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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
3번 문제 코딩을 #f3의 결측치 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3으로 반환 후 총 합을 정수형으로 출력 df.head() df=df['f3'].fillna(0) df.replace('silver',1).replace('gold',2).replace('vip',3) 이런 방법으로 풀어나갈 수 있는 방법은 없을까요?
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
강의를 잘 듣던 도중에 궁금증이 생겨 질문드립니다. #9.1 이미지 최적화 강의를 듣고 나서 생긴 궁금증입니다. 여러 img태그를 next에서 제공하는 Image 태그로 교체함으로써 웹사이트의 이미지를 최적화시킬 수 있다는 점은 잘 이해했습니다. 하지만 이렇게 된다면 이전 강의에서 배운 도서 상세 페이지에서 도서의 표지를 검은색 배경으로 깔기 위해 사용했던 div 태그 내의 css ( BackgroundImage: url(...) ) 부분이 가져오는 이미지는 최적화가 전혀 되지 않을 것 같다는 생각이 들었습니다. 열심히 최적화를 해 봐야 저 부분에서 풀 사이즈의 이미지를 중복해서 가져온다면 성능에 다시 악영향이 갈 것 같다고 생각하였고, 나름의 답을 생각해 보았는데, 어떤 답이 맞는 것인지 잘 모르겠어 이렇게 질문드립니다. 배경 부분도 Image 태그로 불러운 다음 css를 적절하게 사용해 똑같이 배경 느낌으로 만들어 준다. css url로 가져온 이미지는 자주 가져오지 않으므로 최적화하지 않아도 큰 영향은 없다. 사실 고민을 해 보아도 이 두가지 밖에 떠오르지 않아 둘 중에 답이 있는 것인지, 아니라면 어떤 방법을 적용하는 것이 좋은 방법일지 질분드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 2에서 카테고리가 많으면 레이블인코딩을 진행하고, 적으면 원핫인코딩을 한다고 이해해도될까요? 그리고 레이블 인코딩은 범주형데이터만 사용하는데, 원핫 인코딩은 그러지 않는 이유가 궁금합니다
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
인강은 자료 다운로드 받아서 드래그앤드롭하면 되는 거 알겠는데 책으로 할 때는 자료 어떻게 불러오나요? 작업형1 연습문제 풀고 있는데 복붙하면 자료 안 불러져와서 에러 뜨네요 빠른 답변 해주세요ㅠㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
구글 코랩에서 사용 중인데, 파일 업로드 어떻게 하나요? 코드에 import pandas as pd df = pd.read _csv("type1_data1.csv") df = pd.read _csv(" https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/bigdata_analyst_cert/main/part1/ch3/type1_data1.csv ") 이렇게 붙여넣기 했는데 이렇게 하는게아닌가요? 드래그앤드롭 하라고 하셨는데 어디다 드래그앤드롭 하라는 건가요?ㅠ
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
22:03 do...while문 질문 제 생각으로는 printf문 출력 후 i++이 나와서 증가되고 while문 i에는 2가 들어가야 될거 같은데 잘못 이해하고 있나요... 선생님 말씀대로라면 while문 실행 후 증감이 되야 될거 같은데요
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 데이터 안 불러져오는데 어떻게 해야하나요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
비전공자 열심히 쫓아가는중입니다..^^; 21:00초대 int check=i 변수가 가 실행되는 시점이 잘 이해가 안갑니다. i 에 대입되는 값이 그대로 check에 들어가는 원리인가요? 홀수는 "현재숫자"만 출력되고 짝수는 "짝수입니다"까지 출력되구요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
전체 학생수의 계산 값이 너무 크게 나옵니다..
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 검색해보세 여기서 계속 오류가 납니다 그리고 궁금한게 있는데요 데이터가 세개일때는 train으로 합쳐줘야해서 concat해서 df를 만든것이 train 데이터가 되는거 아닌가요? df=pd.concat([X_train,y_train['Reached.on.Time_Y.N']],axis=1) df 위에 코드처럼 df를 만들면 저게 train으로 해서 뒤에 쓰여야 할것 같은데 뒤에라벨인코딩 할 때 왜 df[col]=le.fit_transform(X_train[col])가 아니고 X_train[col]=le.fit_transform(X_train[col])l]) 이렇게 되는지 잘 모르겠어요... df는 그럼 concat으로 생성하고 뒤에 안쓰이는거 아닌가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험 환경에 csv파일 생성 예시 코드가 주어지나요? 케글 모의고사 보니까 주어져 있어서요!
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
안녕하세요! 강의 듣다가 에러가 발생해서 문의드립니다. 어디가 정확히 에러가 나는지 잘 모르겠어서, 어떻게 해결을 해야할지 모르겟네용... 클라이언트와 서버컴포넌트의 하이드레이션 과정에서 에러가 발생한다고 하는데요ㅠㅠ... 4ch 앱라우터 데이터 패칭 할 때 에러난건데, 서버 에러도 같이 뜹니다!! 아니면 서버의 문제라서 클라이언트-서버컴포넌트 하이드레이션까지 문제가 생긴걸까요?? ( 서버는 건드린 적이 없는데 ㅠㅠ ) < 에러 발생 내용 > hook.js:608 A tree hydrated but some attributes of the server rendered HTML didn't match the client properties. 아래 사진은 서버 vscode 터미널 사진입니당 ㅠ Invalid this.prisma.book.findMany() invocation in C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\src\book\book.service.ts:27:35 24 } 25 26 async findAllBooks() { → 27 return await this.prisma.book .findMany( Error querying the database: FATAL: Tenant or user not found PrismaClientInitializationError: Invalid this.prisma.book.findMany() invocation in C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\src\book\book.service.ts:27:35 at In.handleRequestError (C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\node_modules\@prisma\client\runtime\library.js:122:7154) at In.handleAndLogRequestError (C:\Users\82106\Desktop\06_onebite-server-main\node_modules\@prisma\client\runtime\library.js:122:6188)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('data6-1-3.csv') print(df.shape) # print(df) df['sum'] = df.iloc[:,1:7].sum(axis=1) # print(df.head()) df['year'] = df['날짜'].str[:4] # 2022 12 # 2020 11 # 2021 9 # 2024 9 # 2023 9 df1 = df.groupby('year')['sum'].mean() # print(df1) df1 문제풀이를 보니까 groupby이후에 그냥 12로 나누셨던데 년도자료마다 갯수가 달라서 12로 나누면 안되는건아닌지 궁금합니다 아래는 선생님 풀이입니다. # 3. 연도별 그룹핑(총범죄).sum() result = df.groupby("연도")['총범죄'].sum()/12
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 시간이 너무 없어서, 3유형은 선택과 집중해서 보고 가려고 합니다. from statsmodel.formula.api import ols model = ols('키 ~ 몸무게' , data=df).fit() print(model.summary()) newdata = pd.DataFrame({'몸무게':[50]}) pred = model.get_prediction(newdata) pred.summary_frame(alpha=0.05) 이 부분 말고도 볼만한 부분이 따로 볼만한 부분이 있을까요..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
print(train.shape, test.shape) train.head(1) test.head(1) train.info() test.info() train.isnull().sum() test.isnull().sum() train.describe() test.describe() target = train.pop('Segmentation') print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) 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) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) 다음과 같이 작업형 2 기출 4회를 한 셀에 풀고 있는데 target 구문을 겟더미 실행하기 전에 타이핑했습니다. 이후 모델 학습 및 평가를 실행하려고 하니 다음과 같은 에러가 뜹니다. 에러 코드가 복사가 안됩니다. 이 점 양해바랍니다. ㅜㅜ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
인코딩 한 다음 train과 test 컬럼수가 안맞을때 test컬럼이 많을경우 train = train.reindex(coulumns = test.columns, fill_values =) 이렇게 해도 되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 3-6 회귀- 검정데이터 분리에 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train.drop('charges'), axis=1),하고 y값으로 chages를 넣어주면 된다고 하셨는데 이 부분이 이해가 안가요. train, test하다가 갑자기 y값이 나온 것과 train.drop('charges')에서 charges를 제외하는데 y값에 charges를 넣는게 이해안됩니다...
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
cols = train.select_dtypes(include = 'object').columns ncols = train.select_dtypes(exclude = 'object').columns all_df = pd.concat([train,test]) c_all_df = pd.get_dummies(all_df[cols], drop_first = True) n_all_df = all_df[ncols] line = int(train.shape[0]) c_train = c_all_df.iloc[:line] c_test = c_all_df.iloc[line:] n_train = n_all_df.iloc[:line] n_test = n_all_df.iloc[line :] train = pd.concat([c_train,n_train], axis = 1) test = pd.concat([c_test, n_test], axis = 1) train.shape test.shape 강의 19분 49초 쯤 보면, object type만 concat을 시켰더라구요, 근데 실제로 수치형 데이터도 있을 수 있으니깐 위의 코드처럼 수치형도 별도로 불러와서 최종 train과 test / concat을 해줘야 하는거 아닐까해서요. 제가 저렇게 object type만 불러오는지 모르고 accruacy score 점수 매겨봤는데 0.49가 나오더라구요.. 저 방법이 맞는지 문의드리며, 좀더 간단한 코드가 있을까요? 저게 제일 직관적이긴 할것 같은데,,,,
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
https://www.kaggle.com/code/agileteam/t3-ttest-1samp 캐글에 있는 학생들의 평균이 75을 넘는 것을 물어보는 문제에서 학생들의 평균과 75를 비교해야하는 것 아닌가요? 그런데 단순히 학생들의 점수와 75를 비교하고 있어서 이해하기 어렵습니다. 코드는 ttest_1samp(scores, mu, alternative='greater') 이렇게 되어있고 scores는 점수리스트입니다.
미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
안녕하세요. 임베딩 모델 실행 하는데 아래의 에러가 발생합니다. 혹시 오픈ai 유료로 사용해야 api키 사용 가능한건가요 ? 에러메시지는 할당 쿼터를 초과 했다는데, 임베딩 모델 실행 전 gpt에 질문한건 없었습니다. .env 로딩 실행도 해놨습니다.
