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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 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?
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[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?
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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?
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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 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! 😊
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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 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!
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[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.
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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?
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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]
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[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?)
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[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...?
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[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)
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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 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??
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[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))
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(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
조건문 강의 5:46초 에 나오는 조건문 예시문제에서 출력값이 5보다 크네요 라고 하셨는데 5보다 크지 않아요 가 맞지 않나요 ? number = 3 3 > 5 니깐 else 문이 출력될 것 같습니다
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(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 아직 다 듣지 않았지만 궁금한 사항이 있어서 여쭤봅니다. 현재 올라와있는 동영상 강의는 완성본인가요, 아니면 계속 업데이트 될 예정인가요 ? 강의 내용에 기출문제도 포함되어 있나요 ? PDF 파일은 어디에 있을까요 ? 감사합니다.
