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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train = train.drop('customerID', axis=1) test = test.drop(['customerID'], axis=1) train에는 [] 표시가 없고 test에는 []가 있는데 무슨 차이일까요? 둘 중에 무엇을 해도 상관없는 것인가요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 인프런과 시나공 병행 공부하고 있는중인데요. 혹시 2과목부분에서 심화(성능개선)이 있는데 심화를 하지 않고 제출해도 무방하나요? 아니면 심화까지는 해야 2과목 만점을 받을 수 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의 및 자료를 따라 아래 코드로 원핫 인코딩 하면 int형(숫자)이 아니라 bool형(True False)으로 나옵니다. train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 숫자로 나오게 하려면 어떻게 해야 되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아래처럼 똑같이 풀었는데 답이 0.22, 0.34 와 같이 소수점으로나옵니다. 0 / 1 로 구분하기 위해서는 어떻게 정리하면되나요? import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # train.info () # test.info () target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) train, test = train.align(test, join='left', axis=1) # 검증용 데이터 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) # 모델 학습 및 평가 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit (X_tr, y_tr) # pred = model.predict_proba(X_val[cols]) pred = model.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) # 제출 pred = model.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ 'pred': pred2[:,1] }) submit.to _csv('result.csv', index=False) print( pd.read _csv('result.csv'))
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
Call methods of Car class랑 Call methods of ElectricCar Class랑 아래 출력값 왜 start 밑에 줄이 refuel이 나오나요? 앞에 부모 클래스에는 start->stop->refuel 순서대로 나오는데 출력값은 start->refuel->stop으로 나오는데 왜그런지 궁금하네요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아래 시험환경 TEST하기 제2유형 풀어보고있는데요. 아래사진과같이 test.info()했을때, 최대구매액 환불금액 수량이 달라서 null값이 있는걸로 확인됩니다. 해당 건 dropna() 진행하나요? 아니면 그냥 문제풀어도 상관없는지 문의드립니다. https://dataq.goorm.io/exam/116674/체험하기/quiz/4
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
from sklearn.preprocessing import minmax_scale --> 이 방법은 1유형 from sklearn.preprocessing import MinMaxSclaer --> 이 방법은 2유형 원래는 위에 코드만 외워야겠다 생각했는데 강의를 들어보니 아래코드도 숙지해야할거같은데 유형에 따라 저렇게 활용해야하는게 맞을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
머신러닝 New 강의가 준비중으로 일부 업로드 되어 있는데, 혹시 언제쯤 다 업로드 완료되는지 궁금합니다~!^^ 업로드가 다 되어 있는 Old 강의로 준비하는게 나을까요, 아니면 업로드 되어 있는 New강의를 듣는게 나을까 해서요!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1:50에서 astype안에 따옴표를 넣지않고 그냥 float만 넣고 실행을 시켜도 오류없이 실행이 되는데 꼭 작은따옴표를 써야되는 이유가 있는건가요? 혹시나 따옴표를 쓰지 않는다면 문제가 생기게 되는건가요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
8:54 초에 답 출력을 할 때요. 상속이면 부모 먼저 출력한다고 해서 Start Car created 까지 이해가 되는데 왜 그다음이 Engine started가 아니고, electric car created 인지 이해가 안되네요.ㅠ
해결됨
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
안녕하세요 강의 보다가 헷갈리는 부분이 있어서 질문드립니다 질문1. 3.3 LangGraph에서 도구(tool) 활용 방법 아래 agent 함수는 여러번 호출되는데 리턴하는 부분에서 새로운 배열을 만드는것 처럼 보이지만 add_messages에 의해 자동으로 누적되어 멀티턴 대화가 된다고 이해하면 맞을까요? def agent(state: MessagesState) -> MessagesState: """ 에이전트 함수는 주어진 상태에서 메시지를 가져와 LLM과 도구를 사용하여 응답 메시지를 생성합니다. Args: state (MessagesState): 메시지 상태를 포함하는 state. Returns: MessagesState: 응답 메시지를 포함하는 새로운 state. """ # 상태에서 메시지를 추출합니다. messages = state['messages'] # LLM과 도구를 사용하여 메시지를 처리하고 응답을 생성합니다. response = llm_with_tools.invoke(messages) # 응답 메시지를 새로운 상태로 반환합니다. return {'messages': [response]} 질문2. 3.5 Agent의 히스토리를 관리하는 방법 MemorySaver()의 목적은 주피터 노트북 각 블록을 사용하는데 있어 그 전에 실행해서 얻은 message를 메모리에 저장후 다음 요청 (update_query)에 반영하기 위해 사용된게 맞을까요?
미해결
LangGraph를 활용한 AI Agent 개발 (feat. MCP)
from langchain_core.messages import SystemMessage def agent(state: AgentState) -> AgentState: """ 주어진 `state`에서 메시지를 가져와 LLM과 도구를 사용하여 응답 메시지를 생성합니다. Args: state (AgentState): 메시지 기록과 요약을 포함하는 state. Returns: MessagesState: 응답 메시지를 포함하는 새로운 state. """ # 메시지와 요약을 state에서 가져옵니다. messages = state['messages'] summary = state['summary'] # 요약이 비어있지 않으면, 요약을 메시지 앞에 추가합니다. if summary != '': messages = [SystemMessage(content=f'Here is the summary of the earlier conversation: {summary}')] + messages # LLM과 도구를 사용하여 메시지에 대한 응답을 생성합니다. response = llm_with_tools.invoke(messages) # 응답 메시지를 포함하는 새로운 state를 반환합니다. return {'messages': [response]} 부분에 summary = state['summary'] agent시작하자마자 summary를 넣게되는데 해당 소스부분은 몇 번을 질문해도 처음에는 빈값이 들어가는게 맞나요? summary를 연속질문에 처음 시작 부터 적용하기 위해서는 아래처럼 session정보를 받아서 처리해야하는지 궁금합니다. from langchain_core.messages import HumanMessage query = '안녕' for chunk in graph.stream({'messages': [HumanMessage(query)], 'summary': graph.get_state(config).values['summary']}, config=config, stream_mode='values'): chunk['messages'][-1].pretty_print()
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
dhkddkwjd3@naver.com
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
회원ID는 고유한 값인데도 수치형 데이터로 넣어서 예측을 해야하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
customerID를 필요없을거라고 판단하는 이유는 뭔가요? 그리고 customerID를 drop 하지 않아도 값은 변화가 없나요 ?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
customerID를 필요없을거라고 판단하는 이유는 뭔가요? 그리고 customerID를 drop 하지 않아도 값은 변화가 없나요 ?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아직 중앙값으로 대체전인데 선생님이 구하신 표준편차랑 값이 다른데 왜그런걸까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
코랩 환경에서 실습을 진행하는데.. 꽤 자주 엄청 버벅이고 타이핑하면 한 2~3초 정도 뒤에 글자가 나타나고 이러는 경우가 계속해서 발생하는데 해결할 수 있는 방법이 있을까요??
해결됨
38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 1-10 2. 어려움을 겪는 부분 def find_not_repeating_first_character(string): alphabet_occurrence_array = [0] * 26 for char in string: if not char.isalpha(): continue arr_index = ord(char) - ord("a") alphabet_occurrence_array[arr_index] += 1 not_repeating_character_array = [] for index in range(len(alphabet_occurrence_array)): alphabet_occurrence = alphabet_occurrence_array[index] if alphabet_occurrence == 1: not_repeating_character_array.append(chr(index + ord("a"))) for char in string: if char in not_repeating_character_array: return char return "_" 아래 부분에서 시간복잡도가 O(N²) 인 것 같은데 왜 O(N)인지 궁금합니다. for 문은 O(N) 인 건 알겠습니다! if문에서 char가 not_repeating_character_array 리스트에 포함되어있는지 최악의 경우에 리스트 크기 만큼 돌아야하니까 O(N)라고 생각해서 총 시간복잡도는 O(N) * O(N) = O(N²) 로 계산했습니다... for char in string: if char in not_repeating_character_array: return char
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
실제 시험에서 답안 제출 후에 수정하거나 다시 제출 가능한가요??
