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미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
강의 6분 후반에서 7분 언저리의 NEW를 눌러서 GET Request를 눌러서 Request NAME에 네이버를 적고 하는 부분을 어떻게 해야 하는지 도통 모르겠습니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
라이브러리 및 데이터 불러오기 import pandas as pd train = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/train.csv') test = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/ch4/test.csv') # test.isnull().sum() #결측치 처리 필요함 Item_Weight//// Outlet_Size target=train.pop('Item_Outlet_Sales') # 결측치 처리 train['Item_Weight'] = train['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) train['Outlet_Size'] = train['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) test['Item_Weight'] = test['Item_Weight'].fillna(train['Item_Weight'].mean()) test['Outlet_Size'] = test['Outlet_Size'].fillna(train['Outlet_Size'].mode()[0]) # train=train.drop('Item_Identifier',axis=1) # test=test.drop('Item_Identifier',axis=1) #다르므로 데이터 합친 후 레이블인코딩 하고 다시 train test로 나누기 combined=pd.concat([train,test]) #->그다음 레이블인코딩해보자 cols=train.select_dtypes(include="O").columns print(cols) from sklearn. preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le=LabelEncoder() combined[col]=le.fit_transform(combined[col]) #->다시 데이터 train과 test로 나누자 train=combined.iloc[:len(train)].copy() test=combined.iloc[len(train):].copy() print(train.shape, test.shape) #train데이터분할하기 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=100) # #모델구축(1) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # model=RandomForestRegressor(random_state=200) # model.fit(X_tr,y_tr) # pred = model.predict(X_val) #모델구축(2) import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) #성능평가 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import r2_score from sklearn.metrics import mean_squared_error result=root_mean_squared_error(y_val,pred) print('RMSE:', result) result = mean_squared_error(y_val, pred) print('MSE:', result) result = mean_absolute_error(y_val, pred) print('MAE:', result) result = r2_score(y_val, pred) print('r2:', result)
해결됨
React Native with Expo: 제로초에게 제대로 배우기
aws face liveness라는 서비스를 써야하는데 리액트, 코틀린, 스위프트만 지원하는듯 합니다. 네이티브 단은 건들 엄두가 안나서 웹뷰로 띄워서 카메라를 연결하려고 하는데 이론적으로 가능할까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
랜덤포레스트회귀로 하였는데 rmse값이 1099정도 나오는데요 이정도는 차이가 큰것일까요
미해결
스프링 부트와 리액트로 구현하는 소셜 로그인
강의 예제로 다운받은 버전은 SocialLoginWeb1703 인데요. 강의는 1303이네요. 스프링시큐리티 구현코드에 있어서도 차이가 나는데, 이유가 있는건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님의 코딩 # LightGBM import lightgbm as lgb lg = lgb.LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lg.fit(X_tr, y_tr) pred = lg.predict(X_val) print("lightgbm") print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 최종 제출 파일 (lightGBM) pred = lg.predict(test) result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv("result.csv", index=False) 저의 코딩 from lightgbm import LGBMClassifier lg = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) model = lg.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) pred.shape f1_score(y_val,pred, average='macro') # basic # 0.9257472552209252 pred = lg.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred' : pred}) submit.to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv') 여쭙고싶은 것은 선생님께서는 lg.fit을 어떤 변수에 넣지 않고 바로 학습시킨 뒤 그것으로 예측 및 검증을 하고 최종 test 예측까지 수행하시는데, 저는 lg.fit을 model이란 변수에 넣은뒤 예측 및 검증을하고, 최종적으로는 lg로 test 예측을 수행합니다. 혹시 이 차이에서 최종 예측성능에 차이가 생길까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
교수님 안녕하십니까? 3회 기출유형 (작업형2)를 혼자 풀면서 심사위원분들께서 채점을 할 때, 사용자 코드를 보고 채점 코드를 변경하시는지 혹은 일괄적인 코드로 채점을 하시는지 궁금함이 생겼습니다. 궁금한 점 1) 테스트 데이터값을 예측할 때 -> pred = rf.predict_proba(test)[:,1] 로 하지 않고, -> pred = rf.predict_proba(test) 로 테스트 데이터를 예측한 이후, 아래와 같이 진행하면 심사위원분들이 유동적으로 채점 코드를 변경하시나요? test_index = test.index[:] test_index submit = pd.DataFrame({'index':test_index,'y-pred':pred[:,1]}) submit.to_csv('result.csv',index=False) pd.read_csv('result.csv') ※ 교수님이 주신 채점 코드를 아래와 같이 제 임의로 변경하면 채점이 되는것을 확인했습니다. roc_auc_score(y_test,pred) -> roc_auc_score(y_test,pred[:,1]) ※ 다만, 사용자 데이터를 보지않고 채점 코드를 일괄적으로 적용하면, 정해진 제출형식에 어긋나게 작성해서 0점을 받을까 걱정이되서 문의드립니다!
미해결
React Native with Expo: 제로초에게 제대로 배우기
eas submit --platform ios Select a build from EAS ❯ Provide a URL to the app archive Provide a path to a local app binary file Provide a build ID to identify a build on EAS 이렇게 뜹니다 어떻게해야하나요?
해결됨
[2025] 비전공자도 가능한 React Native 앱 개발 마스터클래스
앱 빌드 중에 문제가 생겨 문의드립니다. 아래 알려주신 명령어를 입력하면 로컬이 아니라 expo.dev 사이트에서 앱이 빌드 되는 것을 확인 했습니다. 무료 계정 기준으로 빌드 시간이 30분~1시간 소요됩니다... npx eas build --platfo rm android --profile development 바쁘시겠지만 로컬에서 빌드하고 AVD에 설치하는 과정을 알려주시면 감사하겠습니다. 저와 같은 문제가 발생하시는 분들은 npm run android 또는 npm run ios 를 입력하시면 앱이 설치가 됩니다. 이게 정석인지는 잘 모르겠습니다..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
혹시 실습 파일 어디서 다운 받는지 알 수 있을까요??ㅠ 몇번째 강의 였는지 기억이 안나서 여쭤봅니다ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요~ 소문제 1번에서 자유도를 구할때는 len함수를 사용하고 소문제 3은 sum사용하셨는데 둘다 sum사용 가능한가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
test_size를 0.15로 잡은 이유가 있을까요 ?? 저 사이즈 크기는 어떻게 잡는게 좋은지 궁금합니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
결측치 처리 마지막 단계에서 'id'컬럼은 어떤 이유로 제거를 하는 것일까요 ??
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
'reviews_per_month' 컬럼을 삭제하는 방법으로 해도 상관이 있을까요 ?? 어떤 컬럼은 삭제하고 어떤 컬럼은 다른 값으로 채우는게 판단이 안될때 결측치 있는 컬럼 전부 삭제하는 방법으로 하면 안되는지 궁금합니다.
미해결
Airflow 마스터 클래스
안녕하세요? 강의중 python 으로 dag 작성시 별도의 디버깅을 하지 않는것으로 보입니다. 강의를 따라 실제 Dag 작성후 webserver에 반영을하면 여러가지 오류가 가끔 발생되는데, 사전에 디버깅 하는 요령이 있을까요 ?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
코드를 아래와 같이 작성하면 틀린것인지 궁금합니다! df=pd.read_csv('data.csv',index_col='Unnamed: 0') df.head() df=df.T print(df) me1 = df[2001].mean() me2 = df[2003].mean() print(sum(df[2001]>me1)) print(sum(df[2003]<me2))
미해결
[리뉴얼] 처음하는 MongoDB(몽고DB) 와 NoSQL(빅데이터) 데이터베이스 부트캠프 [입문부터 활용까지] (업데이트)
강의자료 중 MONGODB_FUNCODING_V1_2.zip 파일 압축을 풀면 일부 내용이 에러가 존재합니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 이번에 올라온 2유형 문제를 풀어보았는데요. <작성한 코드> import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # 사용자 코딩 pd.set_option('display.max_columns', None) # 전처리 target = train.pop('총구매액') train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # [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) # 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 RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit (X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error print("RMSE:",root_mean_squared_error(y_val, pred)) # 제출 pred = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred': pred}) submit.to _csv('result.csv', index=False) print( pd.read _csv('result.csv')) 결측치를 0으로 채우고 train,test 합쳐서 원핫인코딩 후 랜덤포레스트회귀 모델사용 RMSE 평가지표 값이 나왔는데 강사님 수치랑 너무 크게 차이가 나서요. 이렇게 많이 차이 나도 괜찮은건가요? 작을수록 좋은거이긴 하지만 강사님이랑 너무나 다른 값이 나와서 제가 작성한 코드와 화면 출력하여서 틀린부분이 있는지 문의 드립니다.
미해결
Next + React Query로 SNS 서비스 만들기
안녕하세요 Next app router 관련해서 질문드립니다. 현재 사이드프로젝트에서 route handler를 적극활용하고 있는데요. 제가 인프라나 백엔드 관련 지식이 없다보니 좀 헷갈리는게 있습니다. 현재 저희 서비스에서 특정 API는 클라이언트 컴포넌트에서 route handler로 API 호출 -> route handler에서 외부 백엔드 API 호출 이런 형태로 사용되고 있는데요, 이때 실제로 route handler 서버가 아래의 사진 중 어느 형태로 운용되는 것인가요? 즉, Next 프로젝트를 배포했을 때 각 유저마다 route handler 서버가 할당되는 것인가요? 아니면 모든 유저의 요청을 오직 하나의 route handler서버에서 대응하는 것인가요? 아니면 이게 배포 환경에 따라 달라지는것인가요?
해결됨
실전! Django 입문 [최신 5.2 버전]
python 3.11을 설치했었는데.. 본 강의에 따라 어제 python 3.13을 다시 설치했습니다. 강의에 따라 가상환경을 구축하기 위하여 첨부와같이 실행했더니 3.11이 구동됩니다. 어떻게 해결해야 할까요?
