*먼저 이 질문의 글을 그랩님께서 보신다면, [꼭][[꼭] 그랩님, 답변 부탁드립니다], Failed to load resource: the server responded with a status of 404 (Not Found) 상품 상세 페이지 질문입니다.https://inf.run/FB4N9링크부터 본 뒤 답변을 그 게시물에 해 주신 후이 질문 글 아래에도 답변을 부탁 드립니다.그랩님, 좋은 강의 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라, 아래 질문글에서 단 하나도 수정한 것 없이 몇일 뒤 재부팅만 해주었는데요, VS CODE에서 실행을 해주면 아래와 같이 에러도 줄어들어들었습니다.그리고 위 그림에서 축구공을 누르면 '상품 상세 페이지'가 아무리 기다려도 뜨지 않고 오른쪽에 에러가 발생합니다. 에러 발생 스샷 아래 첨부 합니다.( 참고로 이전에는 상품 상세 페이지의 상품 정보를 받고 있습니다...가 에러 없이 내용을 잘 불러왔었습니다.그런데 왜 지금은 아무리 기다려도 내용을 불러오지 못하는 이유를 모르겠습니다. )오른쪽에 에러를 해결하여상품 정보를 받고 있습니다... 내용이 불러오게 하려면 어떻게 해야 하나요?-------------------------------------------------------------------------------------------------또한 79강 강의 2분 56초 부터 3분 32초 보면,POSTMAN 테스트를 하는 부분이 나오는데,여기서 아래 사진을 보면[왼쪽 메뉴 get product] Body 부분에서그랩 강사님 화면과 다르게 뜨는데, 이것은 왜 그런 건가요?어떻게 해야 http://localhost:8080/products/1 , http://localhost:8080/products/2 ,http://localhost:8080/products/3 을 제대로 작동하게 할 수 있나요? 마지막으로 [참고 사진]으로 POSTMAN의 잘 작동하는 [get products]사진 첨부해 봅니다.어떻게 해야 이 모든 에러를 해결 할 수 있을지에 대해 자세한 답변 부탁 드립니다. 

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

강사님 안녕하세요, end point를 생성하는 과정에서 문제가 생겨 문의드립니다. 다른 분 댓글에서 알려주신대로 "user model for inference"에서 create endpoint를 하려고 하면 버튼이 동작하지를 않아서요ㅜㅜ버튼을 누르면 이런 404 에러가 뜹니다. databricks region은 East US로 잘 설정되어있고 end point이름도 설정하였는데 왜 이런 오류가 나는지 조언 구할 수 있을까해서 댓글 남깁니다! 감사합니다 :)

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

안녕하세요 강사님, 유익한 강의 공유해주셔서 정말 감사합니다.다름이 아니라 이미지에 노이즈 추가하는 코드 공유 부탁드릴 수 있을까해서 큐앤에이 남기게되었습니다. 감사합니다.

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 강사님. ‘행렬식의 풀이’ 강의에서 마지막에 ‘Ａ가 ｎｘｎ으로 정방행렬일 때 아래 명제는 서로 동치다’ 부분에서 행렬 A는 coefficient matrix인가요?

안녕하십니까 강사님. 최소제곱해 강의 중에서 정방행렬을 만들기 위해 rank가 n이라면 A의 transpose를 통해 역행렬을 만들어준다고 하셨는데 만약 rank가 m과 n 중에서 나오지 않는다면 사용할 수 없는 방법론인가요?

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.

6번 강의에 패키지, 파이썬, 아나콘다 버전 강의와 일치 안 시키고 진행해도 되나요? 하다가 버전 때문에 안되면 어떡하나요?

안녕하세요. 텍스트 데이터 분석 실습 부분 수강중입니다. 해당 예시데이터를 받을 수 있는지 문의드립니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요melt함수에서 이렇게 계속 오류가 발생합니다. 어떻게 조치해야할까요? 

안녕하세요 이상치 데이터 합성하는 방법 코드가 안올라가져잇는것 같고코드자로 별도로 요청해야지 이메일로 주신다고 하신것같은데자료 공유부탁드립니다.감사합니다. 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요기초통계(문자) 코드를 작성했는데, 계속 오류가 뜹니다. 왜 오류가 뜨나요? 

 import io from pyspark.sql.functions import pandas_udf, col from pyspark.sql.types import BinaryType IMAGE_SIZE = 256 @pandas_udf(BinaryType()) def resize_image_udf(df_series): def resize_image(path): """resize image and serialise back as jpeg""" image_path = path.replace("dbfs:", "") image = Image.open(image_path) width, height = image.size image = image.crop(((width-IMAGE_SIZE)/2, (height-IMAGE_SIZE)/2, (width+IMAGE_SIZE)/2, (height+IMAGE_SIZE)/2)) image = image.resize((IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE), Image.NEAREST) output = io.BytesIO() image.save(output, format='JPEG') return output.getvalue() return df_series.apply(resize_image) image_meta = { "spark.contentAnnotation": '{"mimeType":"image/jpeg"}' } df = ( file_info_df.withColumn("image", resize_image_udf("path")) .withColumn('image', col('image').alias('image', metadata=image_meta)) ) display(df) 안녕하세요 이미지 바이너리칼럼에 메타 정보를 추가했음에도 불구하고 display 한값이 아래처럼 바이너리 상태로 보이는데 왜그런지 알수 있을까요?databricks 무료버전 + jpg파일 databricks내에 카탈로그 볼륨에 저장해서 사용한게 다르긴 하지만 그거때문에 그러진 않을 것 같고 spark 4.0.0 사용하고 있습니다 ㅠ

너무 좋은 강의 잘 듣고 있는데, 제가 강의 따라 하다가 o3-mini 모델은 image 객체 자체를 넘기는것도 안되고 base64로 인코딩한것도 넘길수가 없네요~~ 제가 이해한게 맞나요? 코드가 자꾸 에러가 나서 이것저것 수정하다 알게 됬습니다.