173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
미해결
[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 숫자를 적고 플레이 누르니 경고문구가 뜹니다. 단무지카페@지메일.com 님이 작성했으니 이곳으로 문의하라는데요. 무시하고 계속하기를 클릭하면 되나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
자주활용되는 판다스 예제 듣고 시계열듣는건가요? 아니면 작업형 듣는건가요
해결됨
실습으로 배우는 선착순 이벤트 시스템
현재 카프카로 데이터를 보내기전에 redis를 사용하여 발급된 쿠폰 개수에 대한 동시성 처리를 해서 개수에 대한 검증 로직이 있다고 앞서 강의에서 얘기를 하셨습니다. 그러면 발급된 쿠폰 개수가 100개 되고 난 이후의 요청은 그냥 무시하면 되나요? 쿠폰이 천개, 만개 이렇게 매우 많다면 쿠폰 발급에 대한 요청을 바로 DB에 저장을 하면 DB에 부하가 심해져서 카프카를 도입해 이러한 부하를 낮춘다고 이해를 했습니다. 궁금한 점은 DB에 대한 부하를 낮춰도 이벤트 시기에 수많은 사용자들의 요청으로 인해 서버 자체에 대한 부하는 굉장히 심할꺼 같은데 서버에 대한 부하를 낮추는 방법은 없나요? 현재 흐름이 쿠폰 요청 -> 서버 -> reids에서 쿠폰 개수 확인 -> 카프카 -> 컨슈머 -> DB 인데 이러한 흐름을 요청 -> 서버 -> 카프카 -> 컨슈머 -> redis에서 쿠폰 개수 확인 -> DB 이렇게 바꾸는 방식은 어떤지 궁금합니다. 이런식으로 하면 서버쪽에서 카프카로 데이터를 비동기로 전송한다면 서버 자체에도 부하가 낮아지지 않을까 라는 생각이 들어서 여쭤 봅니다. redis streams나 래빗엠큐 같은 다른 기능들도 있는데 Kafka를 사용하신 이유가 궁금합니다. 만약 쿠폰 발급이 100개처럼 적게 발급하는 시스템이라면 굳이 카프카를 도입을 할 필요가 없는건가요? publisher가 카프카로 데이터를 보내면 consumer가 바로 받아와서 DB에 처리를 하면 안되겠죠? 이렇게 처리를 하면 바로 DB에 저장을 하는 상황이니 DB에 부하가 심해진다고 생각합니다. 현재 강사님이 알려주신 코드를 바탕으로 시스템을 구축하고 여기에 부하 테스트를 한다고 했을때 어떤 식으로 단계를 잡아서 부하 테스트를 하면 좋을지 조언을 해주실 수 있을까요 한번에 너무 많은 질문해서 죄송합니다.
미해결
파이썬/장고로 결제 시작하기 (Feat. 아임포트) - 기본편
영상이 이해가 잘 안되 몇번을 돌려봤습니다. 제가 이해하고 있는게 맞는지 알고 싶어 문의 드립니다. 모바일에서는 콜백함수의 동작이 되지 않기 때문에, m_redirect_url 인자에 url 정보를 정의하면, 결제 페이지 이동 후, 자동으로 정의된 페이지로 이동이 된다 check_url에 의해 order.p k, payment.p k 인자 정보를 받기 때문에 order_check은 별도의 추가 코드 없이 pc와 모바일에서 동일한 동작을 보장받을 수 있다. 제가 이해하는게 맞는지 알고 싶습니다.
미해결
파이썬/장고로 결제 시작하기 (Feat. 아임포트) - 기본편
코드의 내용을 보자면 admin에서 action을 이용해 여러개의 쿼리셑을 받아 각각을 한번씩 처리합니다. @admin.display(description=f"지정 주문결제를 취소합니다.") def make_cancel(self, request, queryset): for order in queryset: order.cancel("관리자가 주문결제를 취소했습니다.") self.message_user(request, f"{queryset.count()}개의 주문결제를 취소했습니다.") 그런데 Order의 cancel()에서 orderpayment_set, 즉 manytomany 중계 테이블내 모든 관련한 결제 내역을 가져와 cancel을 시도합니다. 결제 가능 여부를 확인하는 코드에서 보자면 def can_pay(self) -> bool: return self.status in (self.Status.REQUESTED, self.Status.FAILED_PAYMENT) 두 가지 조건만 있습니다. 실패했거나, 성공한 경우 입니다. 때문에 DB에는 관련한 주문이 여러간의 실패 + 1건의 성공의 이력인데 굳이 모든 이력을 가져와 cancel을 하는 이유가 무엇인지 알고 싶습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
구버전 영상도 학습해야 하나요?
미해결
그림으로 배우는 쿠버네티스(v1.35)
[질문 하기] clusterrolebinding은 namespace와 상관없이 clusterrole을 바인딩 시키는데, 공식문서( https://kubernetes.io/docs/reference/kubectl/generated/kubectl_create/kubectl_create_clusterrolebinding/ )에 보면 옵션중에 -n / --namespace가 존재합니다. 이 옵션은 어떤 역할을 하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
섹션 뒤로 갈 수록 좀 많이 심화인거 같은데... 28~35정도가 심화라고 생각하면 될까요? 저번에 1유형에서 0점이어서 지금부터 하고 있는데 자신감이 너무 떨어져요..ㅋㅋ ㅠㅠㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
2025 시나공 빅데이터 분석기사 실기 교재를 가지고 공부하고 있습니다. p.245 / 04.데이터 전처리 / 레이블 인코딩 관련 문의입니다. 결측치를 가지는 object 컬럼의 경우 레이블 인코딩을 하는 경우 "결측치"를 하나의 값으로 분류하는 거 같습니다. 이러한 경우 레이블 인코딩 후 결측치가 존재하지 않는 것으로 결과가 나옵니다. 문의) 결측치를 포함한 object 타입의 컬럼의 경우 결측치 변환 후 레이블 인코딩을 진행하는 게 맞는지? 결측치와 관계없이 레이블 인코딩을 진행하는 게 맞는지? 문의드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df = df.drop(cols,axis = 1) cols 변수가 예시에서는 [,]의 시리즈 형태인 것 같은데 그럼 만약 age 열을 삭제하기 위해서 시리즈 형태로 만들어서 df.drop(['age']) 로 하면 왜 안되는건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
여기서 age 열을 바로 삭제하려면 어떻게 코딩하나요? df.drop('age') ..?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
map을 적용한다는 것이 어떤 의미인가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import numpy as np 의 의미가 무엇인가요? 풀어서 설명 부탁드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
133 <ipython-input-75-22be5135b79e>:17: FutureWarning: Downcasting behavior in `replace` is deprecated and will be removed in a future version. To retain the old behavior, explicitly call `result.infer_objects(copy=False)`. To opt-in to the future behavior, set `pd.set_option('future.no_silent_downcasting', True)` df['f3'] = df['f3'].replace('vip',3) 133 정답 아래 이것이 어떤 에러 메시지인가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님, 교재중에 p157번 보면 cond = df['views']<=1000 df = df[cond] df['f4'].value_counts() print(df.index[0]) 정답이 isfj라고 되어있는데요. df.index[0] 하면 인덱스가 0인 값을 물어보니까 횟수 3이 답이 되는거 아닌가요? 그 위에 코드에서도 f4 컬럼 종류별 개수로 한번 value_counts를 했어서요 정답은 isfj라고 되어있는데 제가 잘못 풀은걸까요?
미해결
풀스택을 위한 도커와 최신 서버 기술(리눅스, nginx, AWS, HTTPS, 배포까지) [풀스택 Part3]
강사님 안녕하세요. 강사님 강의 저번주 부터 열심히 듣고 있습니다. 😀 15:50 분 쯤에 mysql port를 개방하시는 부분이 있는데 조금 궁금한 점이 생겨서 질문드립니다. aws에서 인바운드 규칙으로 모든 외부 ip에서 mysql db로 접속이 가능하도록 열어두셨는데(0.0.0.0/0), 비밀번호 설정이 되어있기 때문에 그냥 열어두신 건가요? 보안 상 ip주소를 관리자 ip만 허용하는 것이 좋다고 생각이 드는데.. 실무에서도 이렇게 하는 것이 관행인지 궁금합니다. 만약 보안 상 큰 문제 될 것이 없다면 그러한 이유가 무엇인지도 알고 싶습니다.
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 선생님 df.reset_index(drop=True)는 df에 대입하지 않아도 되나요?
미해결
초보자를 위한 ChatGPT API 활용법 - API 기본 문법부터 12가지 프로그램 제작 배포까지
수업한 것을 보고 새롭게 만들었어요! 근데 사이트에서 자꾸 이게 떠요 RateLimitError : You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs: https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors . Traceback: File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\exec_code.py", line 88, in exec_func_with_error_handling result = func() File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\streamlit\runtime\scriptrunner\script_ runner.py ", line 579, in code_to_exec exec(code, module.__dict__) File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\ creative.py ", line 76, in <module> main() File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\ creative.py ", line 48, in main st.info (askGpt_mart(prompt)) File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\ creative.py ", line 6, in askGpt_mart response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_resources\chat_ completion.py ", line 25, in create return super().create(*args, **kwargs) File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_resources\abstract\engine_api_ resource.py ", line 153, in create response, _, api_key = requestor.request( File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_ requestor.py ", line 298, in request resp, got_stream = self._interpret_response(result, stream) File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_ requestor.py ", line 700, in _interpret_response self._interpret_response_line( File "C:\Users\a0108\OneDrive\바탕 화면\creative\creative_env\lib\site-packages\openai\api_ requestor.py ", line 765, in _interpret_response_line raise self.handle_error_response( 코드는 이렇게 짜여 있어요! import openai import streamlit as st def askGpt_mart(prompt): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "친절하고 과학에 대해 깊게 알고 있는 다정한 과학자야. 그래서 답변할 때 다정하고 구체적으로 답변하고 단어가 어려우면 단어의 대체언어도 같이 나태내줘"},{"role":"user","content": f"{prompt}에 대한 실험 도구와 재료를 알려줘"}] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def askGpt_method(prompt): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "너는 똑똑하고 친절한 과학자야. 그래서 실험 방법을 구체적으로 쉽게 설명해주고 어려운 단어는 쓰지 않아."},{"role":"user","content": f"{prompt}에 대한 실험 방법을 알려줘"}] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def askGpt_dev(prompt,prompt1,prompt2,prompt3): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "너는 똑똑하고 친절하고 섬세한 과학자야. 원래 실험 방법에서 사용자의 환경을 고려하여 적절하게 실험 방법을 바꿔서 구체적이고 세세하게 알려주는 과학자야."},{"role":"user","content": f"나는 {prompt}에 대한 실험을 할거야. 하지만 나는 {prompt1}이 없어. 그래서 {prompt1}은 쓰지 못해. {prompt1}을 사용하는 실험 방법을 바꾸되 성공하게 하는 실험 방법을 알려줘 나는 {prompt2}에서 실험을 진행할 거야. 상황과 환경에 맞는 실험 방법을 부탁해. 또 {prompt3}(이)라는 추가적인 환경과 조건이 있으니까 이 모두를 적절히 고려해서 완전히 구체적이고 세부적이고 자세한 실험 방법을 알려줘" }] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-4o-mini', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def askGpt(prompt): messages_prompt = [{"role": "system", "content": "너는 청자가 이 실험을 처음 하는 사람인 것을 알아서 이 실험이 실패할 수 있는 일을 구체적이고 자세하게 설명하면서 그러지 않기 위해서 어떻게 해야하는지 답하는 과학자야"},{"role" : "user", "content":f"{prompt}에 대한 실험 주의사항을 구체적으로 알려줘"}] response = openai.ChatCompletion.create(model='gpt-3.5-turbo', messages=messages_prompt) gptResponse = response["choices"][0]["message"]["content"] return gptResponse def main(): with st.sidebar: # Open AI API 키 입력받기 open_apikey = st.text_input(label='OPENAI API 키', placeholder='Enter Your API Key', value='',type='password') # 입력받은 API 키 표시 if open_apikey: openai.api_key = open_apikey st.markdown('---') st.header("AI 실험 도우미 ⚗️") st.markdown("---") ex_name = st.text_input("실험 이름",placeholder="거울 구리 실험, 나트륨 폭발 실험, 코끼리 실험...") co1,co2 = st.columns(2) with co1: if st.button("실험 도구 및 재료 안내"): prompt = ex_name st.info(askGpt_mart(prompt)) with co2: if st.button("실험 방법 안내"): prompt = ex_name st.info(askGpt_method(prompt)) st.markdown("===") col1,col2,col3 = st.columns(3) with col1: no_mar = st.text_input("없는 준비물",placeholder="유리막대, 비이커, 전자현미경...") with col2: where = st.text_input("장소",placeholder="집, 학교 실험실, 대학 생명과학 실험실...") with col3: add = st.text_input("추가 정보",placeholder="습도를 바꾸지 못함, 기온이 20도 이상으로 올라가지 않음...") if st.button("AI 실험 도우미"): prompt,prompt1,prompt2,prompt3 = ex_name,no_mar,where,add st.info(askGpt_dev(prompt,prompt1,prompt2,prompt3)) if st.button("주의사항"): prompt = ex_name st.info(askGpt(prompt)) if __name__=='__main__': main()
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
22강 마지막 부분에 제출용 데이터 프레임 생성하는 과정에서 영상과 동일하게 코드를 작성했는데 오류가 납니다. 혹시 몰라 자료로 올려주신 코드를 붙여넣기해도 동일한 오류가 나옵니다. 이런 경우에는 어떻게 해결해야 하는지 궁금합니다. 아래와 같은 오류입니다. ValueError : array length 161 does not match index length 268
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
22강 모델링 및 평가(회귀) 강의에서 선생님이 푸신 것에서는 랜덤포레스트에서 베이스라인보다 스탠다드스켈러에서 점수가 더 안좋아지는 결과가 나왔는데, 제가 따라서 풀어보면 베이스라인과 스탠다드스켈러의 점수도 동일하게 나오지 않고, 오히려 스탠다드스켈러의 점수가 더 좋게 나옵니다. 이렇게 다른 결과가 나오는 이유가 무엇일까요?
