선생님 안녕하세요. 우선 오늘 최종 합격하여 소식을 전하게 되었습니다.다만, 다름이 아니라 점수가 좀 턱걸이인지라.. 담주에 예정된 최종 결과에서 합격예정이 불합격으로 바뀌는 사례가 있는지 궁금합니다. 제가 알기로는 불합격 사례에서 합격 한 사례는 있는 것으로 아는데 반대 사례가 있는지요??우선 정말 감사드립니다. 큰 도움이 되었습니다.

선생님 안녕하세요!이번 9회 시험을 55점으로 떨어지게 되어서.. 내년 6월에 있는 10회 시험을 응시하려고 합니다 ㅠㅠ그런데 만료 기간이 내년 5월까지라, 한 달 정도 강의를 일시정지하거나 다음 회차 시험 때까지 강의를 연장할 수 있을까요?

금일 빅분기 실기 가체점 결과가 올라와서 확인했는데...합격했습니다. 1교시가 너무 어렵게 나와서 힘들었었는데...강사님이 시험전에 2교시->3교시->1교시 순으로 준비를 하라는 글을 보고 많이 도움이 됐습니다. 덕분에 2차시험 2번째에 합격해서 감사드립니다. 회사일 때문에 강사님이 올려주신강의와 모의고사 풀이를 4번이상 반복해서 풀어본거, 마이드 맵을 기반으로 리마인드 해본 것이 많이 도움 됐습니다.  감사합니다.~~

강의 에서 예측진행시 선형회귀 랏소 릿지의 경우model= 하고 뒤에 해당 모델을 작성했는데18분 22초 랜덤포레스트의 경우 regressor =RandomForestRegressor()로 정의해 놓고밑에 학습은 model.fit으로 하고 pred도 model.fit으로 했는데 그럼 위에 있는 라쏘를 가지고 모델링을 한게 아닌가 궁금합니다.※요약 1: 랜덤포레스트에는 모델로 안하고 왜 regressor = 으로해서 진행했는가,요약2: model.fit으로 진행했는데, import를 랜덤포레스트로 했음에도 , 랜덤포레스트가 아닌 위에 model을 정의한 라쏘로 학습이 된것 아닌가이렇게 궁금합니다!!

안녕하세요 저번 달에 실기시험 보고 온 수강생입니다. 평소에는 train_test_split에서 test_size를 0.2로 했는데시험장에서 무슨 바람이 분 건지 test_size를 0.1로 하고 왔습니다.이것 때문에 점수가 10점이 깎일 수도 있을까요?이외에는 랜덤포레스트 분류 모델 정석 코드 그대로 실행, 제출하고 왔습니다.2유형만 40점 나오면 넉넉하게 합격일 것 같은데 괜히 불안해지네요..

직장을 다니면서 자격증 시험을 준비했는데, 하필 실기 시험날 타 지역 출장이 있어 응시를 하지 못했습니다..ㅠㅠ 일 하면서 틈틈히 강의 듣고 했는데 너무 아쉽네요 ㅎ 지금 필기 유효기간도 만료되어서 내년에 다시 준비를 해야하는데, 실기 강의가 내년 5월 만료더라구요 . 혹시 필기 대비하는 강좌나 25년 대비 강좌를 계획중이신게 있으실까요? 있다면 패키지로 묶어서 구매하고 싶은데, 기존 수강생 할인이나 쿠폰같은게 있으면 좋을 것 같아서요 .(양심이 없어 죄송합니다ㅠㅠ) 그리고 필기 공부하면서 실기를 같이 병행(실기강좌중 개념을 다루는 부분)하는게 좋은지도 궁금합니다!

안녕하세요. 시험결과를 기다리는 동안 아나콘다를 사용해서 추가적으로 파이썬을 연습해 볼까 하고 있습니다만, 아나콘다 설치 실패가 나와서 혹시 이부분도 도움을 받을 수 있을까 하여 글을 남겨 봅니다.추가적으로 말씀드리자면 사용자 파일에 있는 anaconda3파일을 휴지통에 넣었는데도 같은 에러가 발생하고 있습니다. 그리고 터미널을 통해서 rmdir을 통해서 파일을 지우려고 시도해봤는데도 잘 되지 않습니다. 저는 파이썬과 터미널 완전 입문자 입니다. 이것저것 해봐도 안되서 도움을 요청드립니다. (저는 mac유저 입니다)   요

안녕하세요,,이번에는 영상 강의만 들으며 준비하였으나 아무래도 시험에 합격하지 못할 것 같아 다음 시험에는 책도 보면서 준비를 해야 할 것 같아 미리 질문드립니다.8회 기출 추가된 버전은 9월에 출간하셨는데 시나공 9회 기출 추가 버전 예상 출시일은 언제 정도일까요...? 생각해둔 예상일이 있으실까요...?

설명변수 포함이라는 말 때문에 p-value 구하고 2개 + 상수항 포함으로 3을 적었네요..문제에 상수항은 빼라는 말이 있었나요...?

2유형 shape을 처음만 확인하고 (스케일러&원핫진행) 코드 수정하는 과정에서 shape 을 확인안했네요 (스케일링 진행x 라벨인코딩/겟더미 둘중 하나) x_test로 데이터 넣은건 확실히 기억나는데 결과수에 영향없겠죠ㅠㅠㅠ?​질문 보다보니까 train과 test 합쳐서 겟더미 하는것과 따로하는게 결과가 달라질수있다는 글 보고 급 무서워져서요ㅠㅠ 저는 시험에서 train과 test 따로했고 train중에서도 object형 변슈만 따로뽑아서 인코딩했습니다ㅠ!

아래 질문 올리신 분 보고 저도 혹시나 해서 질문드립니다.저도 csv 파일 제출 후 확인해보려고 마지막에 아래와 같은 코드를 실행해봤는데요result = pd.read_csv('result.csv')print(result)실행 후 다시 제출을 했는지 안했는지는 잘 모르겠습니다만일 제출을 했다면 저도 점수는 아예 날라갔다고 보면 되는 건가요?

submit.to_csv("result.csv", index=False)를 실행시킨 다음 코드를 지우고 print(submit.to_csv("result.csv", index=False)) 실행시켜 버린 후 제출했는데 이렇게 해도 정상적으로 제출될까요?ㅠㅠㅠ 너무 찜찜합니다

안녕하세요. 양질의 강의로 빠른 기간 내에 시험을 보고 온 것 같습니다. 다름이 아니고, 2유형 결과를 제출하면서 제가 정상적으로 한 게 맞는지 궁금해서요! # 결과 파일 제출1) submit = pd.DataFrame({ 'pred' : pred }).to_csv("result.csv", index=False) 위의 코드로 제출을 해버렸습니다. 제출 전에 pred 결과 확인을 위해 pd.read_csv("result.csv")로는 데이터가 잘 불러와졌습니다.(submit 변수를 따로 호출하지 않음.) 연습 환경 (코랩)에서는 아래 형식으로 테스트를 했었는데요. 2) submit = pd.DataFrame({ 'pred' : pred })submit.to_csv("result.csv", index=False) 이번에는 1) 방식으로 파일을 제출해 버려서, 혹시 시험 환경에서 result.csv 파일이 잘 생성되었을지가 알고 싶습니다. 감사합니다.

먼저 너무 좋은 강의 덕분에 시험 잘 치고 왔습니다! 감사합니다 !혹시 9회차 풀이는 언제쯤 올라올까요 ?

r2_score는 확률값이 높으면 높을수록 좋은건가요?

데이터 핸들링을 위한 판다스 기초1 강의 중 type(df)를 적으면pandas.core.frame.DataFrame 말고도 뭔가 가 뜹니다. 그냥 print(type(df))를 적으면 아래와 같은게 안뜨는데, 무슨 에러인가요?  pandas.core.frame.DataFrame def __init__(data=None, index: Axes | None=None, columns: Axes | None=None, dtype: Dtype | None=None, copy: bool | None=None) -> None/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/pandas/core/frame.pyTwo-dimensional, size-mutable, potentially heterogeneous tabular data. Data structure also contains labeled axes (rows and columns). Arithmetic operations align on both row and column labels. Can be thought of as a dict-like container for Series objects. The primary

시험에서 문제 제출했는데 코드 수정하고 다시 제출해도 되나요?

3유형은 문제에서 로지스틱회귀인지 회귀분석인지 알려주나요,,,?

문제에서 답안 예시를 0또는 1로 명기하고 있는데요Roc auc로 평가한다고 했기때문에 1일 확률값을 답안으로 제출해도 되는건지요 ?

ROC AUC로 평가 할때, 예측을 확률로 하는 이유가 있을까요? 그냥 0또는 1로 예측하면 안될까요?여자 0, 남자 1로 성별이 정해지면 여자일 확률을 예측하는지, 남자일 확률을 예측하는지 문제에서 정의되지 않았는데, 강사님께서 남자일 확률을 예측하는 것으로 정한 이유가 궁금합니다.