분을 실행하면 영속성 전이를 수행할 회원이 없기 때문에 delete 쿼리가 나가게 됩니다. 제가 생각한게 맞는지 궁금하여 질문 드립니다. 밑의 예시의 경우 회원이 영속 상태인 경우 영속성 전이 때문에 연관관계를 끊지 않으면 영속 대상인 주소가 delete가 안되는게 맞을까요? @DisplayName("회원과 연관된 주소를 제거할때 자식인 주소를 제거 하면 delete 쿼리가 발생하지 않는다.") @Test void deleteAddress() { //given User user = new User("회원"); Address address = new Address("주소"); address.connectUser(user); //when em.persist(user); em.flush(); boolean isAddressManaged = em.contains(address); System.out.println("Address is managed? " + isAddressManaged); addressRepository.deleteById(address.getId()); em.flush(); em.clear(); //then //Address findAddress = addressRepository.findById(address.getId()).orElseThrow() //addressRepository.deleteById(findAddress.getId()); //em.flush(); } [ 회원 ] @Getter @Setter @Table(name = "users") @Entity public class User { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; @OneToOne(mappedBy = "user", cascade = CascadeType.PERSIST) private Address address; protected User() {} private String name; public void connectAddress(Address address){ this.address = address; } } @Getter @Entity public class Address { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; @OneToOne(fetch = FetchType.LAZY) @JoinColumn(name = "user_id") private User user; private String addressName; protected Address() {} public Address(String addressName) { this.addressName = addressName; } public void connectUser(User user){ this.user = user; user.connectAddress(this); } }

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조희제 댓글 2 좋아요 0 조회수 165

작업형2 코랩파일 다운로드 받는 위치(경로) 문의

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

강의에서 알려주시는 코랩파일은 어디에서 다운로드 받을 수 있나요? 엑셀 파일이나 마인드맵 자료는 다운 받았습니다.

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다린 댓글 2 좋아요 0 조회수 140

얼떨결에 코드 짜서 답은 나왔는데요 0.5보다 큰걸 찾는 부분 코드가 저렇게 해도 왜 답이 제대로 나오는걸까요

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler Scaler = MinMaxScaler() df_Scaler = Scaler.fit_transform(df[['qsec']]) re=df_Scaler>0.5 re.sum()

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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 90

25년 1회 문제풀이

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

혹시 25년 1회 문제풀이는 안해주시나요?

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melon2641 댓글 2 좋아요 0 조회수 99

사후검정 2가지를 다 숙지해야할까요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

사후검정방법이 꽤 여러가지있고 그 중에 두가지를 반복해서 알려주시는데, 둘중에 하나만 숙지해도 될까요?

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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 125

4회 작업형 2 f1_score 평가할때 rf_f1 = f1_score(y_val, rf_pred, average= 'macro') 써도 되나요?

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

강사님 안녕하세요! 두가지 질문이 두 가지 있습니다. 1) from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(train, y scoring = 'f1_macro', cv=5) 이거 대신에 train_test_split(train.drop('Segmentation',axis =1),train['Segmentation'], test_size = 0.2, random_state =0 ) 이렇게 데이터를 나눈 뒤, 평가를 해도 되는지 궁금합니다. 2)그리고 cross_val_score를 쓰지 않고, 아래처럼 기존에 쓰던 직접 f1-score를 구해 모델 평가하는 방식도 괜찮은가요? rf_f1 = f1_score(y_val, rf_pred, average='macro') 감사합니다 cols = list(train.select_dtypes(include = 'O')) cols #['Gender','Ever_Married','Graduated','Profession','Spending_Score','Var_1'] # train[cols].nunique() #(2,2,2,9,3,7) # for col in cols: # print(train[col].value_counts()) train = train.drop('ID',axis =1) test_id = test.pop('ID') # from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # for col in cols: # le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit_transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) # train.head() train = pd.get_dummies(train).astype(int) #(6665,30) test = pd.get_dummies(test).astype(int) #(2154,29) # print(train.shape,test.shape) # print(train.shape,test.shape) #(6665, 29) (2154, 28) train.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(train.drop('Segmentation',axis =1),train['Segmentation'], test_size = 0.2, random_state =0 ) print(X_train.shape,X_val.shape,y_train.shape, y_val.shape) #(5332, 28) (1333, 28) (5332,) (1333,) from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 0, max_depth = 9, n_estimators = 700) rf.fit(X_train,y_train) rf_pred = rf.predict(X_val) rf_f1 = f1_score(y_val, rf_pred, average= 'macro') print(rf_f1) # 0.5350437339763565 /9 700 0.543685768934749 # # from lightgbm import LGBMClassifier # # lgbm = LGBMClassifier() # # lgbm.fit(X_train, y_train) # # lgbm_pred = lgbm.predict(X_val) # # lgbm_f1 = f1_score(y_val, lgbm_pred, average= 'macro') # # print(lgbm_f1) #0.5277491575057244 pred = rf.predict(test) sumbit = pd.DataFrame({'ID':test_id, 'Segmentation': pred}) sumbit.to_csv('submission.csv', index = False) pd.read_csv('submission.csv') #0.31924

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변재현 댓글 2 좋아요 0 조회수 84

기출 6회 작업형 2 질문입니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

07:26에서 "f1 스코어로 예측할때는 확률 값이 아니라 클래스로 나누기 때문에 predict로 예측해야한다" 라고 말씀해주셨는데 이 부분에서 질문이 생겼습니다! 1) 확률 값으로 예측하는건 평가지표 중 roc_auc_score 뿐인지 2) 만약 평가 지표로 roc_auc로 한다고 문제에 출제되었으면 제출 예시로 확률 값이 아닌 클래스 값으로 나온 것 처럼 보여도 predict_proba ()로 예측해도 되는지 궁금합니다! -> 제가 알고있기론 roc_auc_score가 평가 지표여도 predict()를 사용해서 해도 되지만, 평가 성능이 차이가 나는 걸로 알고 있는데 제대로 알고 있는건지 여쭙습니다!!

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hara0203 댓글 2 좋아요 0 조회수 55

리턴 이해 예시 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예전부터 리턴에 대해 모호하게 이해하고 있어서 질문드립니다. # 함수 정의 (리턴 값) def plus(x, y): result = x+y return result # 함수 호출 a = plus(2,3) print(a) 이러면 값이 5가 나오는데 # 함수 정의 (리턴 값) def plus(x, y): result = x+y # 함수 호출 a = plus(2,3) print(a) 이러면 값이 NONE이 나오는 이유가 리턴이 없어서 왜 a = 2+3으로 받아들이지 못하는 건지 궁금합니다. # 함수 정의 (리턴 값) def plus(x, y): result = x+y result # 함수 호출 a = plus(2,3) print(a) 이 값 또한 NONE으로 출력되는데 두번째 함수 호출 코드에서 plus(2,3) 이니까 plus(2,3) = result 이고 result 는 5이니깐 a = 5이므로 print (a) 는 5가 되어야 하는게 아닌가요? return이 없으면 함수에 무엇을 대입하든 변수에 값이 저장되지 않는 느낌이네요?

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김민성 댓글 2 좋아요 0 조회수 71

프로젝트 구조 질문 있습니다

해결됨

스프링부트로 직접 만들면서 배우는 대규모 시스템 설계 - 게시판

학습 관련 질문을 최대한 상세히 남겨주세요! 고민 과정도 같이 나열해주셔도 좋습니다. 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 항상 좋은 강의 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라, 현재 강사님 프로젝트 구조가 정확하게 실무에서 사용하는 MSA 프로젝트가 맞나요? 아니면 , 모놀리식 기반 멀티 모듈 구조를 통해 MSA 학습을 위한 구조인가요? 현재 강의를 보면서 토이 프로젝트로 MSA 학습을 진행해보려고 하는데, 해당 구조가 실제 현업에서 사용하는 구조가 맞는지 궁금합니다 !

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blackhole124 댓글 2 좋아요 0 조회수 160

학습자료나 코드는 어디서 받아볼 수 있나요?

해결됨

컴퓨터 비전 이상 탐지, 개발부터 배포까지 올인원 마스터

학습자료나 코드는 어디서 받아볼 수 있나요?

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  • 인공지능(ai)
전상영 댓글 3 좋아요 1 조회수 200

일원분산분석은 f_oneway 방법으로만 알고있음 안되나요?

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

일원분산분석은 f_oneway 방법으로만 알고있음 안되나요? 반드시 stats에서 제공하는 함수로 테이블로 만드는 방법까지 숙지하는것이 필수일까요 ㅜ

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이선희 댓글 1 좋아요 0 조회수 91

메서드 궁금한점

미해결

김영한의 실전 자바 - 기본편

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? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 기본적인 내용입니다 헷갈리네요 메서드 작성시 객체 성성 후 메서드를 생성시 static void initMemeber( MemberInit member, String name, int age, int grade) { 이며 클래스 내부에 메서드 생성시에는 void initMemeber(String name, int age, int grade) { 입니다 이때 객체 생성 후 클래스 외부에 메서드 생성 시에 매개변수안에 MemberInit member는 왜 들어가는건가요??

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JW K 댓글 1 좋아요 0 조회수 106

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