172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
타입 3과 같은 경우 한문제당 3개 이상의 질문이 있고, 이것을 코드로 구한다음, 다음 장에서 1,2,3번의 답을 입력해서 제출하는 형식인데, 이 경우 시험환경에서 1,2,3번의 답을 외워서 다음 버튼을 누른후 숫자를 입력해서 제출하는 방법 외에는 없나요? 은근히 소숫점 3자리까지 검정통계량 구하기 뭐 이런 답들은 3문제의 답을 외우기가 어렵던데요 ㅠㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
만약 describe로 이상치가 있는 것 같다고 하면, 이상치를 그냥 나두고 진행시켜도 되나요?? 후기 보니 이상치를 제거했다거나, 대체했다는 내용보다는 그냥 그대로 두고 진행한 사람들이 대부분인 거 같아서... 아니면 그냥 없애고 진행해도 되나요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2 한가지 방법으로 풀기에서 기출 5번의 rmse 부분에 대한 질문입니다. # RMSE(Root Mean Squared Error) from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_true, y_pred): mse = mean_squared_error(y_true, y_pred) return mse ** 0.5 result = rmse(y_val, pred) print('\n rmse:', result) # RMSE(Root Mean Squared Error) from sklearn.metrics import mean_squared_error mse = mean_squared_error(y_val, pred) rmse = mse**0.5 print(rmse) 위의 부분은 원래 답이고, 아래 부분은 제가 작성한 부분입니다. 따로 함수를 안 만들고, 제가 작성한 방식으로 해도 괜찮은가요?
해결됨
(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기
반복문+조건문 문제풀이 예제2번에서 2의 배수이거나 3의 배수에서 5의배수와 6의 배수를 빼라는 걸로 이해했습니다. 그래서 풀이는 2의 배수 : 1012 3의 배수 : 674 더하면 1686 이 되고 이중 6의 배수는 두 번 들어갔으니 6의 배수 : 337을 빼면 1349가 됩니다. 그 후 && 뒷항 조건을 적용하면 1349 에서 6의배수(337) 을 한 번 더 빼고 5의 배수중에서 숫자 5는 2와 3의 배수에 포함되지 않기 때문에 10의 배수 : 202 15의 배수 : 134 를 또 빼고 30의 배수는 한번만 뺏어야 되었는데 총 3번이 빠졌으니 30의 배수를 두 번 더하여 나온 값이 810 입니다. 혹시 풀이가 이게 맞을까요 ? 1012+674-337-337-202-134+67+67 = 810 다른 간단한 풀이도 있는지 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 만약 기출 3회 2유형에서 roc-auc 이지만 검증데이터를 안쓰면(검증과정을 생략한다면) predict_proba를 안하고 predict만 해서pred = rf.predict(test)만 해서 submit = pd.DataFrame({'pred':pred}) submit.to _csv("result.csv")만 해도 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 캐글 집 값 예측을 풀고있는데 궁금한 점이 있습니다. 결측치 값이 굉장히 많이 있는 데이터에서는 결측치 처리를 하지 않고 예측 데이터에서 아예 포함하지 않는 것이 더 낫나요?
해결됨
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스
yarn add --dev husky과 npx husky install 하니 .husky 폴더가 생겼는데 강의와는 다른 폴더들이 많이 있구요 이후에 npx husky add .husky/pre-commit "yarn lint" 실행하니 add 명령어를 권장하지 않는다고 뜹니다 이 경우에 어떻게 해야할까요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의 복습하면서 한번 더 정리하면서 외워가는 중입니다. 섹션 8 강의에서 범주형 변수는 판다스의 pd.get_dummies(drop_first=True)로 원핫인코딩 처리 한다고 강의하셨습니다. 해당 강의 복습하다 보니, 섹션 10 작업형 3번 문제풀이 하면서 범주형 변수에 C( ) 씌워서 summary 하신게 생각났고 섹션 8 강의의 범주형 변수 부분에다 한번 시도해봤습니다 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ '매출액': [300, 320, 250, 360, 315, 328, 310, 335, 326, 280, 290, 300, 315, 328, 310, 335, 300, 400, 500, 600], '광고비': [70, 75, 30, 80, 72, 77, 70, 82, 70, 80, 68, 90, 72, 77, 70, 82, 40, 20, 75, 80], '플랫폼': [15, 16, 14, 20, 19, 17, 16, 19, 15, 20, 14, 5, 16, 17, 16, 14, 30, 40, 10, 50], '투자':[100, 0, 200, 0, 10, 0, 5, 0, 20, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], '유형':['B','B','C','A','B','B','B','B','B','B' ,'C','B','B','B','B','B','B','A','A','A'] }) from statsmodels.formula.api import ols model = ols("매출액 ~ 광고비 + C(유형)", data=df).fit() print(model.summary()) 그러고 둘다 확인해보니 OLS Regression Results 결과 수치별로 비교해봤는데 같더라고요. 그럼 범주형 변수에 그냥 C( ) 씌워서 하는게 코딩이 더 간편할 거 같은데 pd.get_dummies(drop_first=True)를 사용해야 하는 뭔가 다른 이유, 혹은 C( )로 커버할 수 없는 게 있어서 그런건지 궁금합니다. 답변 부탁드립니다.
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 from scipy import stats랑 from scipy.stats import chi2_contingency 두가지의 차이점이 궁금합니다어떤건 scipy고 어떤건 scipy.stats인지 모르겟어요ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아 ! 사이킷런에서 제공하는 스케일은 대부분 데이프프레임을 입력인 줄은 알고 있으나, train은 컬럼명 지정이 아닌 train 데이터 전체를 사용하신 게 아녔었나용?? (이전 질문) 이상치에 민감하지 않도록 Rubust scaler 사용하실 때는 scaler = Rubustscaler() 하시고, scaler.fit _trasnform(train) scaler.transform(test) 하셨던 걸로 기억하는데 왜 여기서는 scaler.fit _transform(df[['socre']])로 진행하신 걸까요?
해결됨
Supabase, Next 풀 스택 시작하기 (feat. 슈파베이스 OAuth, nextjs 14)
5-2강의 내용은 문제 없이 잘 됐고, 그 다음부터 5-5까지도 문제가 없었습니다. 에러가 다음과 같이 나옵니다. 어떤 게 문제일지 잘 모르겠습니다. 도움을 구합니다. <콘솔로그 상 오류 메시지> Uncaught (in promise) TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'from') npm으로 설치를 진행하였으며, npx create-next-app@latest로 최신버전입니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 2에서는 target = train.pop('')으로 train데이터에서 target을 추출했는데 작업형 3의 오류율 구하는 문제에서는 target = test.pop('gender')으로 test데이터에서 target을 추출한 것 같습니다. (train에서 추출하면 오류가 발생하긴 하더라구요) 작업형 3에서는 왜 target을 test에서 추출하는 건가요?
미해결
Next + React Query로 SNS 서비스 만들기
안녕하세요 제로초님! 제로초님의 강의를 듣고 난 이후로 여러가지 프로젝트를 진행하다가 middleware.ts 와 NextRequest 에 대해 궁금한게 생겼고 공식문서를 찾아봐도 관련 내용을 제가 못 찾는 것 같아서 이렇게 질문드리게 되었습니다. NextRequest NextRequest는 제가 보내는 요청(페이지에 대한 요청, api에 대한 요청 등)의 정보를 가지고 있는 것으로 알고 있습니다. 만약 클라이언트 컴포넌트 에서 (route handler가 아닌)외부 백엔드 api 로 요청을 보냈을 때, 그 "요청의 헤더에 담긴 쿠키를 제거하고 싶다 " 라는 요구사항이 있을 때 다음과 같이 구현을 했습니다. import { NextRequest, NextResponse } from 'next/server'; export async function middleware(request: NextRequest) { request.cookies.delete('accessToken'); request.cookies.delete('refreshToken'); console.log(request.cookies.getAll()); // 쿠키가 삭제된게 확인됨 } 이렇게 한다면 요청을 보내고 -> middleware에서 받은 뒤, 쿠키를 지우고 -> 이어서 요청을 진행 이렇게 되는 것으로 알고 있는데, 실제로는 401이 발생하지 않고 브라우저 network탭을 보면 헤더에 여전히 쿠키가 담겨 있습니다. 이걸 보고 NextRequest에서 삭제 및 수정한 쿠키는, 그 요청이 처리되는 동안만 (=Next.js 서버 내에서 처리될 때만) 유효하고 외부 백엔드 api로 나가는 요청엔 적용되지 않는건가? 라는 생각이 드는데 이게 맞는건가요? middleware 정확히 middleware가 동작하는 시점이 궁금합니다. 저는 웹에서 진행되는 모든 요청 ( '페이지가 요청될 때' , 'api가 호출될 때' 등) 마다 미들웨어가 작동하는 것으로 알고 있습니다. 근데, 서버 컴포넌트(page.tsx)를 실행했을 경우에 다음과 같은 순서로 진행됩니다. page.tsx에 해당하는 URL 요청 - middleware 실행 이후, page.tsx에 존재하는 데이터 패칭 진행 - middleware 실행 x 클라이언트 컴포넌트에서는 url요청과 데이터 패칭 2가지 경우 모두 middleware가 실행 됐었는데, 왜 서버 컴포넌트에서의 데이터 패칭을 할 때는 middleware가 실행 되지 않는건가요..?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
multi_class must be in ('ovo', 'ovr') 라고 오류뜨는데 해결 방안이 있을까요..?
해결됨
2주만에 통과하는 알고리즘 코딩테스트 (2024년)
import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int n = sc.nextInt(); int[] x = new int[1000001]; int[] y = new int[1000001]; // 첫 번째 꼭짓점 int firstW = sc.nextInt() + 500000; int prevH = sc.nextInt() + 500000; int prevW = firstW; // 나머지 꼭짓점 for (int i = 1; i < n; i++) { int w = sc.nextInt() + 500000; int h = sc.nextInt() + 500000; if (prevW == w) { // 수직선 y[Math.min(prevH, h)]++; y[Math.max(prevH, h)]--; } else { // 수평선 x[Math.min(prevW, w)]++; x[Math.max(prevW, w)]--; } prevW = w; prevH = h; } // 마지막 꼭짓점과 첫 번째 꼭짓점 연결 if (prevW == firstW) { // 수직선 y[Math.min(prevH, firstW)]++; y[Math.max(prevH, firstW)]--; } else { // 수평선 x[Math.min(prevW, firstW)]++; x[Math.max(prevW, firstW)]--; } // 큰 값 찾기 int xMax = 0; int yMax = 0; for (int i = 1; i < 1000001; i++) { x[i] += x[i - 1]; // 이전 값이랑 누적합 y[i] += y[i - 1]; xMax = Math.max(x[i], xMax); // 큰 값 비교 yMax = Math.max(y[i], yMax); } System.out.println(Math.max(xMax, yMax)); } } 안녕하세요 17611번 문제 자바로 풀고있습니다. 백준 게시판과 인터넷에 공유된 풀이가 거의 없어 커뮤니티에 질문 올리게 되었습니다. 문제에서 주어진 예를 테스트 했을 때는 잘 작동하는데, 제출시에(40%쯤) '틀렸습니다' 라고 나옵니다. 해당 코드로는 작동하지 않는 반례 또는 식의 오류를 알려주세요. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
roc-auc가 평가지표일경우 predict_proba를 사용해 제출 하는것이 좋다고 하셨는데 이 경우에 제출해야하는 것은 항상 1일확률인지 궁금합니다 혹시 0일 확률을 제출해야하는 경우도 있나요? 감사합니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님 완강은 했는데요 캐글에서 새로운 문제 풀기 vs 기출 문제 빈칸으로 다시 풀면서 복습하기 중에 하나만 해 볼 수 있는 시간적 여유가 남은거 같아서요 둘중에는 무엇을 추천하시나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
선생님 유형 2번 제출할때 컬럼은 문제에 적힌대로(ex)id, 확률~)이렇게 적고, 행은 test데이터와 똑같은 행으로 나오면 되는게 맞는거죵??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형 3유형에 대해 문제를 많이 풀어보고 싶은데 혹시 기출문제 말고도 출제 예상문제 같이 풀어볼 수 있는 문제가 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train = pd.DataFrame({ '과일': ['사과', '배', '포도'], '색상': ['빨강', '노랑', '보라'], '가격': [5000, 7000, 10000] }) test = pd.DataFrame({ '과일': ['딸기', '배', '포도'], '색상': ['빨강', '노랑', '보라'], '가격': [15000, 7000, 10000] }) 이 상태에서, Label Encoding을 진행할 경우 ValueError : y contains previously unseen labels: '딸기' 라는 오류 문구가 뜹니다. 선생님께서는 이렇게, train과 test의 카테고리가 다를 경우, train과 test의 데이터를 합친 이후, Label Encoding을 진행하고, 그 후 분리하라고 강의에서 설명하셨습니다. 하지만 해당 방법을 시험에서 적용하지 못할 경우, 그 대안으로, 차라리 train과 test의 과일 컬럼을 아이에 삭제하고 수행해도, 문제 풀이에는 큰 지장이 없을까요? roc_auc_score, accuracy, 등의 평가지표가 조금 낮게 나오고, 정상적으로 제출에는 이상이 없는지, 아니면 제출 자체에도 이상이 생기는지 궁금합니다.
