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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 안녕하세요 선생님! 2회 기출유형 (작업형1) 5분경에 df.iloc를 통해서 10개의 데이터를 대체하는 게 있는데요, 이전에 판다스 강의하실 때 iloc의 경우 :10이면 9까지만 포함되는 걸로 기억하는데 제 기억이 잘못된 걸까요? loc는 [0:9]면 9까지고, iloc는 [0:9]면 8까지로 기억하는데 헷갈리네요 ㅠㅠ 한 번만 다시 설명 부탁드립니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출 3회차 2유형문제로버스트 스케일링을 하는 이유가 무엇인가요?처음부터 수치형 데이터인데, 왜 로버스트 스케일링으로 변환해서 머신러닝안에 넣어주는 건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1차이 나는 이유가 있을까요..? 정답은 1986 2130 144 인데 143이 나옵니다. 코딩이 잘못된 부분이 있을까요? import pandas as pd df = pd.read_csv("5-2bmi.csv") df['bmi']=df['Weight']/(df['Height']/100*df['Height']/100) print(df) cond1=df['bmi']>=18.5 cond2=df['bmi']<23 cond3=df['bmi']>=23 cond4=df['bmi']<25 print(len(df[cond1&cond2]),len(df[cond3&cond4])) print(abs(len(df[cond1&cond2])-len(df[cond3&cond4])))
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed 저장을 하려면 이런 오류가 자꾸뜨는데 확인부탁드립니다. submit=pd.DataFrame({'CLIENTNUM':test_id, 'Attrition_Flag': pred[:,1]})
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
mean /mean_se/mean_ci_lower/mean_ci_upper/obs_ci_lower/obs_ci_upper/ 6회 기출문제 작업형3 마지막 문제 신뢰구간 구하는 문제에서 위와 같이 표가 나왔는데요. obs_ci_lower/obs_ci_upper 이 구간이 아니고 mean_ci_lower/mean_ci_upper 이 구간 인건가요?
해결됨
실무에서 사용하는 클라우드 보안 프로그래밍 (AWS, Python, Terraform)
강의 수강 중 궁금한 점이 있어 질문드립니다. s3 배포 시 제약조건? 멀티 프로바이더 부분에서 s3 배포 시, 서울 리전에만 배포가 안됩니다. (still creating 무한루프) 제가 배포하려는 코드는 아래와 같습니다. # provider.tf provider "aws" { region = "ap-northeast-2" } provider "aws" { alias = "apne3" region = "ap-northeast-3" } # main.tf resource "aws_s3_bucket" "apne2" { bucket = "tf-apne2-hb" } # 오사카 리전 resource "aws_s3_bucket" "apne3" { bucket = "tf-apne3-hb" provider = aws.apne3 } 서울 리전에 배포할 때 해당 버킷명을 사용할 때만 배포가 안되며, 다른 버킷명이나 다른 리전에 배포하면 잘 배포가 됩니다. 콘솔에서 위와 동일하게 생성해보면 "the ap-northeast-2 location constraint is incompatible for the region specific endpoint this request was sent to." 와 같은 에러가 떨어지는데 처음보는 경우라 혹시 알고 계신게 있는지 궁금해서 질문 남깁니다. vpc 배포 후 provider 변경 resource "aws_vpc" "apne2" { cidr_block = "10.0.0.0/16" } resource "aws_vpc" "apne3" { cidr_block = "10.0.0.0/16" } 위처럼 배포 시 서울 리전에 vpc가 2개 생성됐습니다. 이후 apne3 vpc 리소스에 provider = aws.apne3 을 추가한 후 plan 해보면 서울 리전에 vpc가 삭제되고 오사카 리전에 생기는게 아닌, 서울 리전에도 남고 오사카 리전에도 새로 추가가 됩니다. tfstate 파일에서도 provider와 속성값들이 변경은 되는데 기존 리소스는 왜 삭제되지 않는지 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의명 : 예시문제 작업형2(신 버전) 🆕 updated 2023.11 선생님, 해당강의에서 보여주신 2가지 방법 중, 1번째 방법으로만 제출해도 점수를 온전히 다 인정받을수있을까요?
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 안녕하세요 좋은 강의 감사드립니다.작업형2번에서 데이터를 분리할 때 train, target 2.train(타겟드랍), train(타켓) 이렇게 train을 그대로 쓸 때와 타겟을 없앤 train을 쓸 때의 차이가 헷갈립니다. 그리고 타겟으로 뺄 때외 안뺄때는 편의 차이인지 이유가 있는지 궁금합니다. 감사합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요~ 작업형3 C() 관련해서 이렇게 이해하면 될까요? 범주형 값일 때, 경우1. ols(회귀), logit(로지스틱회귀) 문자형 → 자동 처리 수치형 → C() 경우2. 분산분석 독립변수 == 범주형 변수 → 숫자만 C()로 묶어도 되고, 독립 변수 모두를 각각 C()로 묶어도 됨 항상 좋은 강의 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 cond1 = df['age'].mean() + df['age'].std() * 1.5 cond2 = df['age'].mean() - df['age'].std() * 1.5 out1 = df['age'] > cond1 out2 = df['age'] < cond2 print(df['age'][out1 | out2].sum()) print(df[(cond1)|(cond2)]['age'].sum()) 아래 코딩처럼 cond1 ,cond2 를 괄호로 묶으신 이유가 있을까요?? 위 방법처럼 묶지 않았을 때 같은 정답 나왔습니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
뭔가 알면 알수록 계속 욕심이 생깁니다.. (시험 때 어떻게든 score를 높이기 위해..) 총구매액, 최대구매액, 환불금액 같은 경우는 숫자가 너무나도 크기 때문에, StandardScaler를 쓰면 좋을 것 같아 보입니다. StandardScaler는 그 해당 컬럼 값의 max값과 min값이 1000이상 차이나면 사용하면 좋을까요? 어떤 경우에 쓰면 좋을지 방향성을 알고 싶습니다.
미해결
스프링 DB 2편 - 데이터 접근 활용 기술
[질문 내용] 안녕하세요, 스프링부트 3.3.0 버전이라서 교재에 나온대로 mybatis-spring-boot-starter 3.0.3으로 추가했는데 다음과 같이 ItemMapper가 빈으로 등록되지 않습니다. Could not autowire. No beans of 'ItemMapper' type found. 그래서 다른 분들처럼 버전 내려보기도 해봤는데 계속 오류가 뜨네요. 자주하는 질문에 나오는 프로젝트 초기화도 해봤는데 오류가 생깁니다. 한번 봐주시면 감사하겠습니다. 구글 드라이브 https://drive.google.com/file/d/1EDUWv_GFWyZqOXpXsSuGvkU_ovDC8SWA/view?usp=sharing
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[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 판다스에서 .corr사용했을 때 오류가 떠서 numeric_only=True같이 입력했는데 시험때도 써야하나요?
해결됨
스프링 DB 2편 - 데이터 접근 활용 기술
homeController에서 return "redirect:/items"; 를통해 itemController에 있는 items로 매핑이 된 메서드로 이동해 items뷰템플릿을 보여주는건 이해했습니다! 그런데 왜 localhost:8080 을 웝페이지에 띄웠을 때 static에있는 index.html이 호출이 되지 않고 homeController에있는 /URL이 호출이되나요 ? requestMapping("/") 이게 기본화면과 매핑된 URL인가요 ??
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
앞에서부터 70% 데이터 중 views 컬럼의 3사분위 수에서 1사분위 수를 뺀 값을 아래와 같이 풀이했는데, 코드가 실행되지 않는 이유가 궁금합니다. df = df[:int(len(df) * 0.7)] cond3 = df['views'].quantile(0.75) - df['views'].quantile(0.25) df[cond3]
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
왜 모의고사 문제들은 범주형 데이터를 라벨링만하고 수치형 데이터들은 스케일링 진행을 따로 하지않았나요??? 크게 상관없이 없는건가요? (꼭 할 필요없나요?)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
여유 없으면 랜덤포레스트 모델 하나만 해도 크게 지장없는 걸로 알고 있습니다. 근데 모델 구성 중에 max_depth 이나 random_state에 따라 점수가 차이가 날 수 있는 건 당연한데, 이 차이가 많이 날 수 있나요...? 저번 시험에서 max_depth 설정한 사람과 안한 사람 차이 점수가 10점 이상 난 걸로 알고 있어서...ㅠ 그리고 예를들어 모델 검증으로 max_depth=7이 max_depth=5가 더 좋은 평가지표가 나왔는데, 실제 test랑 비교했을 때 max_depth=5가 더 좋을 수 있는 것 아닌가요...?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
T1-21 문제 풀어보고 있는데요, 캐글에서 올려주신 코드로 작성한 결과와 제가 작성한 코드의 결과가 달라 질문 드립니다. (*제가 작성한 전체 코드는 맨 아래에 있습니다.) 바로 아래 코드에 대한 출력값은 90, 30, 30, 30 입니다. (답은 167.0 으로 출력됩니다.) 이를 통해 이상값 처리와 데이터 분할 모두 옳게 했다고 볼 수 있는데, 답은 165가 아닌 167이 나와서 도대체 어디서 잘못된건지 모르겠습니다. 답변 주시면 감사하겠습니다! # print(len(df['age'])) # print(len(df['age'].iloc[:30])) # print(len(df['age'].iloc[30:60])) # print(len(df['age'].iloc[60:90])) import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('../input/bigdatacertificationkr/basic1.csv') # print(df.head()) # print(df.info()) cond1 = df['age'] > 0 cond2 = df['age'] == round(df['age'], 0) df = df[cond1 & cond2] # print(df.head()) # print(len(df['age'])) # print(len(df['age'].iloc[:30])) # print(len(df['age'].iloc[30:60])) # print(len(df['age'].iloc[60:90])) median1 = df['age'].iloc[:30].median() median2 = df['age'].iloc[30:60].median() median3 = df['age'].iloc[60:90].median() print(median1+median2+median3)
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 안녕하세요 작업형 2 한 가지 방법으로 풀기를 봤는데요 지금까지는 결측치나 이상치가 없었던 것으로 알고있는데요 1.만약 8회차에 결측치나 이상치가 존재한다면 여기서 EDA이후 결측치나 이상치를 제거하고 인코딩으로 넘어가면 되는거죠?? 2.그리고 영상에서는 target빼고 원핫 인코딩으로 다 진행 하던데 혹시나 조금 더 꼼꼼하게 진행할려면 target데이터 제외후 범주형은 원핫 인코딩 수치형은 스케일링 돌린후 검증 데이터 나누고 randforest로 학습 및 평가 후 제출 하면 되는 걸 까요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
캐글에 올려주신 자료 중 T1-23 문제를 다시 풀어보고 있는데 선생님 답과 다른 답이 나와서 질문 드립니다. 선생님 풀이와 다른 부분은 10번째 값을 찾는 부분만 다른 코드로 했는데요 10번째 값은 88으로 같은데 중복값 제거 후 f1 중앙값이 75로 선생님 풀이의 값 77과는 다르게 나옵니다. 이유가 뭔지 알 수 있을까요? # f1 결측치를 f1을 내림차순으로 소팅했을 때 10번째 인덱스에 위치한 값으로 채움 df=df.sort_values('f1', ascending=False) df=df.reset_index() # print(df.head(10)) a=df.loc[9,'f1'] print(a) # print(df.isnull().sum()) df['f1']=df['f1'].fillna(a) # print(df.isnull().sum()) # age컬럼의 중복 제거 전 f1중앙값 m1=df['f1'].median() print(m1) # age컬럼의 중복 제거 후 f1중앙값 print(df.shape) df=df.drop_duplicates(subset=['age']) print(df.shape) m2=df['f1'].median() print(m2) print(abs(m1-m2))
