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체험환경에서 프린트하면 데이터프레임으로 변경시키는방법

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 선생님, 지금까지 코랩이나 주피터에서 연습할때는 프린트 없이 출력하면 데이터테이블 형태로 나와서 보기 편했는데, 체험환경은 프린트를 무조건 넣으면 시리즈로 나와서 보기 불편한데, 이걸 데이터프레임형식으로 보는 방법이 있나요...? ㅠㅠ

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찌찌찌누 댓글 2 좋아요 0 조회수 65

연습문제? 캐글

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 책과 강의 구매후 공부중입니다. 책에 챕터3에 연습문제가 있는데요, 해당 문제는 강사님의 깃허브에서 파일이 있더라구요. 그리고 캐글에도 다른 연습문제가 있는거 같은데.. 두 곳에서 문제를 다 풀면 좋지만, 시간 여건상 하나만 선택해야 한다고 했을때, 어느 문제를 풀어보는게 좋을까요?

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ejrwls10 댓글 2 좋아요 0 조회수 55

random_state 관련 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예시문제 작업형 2를 풀다 생긴 질문인데요. train_test_split함수에 들어있는 random_state값이 바뀔때 마다 평가지표의 값이 눈에 띄게 달라지는데 정상인가요? 0일땐 800초반대, 1일땐 1100중반대가 나오는데, 이정도면 꽤나 차이가 나는게 아닌지요? +시험 현장에선 random_state 값을 두세개 넣어보는게 좋을까요?

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황규현 댓글 2 좋아요 0 조회수 83

체험환경 제2유형

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

강사님 말씀하신 아래 방법 외에 train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test)는 안되는건가요? 이것도 원핫인코딩과 동일한데 확인부탁드립니다. # [선택2] 원핫 인코딩 (카테고리가 다르면 합쳐서 진행 필요함) # df = pd.concat([train, test]) # df = pd.get_dummies(df) # # 다시 분리 # train = df.iloc[:len(train)] # test = df.iloc[len(train):] # print(train.shape, test.shape)

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wlysh999 댓글 2 좋아요 1 조회수 73

사용자 입력값으로 input 수정시 문자열을 date객체로 바꾸는 이유

해결됨

한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지

const getStringedDate = (targetDate) => { let year = targetDate.getFullYear(); let month = targetDate.getMonth() + 1; let date = targetDate.getDate(); if (month < 10) { month = `0${month}`; } if (date < 10) { date = `0${date}`; } return `${year}-${month}-${date}`; }; 초기값 설정 할 때 input 태그가 date 객체를 해석하지 못해서 위의 getStringedDate() 함수로 문자열로 변환하여 value 속성으로 넣어줘야 한다고 하셨는데요, 사용자 입력값을 넣을 때는 input을 수정하면 문자열로 들어가기 때문에 다시 date 객체로 바꿔주는 함수를 새로 사용해야 하던데 <input name="createdDate" onChange={onChangeInput} value={getStringedDate(input.createdDate)} type="date" /> 이미 여기서 getStringedDate() 로 객체에서 문자열 변환하는 함수를 사용해서 값을 나타내야하기 때문에 onChangeInput() 함수를 사용해야 하는건가요? 이 흐름이 맞는 거 같긴한데 왠지 좀 번거로운거 같아서 제가 이해한게 맞는지 궁금해서요 참고로 섹션13 12.14)강의의 10:22 부분을 듣고 생긴 질문입니다!

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green 댓글 2 좋아요 0 조회수 106

3유형 1-3번 p-value의 경우 반올림 명시

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 p-value 값을 구할때, 반올림하거나 정수를 구하라 이런말 없으면 그냥 카이제곱검정했을 때 나온 소숫점 자리수 전부 다 입력해야하나요? 하나라도 빠지면 틀리는걸까요? 자리수 명시가 명확하지않는경우도 있나요?

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찌찌찌누 댓글 2 좋아요 0 조회수 63

len과 sum

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

10분 4초에서 합동분산추정량을 구할 때 자유도는 sum을 쓰시고 그 전 1번 문제에서 자유도를 구하실 때는 len으로 하셨는데, 차이가 있을까요??

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임지오 댓글 3 좋아요 0 조회수 104

1유형, 3유형 답안 제출

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

1유형이랑 3유형에서 소문제가 여러 개 있을 때 답을 하나씩 옮겨적는다고 하면 문제 1-1 답안 적고 1-2 답 확인하러 코드로 넘어가면 1-1 답안 유지되나요 아니면 사라지나요?

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이성주 댓글 2 좋아요 0 조회수 68

회귀모델 평가지표

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

분류모델의 경우 평가값이 0.9언저리면 괜찮은것으로 알고 있는데 회귀모델의 경우 평가지표 값이 r2같은것 제외하고는 mae,rmse등은 낮은것이 좋은것으로 알고있습니다 근데 평균의 10%이하 정도 보통 좋은것으로 알고있는데 어떤값이 좋은지 어떻게 비교할수 있나요??

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김경원 댓글 2 좋아요 0 조회수 89

교재 576페이지 : S3의 버킷을 AWS에서 찾을 수가 없음

미해결

코드로 배우는 React 19 with 스프링부트 API서버

위 이미지는 교재 376페이지의 상단 부분입니다. testUpload()를 실행시켰더니 "Tests Passed:"라는 메시지와 함께 실행성공되었습니다. 그런데, 위 이미지에 나와있는, "S3의 버킷"을 AWS 어디에서 찾을 수 있는 지 모르겠습니다. 아래 이미지는 나의 AWS S3 버킷 부분입니다.

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hee woong Yoo 댓글 2 좋아요 0 조회수 71

가상환경 확인

해결됨

실전! Django 입문 [최신 5.2 버전]

가상환경을 맞추는 작업(확인)을 하지 않으면 어떤 문제가 생기는지요?

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Young Sang Hwang 댓글 3 좋아요 0 조회수 139

기출3회 작업형2

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

혹시 수치형과 범주형데이터를 분리했다가 합치지 말고, 바로 원핫인코딩을 진행해서 해도 괜찮을까요? 또, max_depth도 꼭 필요한지, 어디서 적용해야하는지도 궁금합니다

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최혜인 댓글 3 좋아요 0 조회수 111

CSS 적용이 안되는 문제

미해결

제로베이스부터 배우는 웹개발의 개념과 바이브 코딩

안녕하세요! Portfolio 제작 강의를 따라하던 중, 지속적으로 CSS가 적용되지 않는 문제가 발생하여 문의드립니다. 화면 속 글자가 움직이는 걸로 보아 JS는 연동이 된 것 같은데 CSS가 문제가 있는 것 같아요. agent가 계속 해결을 못해서 문의 남깁니다.

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elsh97 댓글 2 좋아요 0 조회수 164

unstable_cache 사용 시 적정 revalidate 값 문의

해결됨

Next.js 완벽 마스터 (v15): 노션 기반 개발자 블로그 만들기 (with 커서AI)

안녕하세요. 지금까지 알려주신 내용에서 Notion 통해 글을 추가/삭제했을 때, 그에 대한 반영이 이루어지기 위해 unstable_cache 적용 시 revalidate 옵션(단위: s(초))을 줘야 하는 것을 확인했습니다. (getPublishedPosts 구현부분에서 언급되지 않은부분이라 강의내용과 공식문서 토대로 동작 확인했습니다.) Notion이 아닌 실제 페이지에서 글쓰기를 했을 때는 revalidateTag 함수를 호출하여 캐시를 무효화시켰었습니다. 문제는 목록 가져올때도 매번 revalidateTag 함수를 사용하게 된다면 캐시 사용하는게 무의미해질거라 생각합니다. 즉시 반영을 위해서는 Webhook 연동이 필요해보이나, 생각보다 구현 난이도가 복잡해서 revalidate를 적절하게 주는게 좋을거라 생각했습니다. 그렇다면 효율적인 revalidate 값은 어느정도로 지정하는게 좋을까요?? TanStack Query ClientProvider에서 지정한 것처럼 1분 정도가 적절하려나요?? 그리고 실제 구현 이루어지는 프로그램(ex. 쇼핑몰)에 따라 기준이 달라질 것 같은데요. 이에 대한 강사님 의견 듣고싶습니다.

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nmnnhlba 댓글 2 좋아요 0 조회수 114

원핫 인코딩 , 라벨인코딩 선택의 기준

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 수강중 문의드립니다 전처리 파트 중 인코딩 부분에서, 인코딩 했을 때 칼럼수가 너무 많아질 경우 원핫 말고 라벨인코더를 사용하는데요 시험장 컴퓨팅 환경을 기준으로 컬럼이 몇개 오버될경우 라벨인코더를 사용하면 좋을지 에대해 기준점을 제시해주시면 감사하겠습니다.(현재 200개 언더로는 원핫 쓰고 그이상은 라벨인코더 쓰는 식으로 하고있습니다)

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dnrwls9115 댓글 2 좋아요 0 조회수 163

구글로그인은 따로 찍으실 계획없으신가요?

미해결

React Native with Expo: 제로초에게 제대로 배우기

expo go에서 만들고있는데 구글 승인 오류문구가 계속 나오네요 400에러인데 해결하기 어렵습니다 ㅠ.ㅠ

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지환 댓글 2 좋아요 0 조회수 335

git hub 브렌치 강의내용 21~24쪽의 내용이 없네요

미해결

React 완벽 마스터: 기초 개념부터 린캔버스 프로젝트까지

20.update-object받으니 컴포넌트의 기억저장서 부터이고 21조건부 랜터링부터 ~ 24이벤트전파까지의 소스 브랜치가 없네요

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yoo 댓글 2 좋아요 0 조회수 93

교재 571페이지: AWS ACL 편집 관련

해결됨

코드로 배우는 React 19 with 스프링부트 API서버

부록 AWS Elastic Beanstalk 공부 중입니다. 교재 571페이지 ACL 편집부분에서.... AWS 버킷에서 ACL을 편집할 수 있는 창을 찾을 수가 없네요. 답변 좀 부탁드리겠습니다.

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hee woong Yoo 댓글 2 좋아요 0 조회수 68

작업형 2유형 코드 점검 한번만 부탁드립니다..

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # 사용자 코딩 # print(train.shape, test.shape) # print( train.info ()) # print(test.isnull().sum()) y_train = train.pop('총구매액') # print(train.shape, test.shape) m = train['환불금액'].mean() train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(m) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(m) # 원핫, 라벨링인코더 # print( train.info ()) # print(train.shape, test.shape) #라벨인코더 # cols = ['주구매상품', '주구매지점'] # from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # le = LabelEncoder() # for col in cols: # train[col] = le.fit _transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) #원핫 print(train.shape, test.shape) data = pd.concat([train,test], axis = 0) data_oh = pd.get_dummies(data) train = data_oh.iloc[:len(train)].copy() test = data_oh.iloc[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) # print(train.head()) #스플릿 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_var, y_tr, y_var = train_test_split(train, y_train, test_size = 0.15, random_state = 0) #랜포 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_var) import lightgbm as lgb lgbmr = lgb.LGBMRegressor(random_state=0) lgbmr.fit (X_tr, y_tr) pred1 = lgbmr.predict(X_var) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error rmse = root_mean_squared_error(y_var, pred1) print(rmse) #라벨 rf 716.2595627489613 #라벨 lgb 667.9290102574973 #원핫 rf - 762.9476701424611 #원핫 lgb - 652.1802049238468 #제출 pred = lgbmr.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to _csv('result.csv', index=False) print( pd.read _csv('result.csv')) 저렇게 4개 비교해서 원핫 lgb로 제출했는데요 옳게 했는지 코드 점검 한번만 부탁드립니다 그리고 질문이 있는데요 실제 시험 들어가면 import pands as pd랑 트레인 테스트 저거 주나요? 외워야하나요? 저 화면 처럼 실제 시험도 저렇게 구성되어있나요?

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황증조 댓글 2 좋아요 0 조회수 116

데이터 이상치 파악

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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

train과 test 데이터 전처리 시, 두 데이터 모두에서 '총구매액' 과 '최대구매액'이 음수이길래 이상치인줄 알고 전처리에 고민을 좀 했습니다. 고민하다보니 전액 환불한 경우에는 논리적으로 음수가 맞더라고요. 그래서 별도의 이상치 처리는 안 했습니다. 다만, 제가 궁금한점은 실제 시험에서 이상치가 나왔을 때 대응 방법 (예를 들어, 이상치가 아닌 데이터만 살리는 등) 이 문제처럼 test데이터에서 이상치가 나올 가능성이 있는지와 대응방법 (test데이터의 행은 삭제해서는 안 되는 것으로 알고 있습니다.) 위 두가지가 궁금합니다.

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gkxncu 댓글 2 좋아요 0 조회수 104

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