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미해결
Airflow 마스터 클래스
BaseOperator 생성이 문제일까요? Invalid URL Error 가 나네요. *** Could not read served logs: Invalid URL 'http://:8793/log/dag_id=dags_seoul_api_corona/run_id=manual__2025-06-13T01:23:17.406645+00:00/task_id=tb_corona19_count_status/attempt=1.log': No host supplied
미해결
스프링 MVC 1편 - 백엔드 웹 개발 핵심 기술
이번 강의에서 @ServletComponentScan 에 대한 설명을 들으면서 궁금한 점이 생겼는데요, 서블릿 생성과 등록 차이에 대한 질문좀 드리겠습니다. ServletApplication 이 실행되고 @ServletComponentScan 이 붙어있으면 현재 내 패키지를 포함해서 하위 패키지를 뒤져서 서블릿을 모두 찾아 자동으로 서블릿을 등록해준다고 하셨습니다. 아마 서블릿 컨테이너에 등록하는 것이겠지요? (틀렸다면 말씀해주세요) 그런데 여기서 이 등록이라는 것이 서블릿 객체로 생성해서 등록하는 것인지 아니면 객체가 아닌 단순히 스프링 빈처럼 빈이름이라던가 해당 서블릿을 타입이라던가 그런것을 식별 정보만을 사용해서 등록한다는 것인지 궁금합니다. 왜 이 부분을 질문 드리냐면 이전 강의에서 서블릿 컨테이너의 역할중에 서블릿 객체를 생성하는 역할이 있다고 강의 하셨는데요. 서블릿이 자동 등록될 때 만약에 객체를 생성해서 객체가 등록된다면 @ServletComponentScan 은 단순히 스캔 및 서블릿으로 등록 판별만하고 서블릿 객체를 생성하는건 서블릿 컨테이너의 역할이 될 것 같은데 만약에 객체를 생성해서 등록하는게 아닌 스프링 빈처럼 @ServletComponentScan 이 이름, 타입같은 정보로만 등록하는 것이라면 서블릿 컨테이너의 서블릿 객체 생성 역할은 언제 일어나고 언제 사용되는건지 잘 모르겠습니다. @WebServlet에서 알맞은 url 매핑 요청이 들어왔을 때 그제서야 서블릿 컨테이너에 있는 정보를 바탕으로 서블릿 객체를 생성하고 request와 response를 받는 식인가요? 결국 제가 궁금한건 @ServletComponentScan 에서 말하는 자동 등록이 스프링 컨테이너가 하는 객체 생성까지 포함인지, 아니면 별도의 정보로 등록하고 컨테이너가 하는 객체 생성도 별개의 것인지 궁금합니다. 감사합니다!
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 타겟변수 value_counts로 어떤정보를 보려고 하는것이며 정보에따라 전처리시 달라지는게 있을까요?
미해결
스프링 부트와 리액트로 구현하는 소셜 로그인
안녕하세요 혹시 해당 강의에 GitHub 주소나 자료가 따로 없을까요..?
미해결
스프링 부트와 리액트로 구현하는 소셜 로그인
안녕하세요, 강사님 리엑트 코드와 똑같이 만들었지만 페이지가 이상하게 나옵니다. 요런 식으로 나오는데 추가적으로 만져야 할 게 있을까요? 제 패키지 파일 공유드립니다. { "name": "login_react", "private": true, "version": "0.0.0", "type": "module", "scripts": { "dev": "vite", "build": "vite build", "lint": "eslint .", "preview": "vite preview" }, "dependencies": { "@emotion/react": "^11.14.0", "@emotion/styled": "^11.14.0", "@mui/icons-material": "^7.1.1", "@mui/material": "^7.1.1", "react": "^19.1.0", "react-dom": "^19.1.0", "react-router-dom": "^7.6.2" }, "devDependencies": { "@eslint/js": "^9.25.0", "@types/react": "^19.1.2", "@types/react-dom": "^19.1.2", "@vitejs/plugin-react": "^4.4.1", "eslint": "^9.25.0", "eslint-plugin-react-hooks": "^5.2.0", "eslint-plugin-react-refresh": "^0.4.19", "globals": "^16.0.0", "vite": "^6.3.5" } }
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
데이터 전처리 부분에서 원핫 인코딩을 진행하는데, 저는 object형 컬럼들을 따로 설정해서 원핫인코딩을 진행하였습니다. 하지만 강의에서는 따로 이런 것 없이 바로 원핫을 진행하였습니다. 그런데 f1_score가 약 30%정도 점수가 차이나서 혹시 컬럼을 안지정하고 원핫을 하는게 맞는지 헷갈리네요! 항상 [작업형2]전처리 부분을 어떻게 해야할지 잘 모르겠습니다..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
from scipy.stats import shapiro cond_tree_A = df['종자'] == 'A' cond_tree_B = df['종자'] == 'B' cond_tree_C = df['종자'] == 'C' cond_tree_D = df['종자'] == 'D' cond_fert_1 = df['비료'] == 11 cond_fert_2 = df['비료'] == 12 cond_fert_3 = df['비료'] == 13 print(shapiro(df[cond_tree_A & cond_fert_1]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_A & cond_fert_2]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_A & cond_fert_3]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_B & cond_fert_1]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_B & cond_fert_2]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_B & cond_fert_3]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_C & cond_fert_1]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_C & cond_fert_2]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_C & cond_fert_3]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_D & cond_fert_1]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_D & cond_fert_2]['토마토수'])) print(shapiro(df[cond_tree_D & cond_fert_3]['토마토수'])) 단일표본검정, 대응표본검정, 독립표본검정, 일원분산분석에선 stats.shapiro() 괄호 안에 준비된 데이터에서 하나의 열만 들어갔는데, 이원분산분석에서는 shapiro() 괄호 안에 df[cond_tree_A & cond_fert_1]['토마토수'] 이런식으로 들어가더라고요.. 제가 나름대로 이해해보려 했는데 이게 맞는지 궁금합니다. 종자, 비료 컬럼은 범주형 독립변수이기 때문에 정규성 검정을 할 수 없다. 따라서 4개의 종자와 3개의 비료로부터 나올 수 있는 경우의 수(12가지) 모두에 해당하는 토마토수에 대해 정규성 검정을 한다. df[cond_tree_A & cond_fert_1]['토마토수'] 는 df에서 종자가 A이고 비료가 11에 해당하는 토마토수만 모아놓은 것이다. 데이터 프레임에서 조건에 해당하는 특정 열의 데이터만 뽑아내려고 할때 df[조건]['열 이름'] 이런식으로 쓰면 된다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1.분류모델에서 검증데이터 분할시 stratify 옵션은 타겟변수명 넣으면 될까요? 예)train_test_split(train,target,test_size =0.2 , random_state =2022, stratify =target) 2.분류모델에서 는 평가모델에 상관없이 무조건 사용해도되는지요?제약사항이 있는지 궁금합니다.
미해결
스프링 부트와 리액트로 구현하는 소셜 로그인
안녕하세요, 강의 너무 잘 수강하고 있습니다. 강의 수강 중 질문이 생겨서요 refresh Token을 사용하지 않는 이유가 있을까요? access 토큰 하나를 하루의 유효기간을 부여해서 사용하는 이유가 궁금합니다. jwt 버전이 0.11.5로 진행해주셨는데 0.12.x 버전도 있는 걸로 알고 있어요 버전의 올라감과 동시에 로직의 변화도 있는 거로 알고 있습니다. 요것도 0.11.x로 진행하신 이유가 궁금합니다.
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 이렇게 작성해도 감점 없을까요? 영상에 나온 rmse 값보다 훨씬 작습니다. (저는 rmse : 816.38 나옵니다) # 2. 탐색적 분석 / 결측치 채우기 # 환불금액 # print( train.info ()) # print(train.head(3)) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) a = int(train['환불금액'].mean()) # print(a) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(a) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(a) train = train.drop('주구매상품',axis=1) test = test.drop('주구매상품',axis=1) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) # 3. 인코딩 target = train.pop('총구매액') # print(target) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) # print( train.info ()) # print( test.info ()) # 4. 분할 from sklearn.model_selection import train_test_split x_t, x_v, y_t, y_v = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 0) # 5. 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state = 0) model.fit (x_t, y_t) pred = model.predict(x_v) # 6. 평가 - 816.38 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error rmse = root_mean_squared_error(y_v, pred) print(rmse) # 7. 예측 pred = model.predict(test) # 8. 제출 submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to _csv("result.csv", index=False) result = pd.read _csv("result.csv") print(result)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
캐글 3유형 문제 푸는중입니다. stats.ttest_rel(df['bp_pre'], df['bp_post'], alternative='greater') stats.ttest_rel(df['bp_post'], df['bp_pre'], alternative="less") 두 코드의 결과 중 통계량은 왜 다를까요? 하나는 양수 하나는 음수입니다. 적은 것 보고 적다고하고, 큰 것을 크다고 하면 결과가 같다고 들었던 것 같은데 잘못 알고있는걸까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 오브젝트가 대부분인 데이터인데, 오브젝트를 드랍한 게 인코딩 했을 때보다 점수가 더 좋게 나오는 경우.. 그냥 드랍해서 모델 학습시켜도 되는 걸까요? 전에 다른 회차에서도 하나만 수치형 데이터인데 그 수치형 데이터만으로 예측한 게 점수가 더 좋게 나왔었어요..!
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
미해결
스프링 MVC 1편 - 백엔드 웹 개발 핵심 기술
이전에 저희가 구현했을때는 Map에서 그냥 url일치하는 것을 가져오다보니 이해가 쉬웠는데 핸들러 매핑이라는 개념으로 바뀌다 보니 꽤나 헷갈리는 부분이 있어서 질문드립니다. 핸들러 매핑과 어댑터 제가 제대로 이해하고 있는게 맞는지 꼭 확인좀 해주시면 감사하겠습니다. 추측이 좀 있습니다... 먼저 컨트롤러를 찾기 전에 어떤 핸들러 매핑 사용해야하는지 찾고 그 다음 이 핸들러 매핑을 사용해서 알맞은 컨트롤러를 찾는게 맞는다. 이번 강의에선 먼저 우선순위가 높은 RequestMappingHandlerMapping 이 @RequestMapping 이 있는지 확인한다. 없으므로 다음 우선순위로 넘어간다. BeanNameUrlHandlerMapping 이 컨트롤러들을 확인해서 일치하는 스프링 빈 이름이 있는지 찾는다. 일치하는 스프링 빈이 있으므로 핸들러로 꺼낸다. 꺼낸 핸들러를 처리하기 위한 어댑터를 찾는다. 앞서 직접 구현한 V5에서 처럼 어댑터를 하나씩 꺼내어 adapter.supports() 하여 알맞은 어댑터 인지 찾는다. RequestMappingHandlerAdapter 와 HttpRequestHandlerAdapter 는 아니므로 넘어가고 SimpleControllerHandlerAdapter 이 처리 가능한 어댑터로 반환된다. 여기까지입니다. 제가 특히나 궁금한 것은 핸들러 매핑입니다. 제가 적은 핸들러 매핑 방식은 핸들러 매핑이 먼저 우선순위대로 하나씩 선택되고 선택된 핸들러 매핑이 다시 컨트롤러들을 검사해서 알맞은 컨트롤러를 찾는 식으로 적어놨는데요. 즉, 먼저 RequestMappingHandlerMapping 이 선택되고 @ReqiestMapping 인 컨트롤러가 있는지 찾고 없으면 다음 BeanNameUrlHandlerMapping 이 선택되고 매핑 방식인 빈 이름으로 컨트롤러들을 검사해 있으면 반환. 어댑터는 위에 적은 그대로입니다. 이런 식으로 이해했는데 제대로 이해했을까요? 혹 틀린부분이나 잘못 이해하고 있다면 꼭 지적해주시면 감사하겠습니다. 감사합니다...!!
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?
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?
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)
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!
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?
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??
