구버전 영상 학습해야 하나요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
구버전 영상도 학습해야 하나요?
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wsyang
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묻고 답해요
172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
선생님 교재요...
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[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
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moonwrd
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결측치가 포함된 object 컬럼의 레이블 인코딩
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[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.
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안형렬
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df.drop 문의
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[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?
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wsyang
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df.drop으로 열 바로 삭제 문의
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
여기서 age 열을 바로 삭제하려면 어떻게 코딩하나요? df.drop('age') ..?
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wsyang
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map 적용 의미
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
map을 적용한다는 것이 어떤 의미인가요?
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wsyang
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sass 오류
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풀스택 리액트 토이프로젝트 - REST, GraphQL (for FE개발자)
sass css가 오류나서 sass대신 tailwind css 사용해도 수업 따라가는데 지장 없을까요?
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이민재
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import numpy as np 의 뜻
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import numpy as np 의 의미가 무엇인가요? 풀어서 설명 부탁드립니다.
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wsyang
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에러 메시지 문의
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[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?
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wsyang
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context 리스트 검색 안됨
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한 입 크기로 잘라 먹는 리액트(React.js) : 기초부터 실전까지
// App.jsx import "./App.css"; import { useState, useRef, useReducer, useCallback, createContext, } from "react"; import Header from "./components/Header"; import Editor from "./components/Editor"; import List from "./components/List"; const mockData = [ { id: 0, isDone: false, content: "React 공부하기", date: new Date().getTime(), }, { id: 1, isDone: false, content: "빨래하기", date: new Date().getTime(), }, { id: 2, isDone: false, content: "노래 연습하기", date: new Date().getTime(), }, ]; function reducer(state, action) { switch (action.type) { case "CREATE": return [action.data, ...state]; case "UPDATE": return state.map((item) => item.id === action.targetId ? { ...item, isDone: !item.isDone } : item ); case "DELETE": return state.filter((item) => item.id !== action.targetId); default: return state; } } export const TodoContext = createContext(); function App() { const [todos, dispatch] = useReducer(reducer, mockData); const idRef = useRef(3); const onCreate = useCallback((content) => { dispatch({ type: "CREATE", data: { id: idRef.current++, isDone: false, content: content, date: new Date().getTime(), }, }); }, []); const onUpdate = useCallback((targetId) => { dispatch({ type: "UPDATE", targetId: targetId, }); }, []); const onDelete = useCallback((targetId) => { dispatch({ type: "DELETE", targetId: targetId, }); }, []); return ( <div className="App"> <Header /> <TodoContext.Provider value={{ todos, onCreate, onUpdate, onDelete }}> <Editor /> <List /> </TodoContext.Provider> </div> ); } export default App; // List.jsx import "./List.css"; import TodoItem from "./TodoItem"; import { useState, useMemo, useContext } from "react"; import { TodoContext } from "../App"; const List = () => { const { todos } = useContext(TodoContext); const [search, setSearch] = useState(""); const onChangeSearch = (e) => { setSearch(e.target.value); }; const getFilteredData = () => { if (search === "") { return todos; } return todos.filter((todo) => todo.content.toLowerCaes().includes(search.toLowerCase()) ); }; const filteredTodos = getFilteredData(); const { totalCount, doneCount, notDoneCount } = useMemo(() => { const totalCount = todos.length; const doneCount = todos.filter((todo) => todo.isDone).length; const notDoneCount = totalCount - doneCount; return { totalCount, doneCount, notDoneCount, }; }, [todos]); return ( <div className="List"> <h4>Todo List 🎯</h4> <div> <div>total: {totalCount}</div> <div>done: {doneCount}</div> <div>notDone: {notDoneCount}</div> </div> <input value={search} onChange={onChangeSearch} placeholder="검색어를 입력하세요" /> <div className="todos_wrapper"> {filteredTodos.map((todo) => { // return <div>{todo.content}</div>; return <TodoItem key={todo.id} {...todo} />; })} </div> </div> ); }; export default List; 안녕하세요. 11-2강을 수강하며 코드를 따라 작성하였는데 리스트 검색을 하려고 하면 빈 창으로 바뀝니다. 리스트 추가와 삭제는 잘 작동합니다. 무엇이 문제일까요? 미리 답변 감사합니다 🙇🏻♀️ 🚨 아래의 가이드라인을 꼭 읽고 질문을 올려주시기 바랍니다 🚨 질문 하시기 전에 꼭 확인해주세요 - 질문 전 구글에 먼저 검색해보세요 (답변을 기다리는 시간을 아낄 수 있습니다) - 코드에 오타가 없는지 면밀히 체크해보세요 (Date와 Data를 많이 헷갈리십니다) - 이전에 올린 질문에 달린 답변들에 꼭 반응해주세요 (질문에 대한 답변만 받으시고 쌩 가시면 속상해요 😢) 질문 하실때 꼭 확인하세요 - 제목만 보고도 무슨 문제가 있는지 대충 알 수 있도록 자세한 제목을 정해주세요 (단순 단어 X) - 질문의 배경정보를 제공해주세요 (이 문제가 언제 어떻게 발생했고 어디까지 시도해보셨는지) - 문제를 재현하도록 코드샌드박스나 깃허브 링크로 전달해주세요 (프로젝트 코드에서 문제가 발생할 경우) - 답변이 달렸다면 꼭 확인하고 반응을 남겨주세요 - 강의의 몇 분 몇 초 관련 질문인지 알려주세요! - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
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황유나
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교재 문의 드립니다.
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[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?
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moonwrd
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코드로 배우는 React with 스프링부트 개정판3
미해결
코드로 배우는 React 19 with 스프링부트 API서버
코드로 배우는 React with 스프링부트 개정판3 영는 React with 스프링부트 개정판3 영풍문고 IT 코너에 메인으로 전시되어 있네요. 최근 개정판 맞죠? 너무 반가워서 ^^ 응원 하러 왔어요 ^^ 스프링 mvc의 기초를 다져준 이 강의에 꽤나 인상이 깊었나 봐요 ^^ 이어서 Reactor, webflux 강의도 기대해 봅니다 ^^)*
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just kim
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df.reset_index(drop=True)는 df에 대입하지 않아도 되나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 선생님 df.reset_index(drop=True)는 df에 대입하지 않아도 되나요?
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minjilz
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오류가 왜 뜨는 지 모르겠어요
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()
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gimgirl
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22강 모델링 및 평가(회귀)
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
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dibby367
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22강 랜덤포레스트 성능
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?
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dibby367
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f1 널값 삭제
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
print(df['f1'].dropna()) 작성하면, 널값 삭제된 f1을 볼 수 있는데 이 값을 df['f1']에 대입 후 프린트를 하면 적용이 안됩니다. 왜 그런 것인가요?
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wsyang
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3-4) 이미지 사이즈 최적화 과정에서 img 태그 작동 안되는 문제
해결됨
프론트엔드 개발자를 위한, 실전 웹 성능 최적화(feat. React) - Part. 2
강사님 안녕하세요! 최적화 강의 1,2 잘 듣고 있습니다 :) 3-4) 이미지 사이즈 최적화 강의에서 강의에서 설명하신 방식대로 진행했는데, 제 경우는 다른 결과가 나와서 질문 드립니다. 강사님이 작성하신 코드대로 webp 형식을 지원하는 브라우저이면 source 태그를 통해 로드하고 그렇지 않으면 jpg 형식으로 로드하도록 코드를 그대로 작성했습니다. <picture> <source data-srcset={props.webp + "s"} type="image/webp" /> <img data-src={props.image} ref={imgRef} /> </picture> 그러나 고의적으로 data-srcset 에서 에러를 발생시켰을 때, img 태그에 해당하는 jpg 형식의 이미지가 로드되지 않고, 이미지 엑박이 나옵니다. 저와 동일한 질문을 봤는데 jpg 형식 이미지가 담긴 img 태그는 실제로 화면에 잘 나오는 것을 확인했습니다. webp 형식과 Jpg 형식 이미지 모두 지연 로딩을 적용해서 이러한 에러가 발생하는건가요?
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키키
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shape 함수 문의
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
shape도 함수인데, 이것은 왜 df.shape()를 안붙이는 것인가요? 모든 함수에 () 소괄호 붙이는 것은 아닌가요?
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wsyang
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결측치 문의
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
예제 데이터 프레임에서 결측치를 np.nan으로 적어주셨는데, 결측치를 무조건 이렇게 사용해야 하는건가요?
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wsyang
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