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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
EDA를 할때 무엇을 알아내서 전처리를 해야하는지 너무 헷갈려요 결측치가 있는지 없는지 보고, 칼럼 갯수확인하고, 트레인과 테스트셋의 카테고리 수 비교 ? 이런것만하면될까요 ㅠㅠ.. 아직 EDA에서 전처리로 연결하는 감을 못잡겠어요..(큰일났어요...)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 2가 드뎌 정리된 듯하면서도 아직 어렵습니다ㅠㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
C()는 무조건 일원 이원 분산분석에서만 적용되나요? 다중 선형회귀나 앞부분 강의에서는 별도로 C()를 확인하지 못해서요
미해결
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
[질문 내용] 안녕하세요, 강의 중에 궁금한점이 있어 글 남깁니다. 스프링 부트 스타터에 톰캣이 인베디드 되어서 저절로 가져오기 때문에 서버에 따로 톰캣을 설치할 필요가 없다고 하셨는데, 그렇다면 각 프로젝트를 서버에 띄우게 되면 모두 톰캣이 멀티 인스턴스로 띄우고 각 프로젝트는 모두 다른 포트를 사용해야하는걸까요? 만약 그렇다면 각 프로젝트에 톰캣 포트 세팅을 따로 해주어야하는데 해당 부분은 서버에서 하는게 아닌 프로젝트를 배포할때 세팅 파일에 따라 세팅이 되는 걸까요?
미해결
재고시스템으로 알아보는 동시성이슈 해결방법
Database JDBC URL [Connecting through datasource 'HikariDataSource (HikariPool-1)'] Database driver: undefined/unknown Database version: 8.3 Autocommit mode: undefined/unknown Isolation level: undefined/unknown Minimum pool size: undefined/unknown Maximum pool size: undefined/unknown 실행과 테이블 다 잘 만들어 지는데 이런 로그가 계속 뜹니다. 제 mysql 문제일까요? mac os 사용중이고 강의처럼 docker를 통해 띄우는게 아닌 홈브류로 mysql을 다운받아서 쓰고있었어서 그대로 쓰는중입니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! 시험이 코앞으로 다가온 시점에서... 순차적으로 강의를 듣고 있는데 데이터 전처리(결측치/이상치 제거) 이후에 학습모델에 적용하기 위해 수치형 데이터들은 스케일링을, 범주형 데이터들은 인코딩을 해서 train 데이터를 만드는 것으로 이해하였습니다. 그다음 평가(예측)를 위해서 모델에 적용할때 ans = (y_test['income'] != '<=50K').astype(int) 와 같이 타겟값을 바꿔야하는 경우와 평가모델별로 predict, predict_proba 를 사용하는 경우가 정해져 있는건지 이 부분이 헷깔립니다 ㅜㅜ
해결됨
김영한의 실전 자바 - 고급 2편, I/O, 네트워크, 리플렉션
안녕하세요. 영한님의 자바 시리즈를 달리고 있는 수강생입니다. 혹시 고급 3편은 올해 12월 안에는 출시가 되는지 아니면 올해를 넘겨 2025년에 1-2월에 출시가 되는지 대략적인 시기가 궁금합니다.
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 # your code import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") df.head(3) df = df.sort_values('views',ascending=False).head(10) df r1 = 9690.0 df.iloc[:10,-1] = r1 cond = df['age'] >=80 print(df[cond]['views'].mean()) 안녕하세요 10번째 최소값을 r1= 9690.0 으로 지정 후 df.iloc[:10.-1] = r1로 지정후 결과를 냈더니 9690.0으로 나오는데 왜그런걸까요?
미해결
실전! 스프링 데이터 JPA
실전! 스프링데이터 jpa에서 8강을 듣고있는데 memberRepository 파일도 영상과 똑같이 코딩했는데 왜 안되는지 모르겠습니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업3을 위한 원포인트 레슨은 혹시 없을까요? 물론 범위가 광범위하다는 건 알지만, 그래도 혹시:::::
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train[cols]) test = pd.get_dummies(test[cols]) 아래처럼 cols로 범주형 칼럼을 인덱싱해서 넣지않고 위처럼해도 되나요? 수치형은 건드리지 않고 범주형에 대해서만 인코딩하기에 cols를 따로 하지 않아도 되나요?
미해결
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
안녕하세요 엔티티를 준영속 상태로 만들면 1차 캐시에서 제거되고, 관련 SQL도 제거된다고 하셨는데 실제로 돌려보니까 insert 쿼리가 나가더라고요 실제 db에는 저장 되진 않았습니다. insert 쿼리가 나가는 이유가 무엇 때문일까요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 예시문제 작업형 3번의 2번 문제 풀이에서 질문있습니다! 여기에서 로지스틱회귀 분석을 위해 범주형 변수 중 인코딩이 되지 않은 Gender 변수에 C(Gender)를 붙이셨더라구요 혹시 인코딩되지 않은 변수의 앞에 C를 붙이는 것이 필수로 수행되어야하는것일까요? 제가 궁금해서 C를 붙이지 않고 모델썸머리를 출력하고 값을 비교해봤는데 모든 표값이 같기는 했습니다. 만약, 필수로 C를 붙여주어야한다면 로지스틱회귀분석 뿐만아니라 분산분석(일원/이원)에도 모두 붙여주어야 할까요?
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 헷갈리는 부분이 있어 질문드려요. 회귀분석에서 ols사용시는 ols("종속변수~독립변수1+독립변수2+독립변수3"...) 같은 형태로 사용하고 다중분산분석 ols에서는 ols("종속변수~독립변수1*독립변수2*독립변수3"...) 이렇게 사용해야하는 것이 맞을까요? 회귀분석 : +, 다중분산분석:*
미해결
[신규 개정판] 코딩 입문자를 위한 파이썬 완벽가이드
마우스 자동화 라이브러리 설치 시, 이러한 글이 뜹니다. 어떻게 해결할 수 있을까요?
해결됨
기초 탄탄! 독하게 시작하는 Java - Part 2 : OOP와 JVM
안녕하세요! 강의를 듣던 도중에 의아한 부분이 있습니다. 8분 43초 부터 들은 바에 의하면 문자열 리터럴 로 생성한 문자열은 (1) Runtime Constant Pool에 저장되고, (2) 사용되는 시점에 String Contant Pool 에 복사된다. new 키워드 로 생성한 문자열 객체는 String Constant Pool 에 저장된다. (이 내용은 10분 28초 ) 위 내용을 다음 사진처럼 표현해보았습니다. 여기서 한 가지 의아한 부분이 있는데요. 문자열 리터럴과 new 키워드 로 생성한 문자열 객체 둘 다 String Contstant Pool 에 저장된다면, 동일성 비교에서 true 가 반환되지 않을까요?? 그러나 실제로는 동일성 비교를 하면 false 를 반환하게 됩니다. 제가 이해했던 바로는 문자열 리터럴은 String Constant Pool에 저장 되고, new 키워드를 통한 문자열 객체는 Heap 영역 에 저장되기 때문에 동일성 비교에서 false를 반환한다 라고 생각했습니다. String s1 = "hello"; String s2 = "hello"; String s3 = new String("hello"); s1 == s2; // true s1 == s3; // false 결론적으로 제가 궁금한 부분은.. new 키워드 로 사용한 문자열 객체는 String Constant Pool이 아닌 단순히 JVM Heap 영역 에 저장되는 것이 맞지 않는지 궁금합니다! 좋은 강의 감사합니다!! (11분 08초에 natvie 오타가 있는 것 같습니다!)
미해결
자바(Java) 알고리즘 문제풀이 입문: 코딩테스트 대비
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 아래와 같이 코드를 작성하였을 때 예제에는 정상정답이 나오고, 저도 반례를 찾지 못하는데, 채점에서는 오답이라고 나옵니다. 어느부분이 오답인지, 그리고 반례가 뭐가 있을지 궁금합니다.ㅠㅠ import java.util.*; public class Main { public static class schedule implements Comparable<schedule>{ int pay = 0; int day = 0; schedule(int p,int d) { this.pay = p; this.day = d; } @Override public int compareTo(schedule o) { if(this.day == o.day) return o.pay - this.pay; else return o.day - this.day; } } public void solution(List<schedule> list) { Collections.sort(list); int answer = 0; int day = list.get(0).day; Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(Collections.reverseOrder()); for(schedule s : list) { if(day == s.day) { queue.offer(s.pay); } else { if(!queue.isEmpty()) { int p = queue.poll(); answer += p; } queue.offer(s.pay); day--; } } System.out.println(answer += queue.poll()); } public static void main(String[] args) { Main T = new Main(); Scanner kb = new Scanner(System.in); int n = kb.nextInt(); List<schedule> list = new ArrayList<>(); for(int i=0; i<n; i++) { int pay = kb.nextInt(); int day = kb.nextInt(); list.add(new schedule(pay, day)); } T.solution(list); } }
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
마지막에 result.to_csv("result.csv",index=False) 실행누르고나서 제출만 누르면따로할건없나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
numpy 표준편차랑 pandas표준편차가 다르다고 하셨는데 pandas 표준편차가 시험 표준인걸까요? import를 안하고도 사용할 수 있는 numpy 표준편차가 훨씬 접근하기 편해보이는데 왜 pandas로 쓰라고 하시는지 알 수 잇을까요 ?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
전처리 및 피처엔지니어링 단계에서 범주형 컬럼과 수치형 컬럼을 굳이 4개의 데이터로 나누지 않고 var1 = ['A', 'B', 'C'] (범주형 컬럼 리스트) var2 =['D', 'E', 'F'] (수치형 컬럼 리스트) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, LabelEncoder col = train.select_dtypes(exclude='O').columns cols = train.select_dtypes(include='O').columns scaler = MinMaxScaler() train[col] = scaler.fit_transform(train[col]) test[col] = scaler.fit_transform(test[col]) # 범주형 변수 인코딩 for i in cols: le =LabelEncoder() train[i] = le.fit_transform(train[i]) test[i] = le.transform(test[i]) 이런식으로 해도 될까요? 추가적으로 수치형 데이터의 스케일링은 필수가 아닌가요?(일부 회차에서 수치형 데이터는 스케일링하지 않아서 여쭤봅니다!)
