1) 해당 부분에서 비교연산자가 이상/이하가 아니고 초과/미만을 사용하고 있는데분위수값에 해당하는 값이 있으면 그 결과가 다를꺼 같아서요.25% 데이터 구하세요 하는 문제는 정의자체가 분위수값 미만의 값 이런식으로 정해진건가요? 2) 하위 25% 데이터를 구하는 함수가 있다면, 상위 25%는 ~ 를 이용해서도 함수를 쓸 수 있을까요?3) 가장 큰 값이 두개 이상인경우 더 앞선것을 불러오던데, 해결방법이 있을까요? (가장 큰 값이 동일한경우 모든 인덱스를 불러오게끔)

다른 강의들이나 교재들 보면 prior 자식 = 부모 는 순방향 이라고 설명해 주시는데이 강의에서만 역방향이라고 설명해 주시네요.특히 노랭이 63번도 정답이 4번인 이유가 "connect by 절에만 사용 가능하다" 이 부분이 틀렸기 때문이라고 나오는데.. 보충 설명이 가능하실까요?

안녕하세요섹션6의 강의를 듣다가 질문드릴게 있어 글을 작성하게되었습니다우선 강의를 너무 잘 듣고 있음에 감사드립니다.다만 질문이 하나있는데요섹션 6강의의 실습환경에 기반이 되어지는python과 airflow 그리고 DB는 버전에 맞게 미리 설치를 하고 강의를 들어야하는게 맞는거죠?저는 강의에서 최초 환경부터 같이 설치하는 모습을 보여주시나 했는데 없어서 여쭈어봅니다.

.env 폴더에 URL 등 key를 넣었는데도 에플리케이션 스타트업 fail이 뜹니다. 뭐가 문제일까요 ㅠㅠ

13:08 3번문제 풀이 중 강사님도 동일하게 입력했는데 제 데이터파일에 문제 있는건지.. 이유를 잘 모르겠어서 해결책을 찾고자 질문 남깁니다.  

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 선생님.시험 환경에서는 display가 활성되진 않나요?코랩에서만 되는걸까요.

시험에서 아래와 같은 데이터 불러오는 코드도 필요한가요?from google colab import filesupload =files.upload()df=pd.read_csv("members.csv")

안녕하세요 선생님 클러스터 설정 시 오류가 발생하여 질문 드립니다. ㅜㅜ   다른 질문 글들을 참고하여Cluster 1 삭제 후 재설치도 해보았고,putty로 접속하여 rm -rf /dfs/nn 명령어로 디렉토리 삭제 후 cluster 재설치도 해보았는데계속 오류가 발생합니다. 원인과 해결 방법이 있을지 문의 드립니다..   * stderr로그 일부Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException): Cannot create directory /tmp. Name node is in safe mode. The reported blocks 0 has reached the threshold 0.9990 of total blocks 0. The number of live datanodes 0 needs an additional 1 live datanodes to reach the minimum number 1. Safe mode will be turned off automatically once the thresholds have been reached. NamenodeHostName:server01.hadoop.com at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.newSafemodeException(FSNamesystem.java:1448) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkNameNodeSafeMode(FSNamesystem.java:1435) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.mkdirs(FSNamesystem.java:3100) at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.mkdirs(NameNodeRpcServer.java:1123) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.mkdirs(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:696) at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:523) at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:991) at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:869) at org.apache.hadoop.ipc.Server$RpcCall.run(Server.java:815) at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method) at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:422) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1875) at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2675) at org.apache.hadoop.ipc.Client.getRpcResponse(Client.java:1499) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1445) at org.apache.hadoop.ipc.Client.call(Client.java:1355) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:228) at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Invoker.invoke(ProtobufRpcEngine.java:116) at com.sun.proxy.$Proxy9.mkdirs(Unknown Source) at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.mkdirs(ClientNamenodeProtocolTranslatorPB.java:640) at sun.reflect.GeneratedMethodAccessor8.invoke(Unknown Source) at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:422) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler$Call.invokeMethod(RetryInvocationHandler.java:165) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler$Call.invoke(RetryInvocationHandler.java:157) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler$Call.invokeOnce(RetryInvocationHandler.java:95) at org.apache.hadoop.io.retry.RetryInvocationHandler.invoke(RetryInvocationHandler.java:359) at com.sun.proxy.$Proxy10.mkdirs(Unknown Source) at org.apache.hadoop.hdfs.DFSClient.primitiveMkdir(DFSClient.java:2339) ... 18 more

6강에서 Cursor의 AI를 이용해서 프로그램의 뼈대를 만드는 부분에서 강사님과 같은 프롬프트를 써도 미묘하게 폴더 구조가 강사님과 다르게 작성이 됩니다. 프롬프트가 같다면 무조건 결과가 같은건지 아니면 다를 수도 있는지.. 가능하다면 강의에서 구성한 뼈대 부분을 파일로 제공해 주실 수 있는지 문의드립니다. (전부 화면을 보고 다 따라치려고 해도 강의 화면만 보고는 그것도 무리인거 같습니다.) 기왕이면 이후의 남은 강의들에도 소스 코드를 제공해 주시면 좋을 것 같습니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요? 담당자님.해외 주재중인 수강생입니다.11회 필기 붙고 바로 실기치려고 했는데사정상 11회 실기 시험날 입국을 못할 것 같아내년 상하반기에 다시 트라이해야할 것 같습니다혹시 3개월만이라도 정지가 가능한지 여쭙습니다. 감사합니다.주재원 증명할 수 있는 노동비자 혹은 출입국 확인서 제출 가능합니다.

인강과 교재를 구매해서 듣고 있습니다.교재에 Chapter3 작업형1 연습문제(p164)를 풀고 싶은데, 파일들을 어디서 받을수 있을까요?type1_data1.csv를 읽을수가 없어서 1번부터 못풀고 있습니다 ㅠㅠ

문제2를 풀다가 보니,초기 데이터프레임 상태에서 1. 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)을 삭제함.--> 1 번 문제를 처리하고나면, 전체적인 결측치 상태가 달라집니다. 2. 그리고 30% 미만, 20%이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 대체하고1번 처리하고 난 후 2번 문제에 해당하는 조건의 컬럼은 없게 되는데, 이런 경우 1번 처리된 결과가 아닌 초기 데이터프레임 상태에 대해 문제를 풀어야 하는거죠?선생님 풀이도 초기 상태를 고려하여 풀이된 것 같습니다. 시험에서도 이렇게 하면 되는거죠? 

[색션3. 작업형1 판다스]의 Section9. 데이터 추가/변경에서행을 추가할 때는 df .loc[...] 이용해서 하는데Section5. 새로운 컬럼(열) 추가에서는그냥 df ['new'] = .... 로 추가를 하더라구요.이 둘의 차이가 있을까요? 제가 이해한 것은열을 추가할 때는 df ['new'] = 또는 df.loc[ , 'new'] =행을 추가할 때는 df.loc['new'] = 이렇게 쓸 수 있고loc를 사용하면 각각의 데이터를 넣을 수 있지만, 사용하지 않는 경우(Section5)는 일괄적으로 같은 값이 들어간다..인데맞는지 궁금합니다! 

[작업형2 모의문제2 16:18]sklearn에서 rmse,rmsle,mape 지원안되나요?현재 import 해보면 정상적으로 되던데 강의에서 지원안된다고 하신 부분이 구버전에서는 지원이 안되었던건지 궁금합니다!만약 시험에서 나오면 직접 구현안하고 import해서 사용해도 되는건가요?from sklearn.metrics import f1_score, mean_absolute_error, mean_squared_error, root_mean_squared_error, root_mean_squared_log_error, mean_absolute_percentage_error

지금 교제에 없는 10회 기출문제 강의 올라오면 프린터 출력이 가능할까요?

작업형2 모의문제1 10:47초 구간random_stae=2022에서2022로 설정하는 이유가 무엇인가요?

작업형1 모의문제1 강의 수강하려고 합니다. 코랩 파일에 members.csv 어떻게 저장하는 건가요?

안녕하세요. 강의 잘 들었습니다. 프로그램도 잘 작동합니다. 단지 종목수가 적어 종목을 100개까지 추가하고자 합니다. 어느 부분을 수정해야하는지 문의 드립니다.

안녕하세요. 주식 종목을 변경하고 싶은데 변경해야할 코드 부분을 알려주세요.

현재 RDS에 저장된 데이터를 AWS DMS를 활용해 Parquet 포맷으로 변환하여 S3에 저장한 뒤, EMR(Apache Spark)에서 해당 데이터를 분석/처리하는 구조를 고려하고 있습니다.이 방식이 일반적인 데이터 파이프라인 아키텍처로 적절한지 궁금합니다.또한 RDS에서 지속적으로 발생하는 변경 데이터를 CDC(Change Data Capture) 기반으로 S3에 업데이트하려고 하는데, 이 역시 DMS를 활용하는 것이 최선인지 아니면 다른 접근 방안이 더 적절한지도 조언 부탁드립니다.