1유형 6회 기출
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
sum(axis=1) 을 항상 꼭 써줘야 하나요? 행 방향 열방향이라고 하셨는데 지금 행 방향 1행으로 다 더하니까 axis=0 아닌가요?
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tlsdk0284
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묻고 답해요
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분산이 다르면 독립표본검정 사용
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이제 levene검정을 통해서 분산이 다르면 독립표본검정을 실시하면 되는데, 만약 같으면 무엇을 사용해야하나요???
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임재홍
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iloc 관련 질문
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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베리
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로버스트 스케일링
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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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lovelove567
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5회 작업형1 2번문제
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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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최종인
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오류 코드와 해결방법요청
해결됨
[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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이유경
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6회 기출문제 작업형3 마지막 문제 신뢰구간 질문
해결됨
[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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ahrajoa
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s3 bucket 생성 에러
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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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예시문제 작업형2(신 버전)에서 첫번째방법으로만 풀어도 점수 다 받을수있나요?
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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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though07
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작업형 2번 데이터 분리 과정 질문
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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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rkgml5153
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작업형3 C() 질문 드립니다.
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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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류다은
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2회차 작업형 1 문제 3 질문드립니다.
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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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조현우
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전처리 질문입니다.
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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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sso03046
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numeric_only=True는 실제 시험에서 작성해야하나요?
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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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진현
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제가 컴퓨터 문제가 있어서 새로 설치 했어요.
미해결
Flutter로 SNS 앱 만들기
제가 컴퓨터에 문제가 생겨서 새로 갈아 엎었어요. 작업영역은 다른 드라이브에 있어서 데이터 불러서 쓰려고 했는데요. 버젼이 달라서 그런지 잘 안돼요. 설치를 이렇게 했어요. android-studio-2023.3.1.18-windows flutter_windows_3.22.2-stable node 20.10.0 이렇게 설치했습니다. 환경변수도 원하는 폴더에 설치하고,경로도 잘 되었구요 flutter doctor 은 에러없이 잘 마무리 했어요. 그리고, 기존에 강의 받던 폴더를 열였는데 이렇게 나오네요. 이제 정상적인지 모르겠네요 1번은 Project Files/Project/등등이 있던데 Project로 해놓고 사용해도 별문제가 없지요. 2번은 다운로드해서 뭘 설치해야합니까.현재 이렇게 설치 되어있습니다. 3번은 디바이스가 비활성화 되어있습니다. 며칠째 진도를 못빼고 있어요 도와주세요 컴퓨터를 새로 밀면 설치는 이렇게 하고 기존에 작업한 데이터를 불러와서 쓰는데 파이어베이스는 따로 건드릴 필요 없는건가요? 파이어베이스에 프로젝트가 있으니 이부분부터 건드려야 하지 궁금합니다.? git 늦게 설치했어요. 순서와 상관있나요?
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vadain2000
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작업형1 모의문제1 문제1 질문
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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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정원
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스케일링
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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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임재홍
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빅분기 작업형 2 질문!
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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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임재홍
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빅분기 놀이터 캐글
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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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세린
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작업형2 궁금증
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??
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