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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
코틀린 코루틴 완전 정복
isActive라는 확장 프로퍼티를 이용해서 일시 중단 시점을 만들지 않고도 확인할 수 있다는 내용은 이해했습니다. 다만 본 강의의 예시에서는 while문을 통해서 계속해서 isActive를 확인해서 취소된 걸 곧바로 알 수 있었지만, 만약 실무에서 coroutine내에 어떤 로직들이 길게 적혀 있다면, 한 줄 한줄 마다 if 문을 통해 isActive를 확인해야 하는 코드가 들어가야 하는 걸까요? 아니면 조금 비효율적인 것을 감안하고 yield 같은 함수를 중간 중간에 넣어두어야 하는 걸까요?
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..
미해결
Flutter로 SNS 앱 만들기
섹션14페이징기능_1게시글 목록 화면에 페이징 적용_feed_repository.dart 에서 에러가 발생했습니다 그런데 예전에 좋아요에서 원본코드 (feed_repository.dart) getFeedList()부분 QuerySnapshot<Map<String, dynamic>> snapshot = await firebaseFirestore.collection('feeds').where('uid', isEqualTo: uid).orderBy('createAt', descending: true).get(); 문제가 발생되어 다음과 같이 수정하여 동작아였으나 14페이징기능_게시글 목록 화면에 페이징 적용 하면서 어떻게 해야할지요 Query<Map<String, dynamic>> query = await firebaseFirestore.collection('feeds').orderBy('createAt', descending: true); if (uid != null) {query = query.where('uid', isEqualTo: uid); } QuerySnapshot<Map<String, dynamic>> snapshot = await query.get();
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
350개의 개인 앱을 만들어 월급의 7배 수익을 달성한 방법
안녕하세요. 현재 수강 중입니다. 계정을 여러개 운영하는데 있어서 컴퓨터 아이피는 같아도 상관없을까요? 아이피가 같으면 계정이 여러 개이더라도 하나로 취급하는지 아니면 각각으로 취급하는지 궁금합니다.
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.
