자료다운로드 csv 파일로 할줄알아야하나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수업노트보기에 있는 노트북 링크로만 코딩 연습중인데 csv 파일 받아서 할줄알아야하나요?
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봉동개미
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묻고 답해요
173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
임계값의 범위가 헷갈립니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이전에 질문에서 p-value 범위에 대해 답변해 주셔서 감사합니다. p-value < 유의수준 : 귀무가설 기각 p-value >= 유의수준: 귀무가설 채택 로지스틱 회귀에서 임계값은 범위는 pred > 임계값 = True pred <= 임계값 = False 이렇게 이해해도 될까요?
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LJM
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평가지표 관련
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
만약 문제에서 '예측결과는 RMSE 평가 지표에 따라 평가함' 이라고 되어있어도, 다른 평가지표를 써도 되는게 맞을까요? 강의에서는 된다고 하셨는데, 감점 사항인지 궁금해서요
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지윤
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5. 이원 분산 분석의 질문입니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
비료 유형에 따른 토마토의 수확량 평균에 차이가 있는가를 검정하기 위한 검정 통계량을 구하시오. 위 문제에서 분명 종속변수는 비료 유형 1개인데 ols(수확량 ~ C(비료유형) + C(물주기) + C(비료유형):C(물주기),data=df).fit()으로 풀어야 하는 이유가 궁급합니다.
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LJM
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온라인강의관련
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<머신러닝, 핵심만 빠르게!> 완독 챌린지
안녕하세요. 챌린지만 하면 강의가 다 되는 줄 알았는데 쿠폰으로 별도인걸 이제야 알았습니다.ㅠ 번거로우시겠지만 별도로 추가 등록가능할까요? jin3203@naver.com 계정입니다.
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윤상진
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스케일링
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
빠르게합격하고싶은데, 스케일링 패쓰해도되죠? 전처리 인코딩이랑 결측치 제거만 해줘도충분하죠?
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성훈
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쿠폰 관련 문의
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<머신러닝, 핵심만 빠르게!> 완독 챌린지
안녕하세요. 선생님 바쁘신데 번거롭게 해서 죄송합니다만...제가 챌린지 두가지를 수강하였는데 메일확인이 늦어 쿠폰등록기간이 만료되었습니다. 혹시 괜찮으시다면 챌린지 둘다(대규모 언어모델, 머신러닝) 다시한번 쿠폰을 주실 수 있는지 여쭤보고 싶습니다. 감사합니다.
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똑똑한 뱀
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캐글 문제
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
캐글 문제를 풀려고 하는데 'Edit My Copy' 이걸 눌러서 문제에 진입하면 ' 문제가 발생하여 이 페이지가 중단되었습니다! ' 라는 문구가 나오고 새로고침을 여러번 하다보면 기분 좋을 때 한번식 열리는데, 무슨 방법이 있을까요...
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달팽이
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시험 환경 질문
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 예시문제 작업형1 강의 듣고 있는데 이것저것 연습겸 클릭하고 있는데 문제풀이에서 하다가 답안 메뉴 다시 갔다가 다시 문제풀이로 돌아오니 코드 작성한게 다 날라갔더라고요.. 저장버튼이 활성화되지 않던데.. 저장하려면 어떻게 해야하죠? 실제 시험칠때도 문제풀이 저장하는게 가능한지 궁금합니다 감사합니다
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합격
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df=~적는것
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 df['고객만족도'].fillna(m)할때 앞에 다시 df['고객만족도'] = ~ 붙이는거랑 df.dropna(subset='근속연수') 앞에 df = ~ 붙이는게 정확하게 붙이는 이유가 이해가 되지 않습니다.. 뭔가 작업을 할떄 앞에 df ~를 다시 붙여준다고 생각하면 될까요? 감사합니다
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합격
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작업형2 모의문제 1
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
'Attrition_Flag':pred[:,1], 마지막에 왜 index 1 열을 가져오는지 이해가 안 돼요. 예측하고자 하는 값은 '이탈' 고객인데, 왜 0번째 열이 아닌 1번째 열을 추출하는걸까요?ㅠ 이 부분이 헷갈려요
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단비
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마지막 유의수준 0.05하에서 검정의 결과에 대한 질문입니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
'(귀무가설/대립가설)을 기준으로 검정의 결과를 (채택/기각)중 선택하여 입력하시오' 라는 문장그대로 해석하면 될까요? 예를들어 귀무가설을 기준으로 검정의 결과를 (채택/기각)중 선택하여 입력하시오 -> 귀무가설을 기각할지 채택할지 결정 대립가설을 기준으로 검정의 결과를 (채택/기각)중 선택하여 입력하시오 -> 대립가설을 기각할지 채택할지 결정
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LJM
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로지스틱 회귀 강의에서 변수형 변수는 c()처리를 했는데
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
로지스틱 회귀 강의에서 변수형 변수는 c()처리를 했는데 여기서는 별도 처리를 안하는건가요? c()의 의미가 어떻게될까요?
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bonanza9312
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머신러닝 pred[:,1] 이유가뭔가요?~
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
머신러닝 pred[:,1] 으로 하는 이유가뭔가요?~
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봉동개미
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강의 쿠폰 관련 문의
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<머신러닝, 핵심만 빠르게!> 완독 챌린지
안녕하세요. 챌린지 수강자입니다. 오픈채팅방에서 문의 드렸었는데... 메일확인이 늦어 쿠폰등록기간이 만료되었습니다. 챌린지 둘다(대규모 언어모델, 머신러닝)문의 드립니다. 감사합니다.
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김성진
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기출 6회 작업형1 문제 3번datetime
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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 6회 기출유형(작업형1) 강의에서 3번 문제를 풀 때 '날짜' 컬럼을 pd.to_datetime을 통해서 풀려면 코드 작성을 어떤 식으로 진행해야 할지 알려주시면 감사하겠습니다 ㅜㅜ
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sujin3169
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작업형1 모의문제2 문제4
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
자료형 삭제할 때 방법3로 해도 되나요?
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김서현
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실기 강의 계획
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 강사님 어쩌다 보니 실기 시험 준비 기간이 좀 늦어 졌는데, 지금 시험까지 약 10일 정도 밖에 남지 않은 상황인데, 지금부터 시작한다면 어떤식으로 학습하는게 좋을까요?ㅜㅜ
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dkqehs
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예시문제 작업형 2(ver. 2025) rmse 문의드립니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(train['환불금액'].median()) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(test['환불금액'].median()) train = train.drop('회원ID', axis=1) target = train.pop('총구매액') test_id = test.pop('회원ID') cols = train.select _dtypes(include ='O').columns df = pd.concat([train, test]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit _transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) df[col] = le.fit _transform(df[col]) # df = pd.get_dummies(df[cols]) train = df[:len(train)] test = df[len(train):] from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train, target, test_size = 0.2, random_state=0) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # rf = RandomForestRegressor(random_state=0, max_depth=5, n_estimators=500) # rf.fit (X_tr,y_tr) # pred = rf.predict(X_val) from xgboost import XGBRegressor xgb = XGBRegressor(random_state=0, max_depth=5, n_estimators=400, learning_rate=0.01) xgb.fit (X_tr, y_tr) pred = xgb.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score mse = mean_squared_error(y_val, pred) rmse = mse**(1/2) r2 = r2_score(y_val, pred) print(mse, rmse, r2) 이렇게 작성했을때 이렇게 나오는데 잘된게 맞는건지 아닌건지 모르겠습니다. 선생님께서는 레이블 인코딩했을때 rmse가 813.22가 나오셨다는데 왜이렇게 차이가 많이나는지 모르겠습니다. 672765.0076766363 820.2225354601252 0.7020188276193622
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김호범
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작업형1의 모의문제2번에 문제4번 풀이 질문 드립니다
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형1의 모의문제2번에 문제4번 질문입니다 문제4 주어진 데이터에서 자료형(type)이 object인 컬럼은 삭제하고, 결측치는 0으로 대체한다. 행 단위로 합한 다음 그 값이 3000보다 큰 값의 데이터 수를 구하시오 ('age', 'f1', 'f2', 'f5', 'views'의 각 행별 합) 에서 두번째 라인의 행단위로 합한다음 그값이 3000 보다 큰 값의 데이타 수를 구하라 것으로 문제풀이는 아래와 같습니다 cols = df.select _dtypes(exclude='object').columns cols df = df[cols] df.head() df = df.fillna(0) df = df.T df.head() print(sum(df.sum() > 3000)) 여기서 질문이 문제에서 행단위로 합한다음 그 값이 3000보다 큰 데이타 수를 구하라는 의미는 단순한 워딩만 분석해 보면 아래 처리 이해 됩니다. 즉 , age f1 ... 등등의 행의 합을 구하고 그 값이 3000이 넘는 수가 몇개냐의 의미로 해석되됩니다. 선생님의 문제 풀이가 이해가 안가는데 설명 좀 부탁드립니다, cols = df.select _dtypes(exclude="object").columns cols df = df[cols] df = df.fillna(0) df = df.T df['tot'] = df.sum(axis=1) print(df['tot']) (df['tot'] > 3000).sum() 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요
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ingoout
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