학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 빅분기 실기 작업형 1유형, 2유형, 3유형은 대체 무엇을 묻기 위해 어떤 기준으로 구분한 것인지 그 설명을 듣고 싶습니다. 그래서 무엇을 정리하고 준비해야 하는지에 대한 정리를 실제 작업형 1,2,3유형 문제를 두고 설명해 주시기 바랍니다. 즉, 작업형 문제를 바로 풀기에 앞서 이 문제는 무엇을 묻기 위한 문제로 배경지식으로는 무엇이 필요한 것인지 문제에 출제 문제의 설명(출제 포인트)을 달아 주시기 바랍니다. 빅분기 실기 항목은 데이터수집작업, 전처리작업, 모형구축작업, 모형평가작업이라고 나와 있는데 이것이 각각 작업형 1~3유형에 어디에 해당하는지 설명이 없고, 작업형 1~3유형 또한 데이터수집작업, 전처리작업, 모형구축작업, 모형평가작업 중 어디에 해당하는지 설명이 없습니다. 이러한 내용이 정리되었으면 좋겠습니다. GPT에 물으니 아래와 같은 답변이 나왔는데 맞는지도 검토바랍니다. 빅데이터분석기사 실기 시험에서 작업형 문제는 제1유형, 제2유형, 제3유형 으로 구분됩니다. 각 유형은 문제 해결 방식과 요구되는 기술적 접근법이 다릅니다. 작업형 문제 유형별 특징 작업형 제1유형 (30점, 3문제, 각 10점) 주요 내용 : 데이터 전처리 및 기초적인 데이터 분석 요구되는 기술 : 데이터 정리(결측치 처리, 이상치 제거) 데이터 변환(스케일링, 원-핫 인코딩 등) 간단한 통계 분석(평균, 중위수, 표준편차 등) 예제 : 주어진 데이터셋에서 특정 열의 결측치를 평균값으로 대체하시오. 작업형 제2유형 (40점, 1문제, 가장 배점 높음) 주요 내용 : 머신러닝 모델 구축 및 평가 요구되는 기술 : 데이터셋 분할(훈련/테스트 세트) 머신러닝 알고리즘 적용(랜덤포레스트, XGBoost 등) 모델 성능 평가(정확도, RMSE 등) 예제 : 주어진 데이터를 이용하여 고객 이탈 여부를 예측하는 분류 모델을 구축하고, 정확도를 출력하시오. 작업형 제3유형 (30점, 2문제, 각 15점) 주요 내용 : 데이터 시각화 및 고급 데이터 분석 요구되는 기술 : 데이터 시각화(히스토그램, 박스플롯, 산점도 등) 군집 분석(K-means, DBSCAN 등) 연관 분석(Apriori, FP-Growth 등) 예제 : 주어진 데이터를 이용해 군집 분석을 수행하고, 각 군집의 평균값을 시각화하시오. 시험에서 중요한 점 작업형 제2유형(40점)이 가장 중요 하므로, 모델 구축과 평가 연습이 필수입니다. 시험 환경은 구름IDE 기반 이므로, Python(Pandas, Scikit-learn, Matplotlib 등)에 익숙해져야 합니다. 제1유형과 제3유형은 기본적인 데이터 처리 및 시각화 능력을 평가 하므로, 이를 빠르게 해결할 수 있도록 연습이 필요합니다.
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
xgboost 2.1.3 버전의 XGBRegressor 사용시 pandas 2.2.2에서는 pd.util.version이 제거되었으므로 "AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'util'"에러 발생하여 xgboost 라이브러리 코드를 수정해야 함 경로: $ANACONDA3_HOME/lib/python3.12/site-packages/xgboost/data.py 수정 후 주피터 재시작 # 기존 def is_pd_sparse_dtype(dtype: PandasDType) -> bool: """Wrapper for testing pandas sparse type.""" import pandas as pd if hasattr(pd.util, "version") and hasattr(pd.util.version, "Version"): Version = pd.util.version.Version if Version(pd.__version__) >= Version("2.1.0"): from pandas import SparseDtype return isinstance(dtype, SparseDtype) from pandas.api.types import is_sparse return is_sparse(dtype) # 변경 def is_pd_sparse_dtype(dtype: PandasDType) -> bool: """Wrapper for testing pandas sparse type.""" import pandas as pd from pandas import SparseDtype return isinstance(dtype, SparseDtype)
안녕하세요! 완강하고 프로젝트 배포 끝내놓고 확인 도중 궁금한 점이 있어 질문 남깁니다. localstorage의 경우 사용자가 직접 삭제하지 않는 한 영구적으로 저장된다고 하였는데 PC(window)에서 새 일기 작성 후 노트북(mac)에서 도메인 접근 시 데이터가 다 삭제되어 있습니다. 또한, 도메인 접근 시 vercel 로그인 창이 현출되고 동일 계정으로 로그인 하면 데이터가 마찬가지로 매번 삭제되어있습니다. PC 브라우저에서 해당 도메인 북마크 후 불러올 경우엔 데이터가 그대로 남아있습니다.. 따라서 현재 PC에서 접근 시 저장된 데이터가 현출되고 노트북에서 접근 시 데이터가 안보이는 상황입니다. 질문 : localstorage에 저장된 데이터는 어디에서든 같은 도메인으로 접속하면 똑같은 데이터가 보여야하는거 아닌가요? 그리고 프로젝트 도메인에 접근하려면 꼭 vercel 로그인이 필요한걸까요? 구글링을 해봐도 정확한 정보를 찾을 수 없어 문의드립니다. 배포는 강의와 동일하게 진행하였습니다. 감사합니다.
"[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스강의" 를 수강하고 배포 부분을 이 강의를 수강하고 있는 수강생입니다. 고농축 강의에서 만든 포트폴리오를 aws에서 배포했을때에, CORS 에러가 다음과 같이 나는 문제가 있는데 어떻게 해결해야할까요? 찾아보니 백엔드에서 CORS 를 허용해야하거나 프론트에서 프록시를 사용하라고 되어있는데 어떻게 해결해야할지 모르겠네요
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? 어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 def get_max_discounted_price(prices, coupons): if prices: prices.sort() if coupons: coupons.sort() discounted_prices = [] while prices and coupons: max_price = prices.pop() max_coupon = coupons.pop() discounted_prices.append(max_price * (100 - max_coupon) / 100) total_sum_prices = sum(discounted_prices) + sum(prices) return total_sum_prices 사실상 같은코드긴 한데, 혹시나해서 검증받고싶어서..
카프카 설치 과정에서 뭔가 오류가 발생한거 같은데 해결이 어려워 글 남겨봅니다. 2025-02-05 20:04:47 ===> User 2025-02-05 20:04:47 uid=1000(appuser) gid=1000(appuser) groups=1000(appuser) 2025-02-05 20:04:47 ===> Setting default values of environment variables if not already set. 2025-02-05 20:04:47 CLUSTER_ID not set. Setting it to default value: "5L6g3nShT-eMCtK--X86sw" 2025-02-05 20:04:47 ===> Configuring ... 2025-02-05 20:04:47 ===> Launching ... 2025-02-05 20:04:47 ===> Using provided cluster id 5L6g3nShT-eMCtK--X86sw ... 2025-02-05 20:04:47 # # A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment: # # SIGILL (0x4) at pc=0x0000ffff9513fc5c, pid=13, tid=390 # # JRE version: (21.0.4+7) (build ) # Java VM: OpenJDK 64-Bit Server VM (21.0.4+7-LTS, mixed mode, sharing, tiered, compressed oops, compressed class ptrs, g1 gc, linux-aarch64) # Problematic frame: # j java.lang.System.registerNatives()V+0 java.base # # No core dump will be written. Core dumps have been disabled. To enable core dumping, try "ulimit -c unlimited" before starting Java again # # An error report file with more information is saved as: # /tmp/hs_err_pid13.log [0.016s][warning][os] Loading hsdis library failed # # The crash happened outside the Java Virtual Machine in native code. # See problematic frame for where to report the bug. # 오류 로그는 이렇구요. 대강.. 자바 버전? 제 로컬환경과 뭔가 문제가 있는거 같은데.. 맥미니 M4 이구, java -version openjdk version "21.0.5" 2024-10-15 OpenJDK Runtime Environment Homebrew (build 21.0.5) OpenJDK 64-Bit Server VM Homebrew (build 21.0.5, mixed mode, sharing) 검색해보니 M4에서만 일어나는 문제인거 같기도 하고.. sve 라는 옵션을 꺼보래서 docker run -d --name kuke-board-kafka -p 9092:9092 -e FAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS="-XX:UseSVE=0" apache/kafka:3.8.0 이런식으로 설치 해봤는데 마찬가지네요. 뭘 시도해봐야할지 도움 좀 부탁드립니다.
만들어진 게시판을 간단하게 배포를 하려면 어떤 순서로 하는 것이 좋을까요? 직접 배포를 해보고 데이터의 이동 흐름을 보고 싶어서요. GPT 선생님은 아래와 같이 하라고 하는데, 선생님께서 생각하는 간단한 방법이 있는지 궁금합니더... 🚀 간단한 배포 방법 Docker Compose 파일 작성 ( docker-compose.yml ) 애플리케이션 컨테이너화 (Dockerfile) 서버(배포 환경)에서 실행 1⃣ docker-compose.yml 을 작성해서 모든 서비스(MySQL, Redis, Kafka, App)를 한 번에 실행 2⃣ Dockerfile 을 작성해서 애플리케이션을 컨테이너화 3⃣ 서버에서 docker-compose up -d --build 실행으로 배포 완료
안녕하세요. 스프링부트 프로젝트 세팅 중 계속해서 같은 예외가 발생해 문의드립니다. 해당 예외 발생 관련해 검색해서 Settings, Project Structure의 버전도 확인하였고, 혹시 build.gradle에서 문제가 있는건가 싶어 강사님의 build.gradle 파일을 복사해서 재빌드 해보았지만 계속 같은 예외가 발생하고 있습니다. File > invalidate Caches > Invalidate and restart도 안되네요.. 어떻게 해야하나요?? ㅜㅜ
강사님 안녕하세요. 해당 강의 부분 듣고 궁금한 점이 하나 생겨서 질문 요청 드립니다. 제가 특정 rdb의 데이터를 레디스에 캐싱 후 데이터 조회마다 사용하고 데이터의 변경이 있을 경우에 레디스에 반영해주는 방법을 사용하곤 했는데, 개발자가 인지 못한 db 데이터의 수정이나 오염이 있을 경우 강의에서 말씀해주신 것 처럼 정합성이 깨지고 문제가 발생할 것 같은데 이에 대한 방법으로 어떻게 처리하시는 걸 선호하시나요? 주기적인 배치를 통한 데이터 정합성 검사? db에서 데이터의 변경이 있었는지 version 같은 컬럼을 두고 확인? 해당 문제에 대한 처리 방법이 좋을지 강사님의 의견이 궁금합니다!
