172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
명령어가 deplecate되었는데 output-style를 설정하려면 settings.local.json에 설정을 해서 사용해야 하는거 같은데 커스텀으로 만든 것도 동일하게 설정파일에 이름을 입력하면 beginner.md파일이 적용되나요?
미해결
파이썬으로 나만의 블로그 자동화 프로그램 만들기
걍 자기가 코드 짠거 설명만 하고 끝이에요? 같이 하는 그런 영상은 없나요?
해결됨
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
62번과 63번에 수업노트 보기에 있는 노선링크를 누르면 Jin Seong의 Notion 에서 이 페이지에 대한 사용 권한 없음이라고 나옵니다
미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
강사님과 똑같이 작성하였는데 str로 변환할 수 없다고 합니다.
해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
종목별 판단 근거 텍스트가 일부 끝에서 잘리는 현상이 있습니다 .
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
안녕하세요, 미션7을 진행하다, 작은 문제가 있어 문의 드립니다. 회사 교육과정을 통해 본 교육을 듣고 있는데, github 의 경우 회사 직원계정으로 이미 생성이 되어 있고, 개인적으로 따로 계정생성 자체가 네트웍상 아예 막혀 있는 상황입니다. 일단 회사 직원계정으로 진행 해보려고 하는데, 레터지터리 새로 만드는 과정에 visibility 가 private 외에는 선택할 수 없게끔 막혀 있어 public을 선택할 수가 없습니다. 이대로 진행하면 마지막 프로필웹사이트를 입력해도 다른곳에서는 아마도 접속이 안될 것 같은데.. 그냥 이대로 진행해도 되나요..?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train = train.drop('CLIENTNUM', axis=1) test_id = test.pop('CLIENTNUM') id에 대해 드랍을 하는 이유가 무엇인가요?
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
이런식으로 하기 내용 붙여넣으면 글이 모두 출력이 안되고 [Pasted text #1 +6 lines]로 출력이 되는데.. 이거 설정 바꿀 수 있는 방법이 있을까요? 이 버킷리스트 앱의 UI를 더 현대적이고 예쁘게 개선해줘. 구체적으로: 1. 배경에 그라데이션이나 색상 추가 2. 카드 스타일로 버킷리스트 항목 디자인 3. 버튼에 호버 효과 추가 4. 전체적으로 여백과 간격 조정 CSS 파일을 수정해서 적용해줘.
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 기출문제를 풀어보면 대부분 train, test로 데이터가 제공되어있는데, 실제 시험에서도 보통 이렇게 주는건가요? X_train, X_test, y_train 이렇게 나눠서 주는게 보통의 경우인건지 아님 train, test로 주는게 보통인건지 궁금합니다!
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
두 집단의 로그 리지스틴 값에 대한 합동 분산 추정량을 구하기 위에서 아래의 코드로 푸는 풀이가 알맞는지 질문드립니다.(혹은 우연의 일치로 해당 값이 나온건지 궁금합니다.) 꼬리질문 2에서 두 집단이라고 출제되었기에 df를 나누지않고, 로그 리지스틴 값이라고 명시되어 로그 리지스틴을 기준으로 구하는 것이기에 리지스틴에 로그를 취한 것을 종속변수로 설정해 풀었습니다. import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("data/bcc.csv") # 사용자 코딩 from statsmodels.formula.api import ols from statsmodels.stats.anova import anova_lm model = ols('np.log(Resistin) ~ C(Classification)', data=df).fit() print(anova_lm(model)) 출력 결과 (분산은 잔차들의 제곱의 평균이니까) 이렇게 출력된 결과 Residual(잔차)의 mean_sq의 값을 두 집단의 로그 리지스틴 값에 대한 분산이라고 생각해도 되는건가요?
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
1./init로 프로젝트를 초기화 한다는게 프로젝트.md 파일 새로 만드는거로 이해 했는데요 우선 이 부분이 맞게 이해 한건가요? 2./init를 반드시 초기화 해야하나요? 새로운 프로젝트가 전에 쓰던 프로젝트.md파일로 써야 하는 경우는요? 3.초기화 하면 기존에 있던 프로젝트 md파일은 어떻게 되요? 삭제되는지 따로 저장 되는곳이 있나요? 나중에 사용 할 수도 있을거 같아서요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
20강 작업형1 - 연습문제 8번 5분 55초 데이터 개수를 구할 때 len 대신 value_counts를 사용할 수는 없는건가요?
해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
거래 로그를 보는데 계속 이런게 뜨네요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요~ 작업형 2 분류와 회귀 강의를 학습하는 도중 질문이 있습니다! 분류에서는 제출 파일은 예측값만 result.csv 파일로 생성해 제출(컬럼명: pred, 1개) 회귀에서는 제출 파일은 예측값만 포함된 result.csv 로 생성 (컬럼명: pred , 1개) 분류 강의에서는 생성해 제출이라고 하셨고, 회귀 강의에서는 생성이라고 하셨는데 분류와 회귀 강의에서 한 작업에서 다른 점이 없는 거 같아서 질문드립니다. (데이터프레임 만들어서 제출하되 read로 행 개수 확인하기) 정확히 어떤 차이가 있는 걸까요?
미해결
[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 인코딩과 스케일링 순서가 궁금합니다. 인코딩 하고 스케일링 하면 문자형들이 이미 숫자로 바껴서 스케일링 먼저 하고 인코딩이 낫나요? 라벨 인코딩 하면 0~1보다 더 큰 숫자여서 라벨 인코딩 한 것 자체도 스케일링 될 거 같은데 괜찮은지 모르겠습니다.
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
안녕하세요 로컬레지토리에서 git commit을 하면 무한로딩이 됩니다. Cursor를 껐다가 켜도 계속 무한로딩이에요.. 이러한 오류는 어떻게 처리해야 될까요?
해결됨
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
수업 자료와 캐글 창이 현재 다릅니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제 시험에서는 3번째 줄까지만 문제로 주어지는걸까요? 아니면 해당 문제와 같이 min_max 스케일링의 공식도 같이 주어지는 건가요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 6.8까지 강의를 수강 했던 수강생입니다. 6.9 부로 기간이 만료됐는데 다시 결제를 하자니 부담이 되는상황이라 혹시 6.20 시험 전까지라도 단기기간 결제를 하여 연장이 가능할까요? 인프런 고객문의를 통해서 오늘 하루 연장하여 이렇게나마 문의를 드립니다. 이메일 woog2866@naver.com 입니다!
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
###데이터전처리 (범주형 데이터 수 많은데 카테고리 다를 때 삭제, 비행기 문제 생각) train = train.drop(‘컬럼명’, axis=1) test = test.drop(‘컬럼명’, axis=1) 결측치 채우기 (범주형) cond_o = ['범주형컬럼명1',‘컬럼명2’...] train[cond_o]=train[cond_o].fillna("X") test[cond_o]=test[cond_o].fillna("X") 결측치 채우기 (수치형, 0/중앙값/최소값/평균 등 데이터에 맞게) cond_f = ['컬럼명1‘,’컬럼명2'...] train[cond_f]=train[cond_f].fillna(0) test[cond_f]=test[cond_f].fillna(0) target = train.pop(‘타겟컬럼명’) ###인코딩 print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) (범주형 카테고리 다르면 합쳐서 원핫인코딩 진행) print(train.shape, test.shape) concat = pd.concat([train,test]) concat_dummies = pd.get_dummies(concat) n_train = len(train) train = concat_dummies[:n_train] test = concat_dummies[n_train:] print(train.shape, test.shape) ###하이퍼파라미터 class_weight='balanced' : 타겟 데이터 불균형일 때 사용 max_depth : 3~7(분류) 7~12(회귀) n_estimators : 200~600 (100단위) learning_rate : n_estimators 와 반비례하게 사용 - 0.01~0.1 (랜덤포레스트에서 적용 안됨) 이렇게 정리해서 외워도 될까요?? 하이퍼파라미터는 각각 어떤 상황에 사용해야 하는지 잘 모르겠습니다ㅠㅠ
