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안녕하세요.주말과 평일 저녁 시간을 활용해 강의를 듣고 있는 직장인입니다.현재 강의를 들으며 열심히 학습 중입니다만, 강의 수강 기간이 11월 13일에 종료되어 시험일인 11월 29일까지는 다소 시간이 부족할 것 같아 문의드립니다.혹시 강의 수강 기간을 시험일인 11월 29일까지 연장해주실 수 있을까요? 메일주소 gusdk1541@hanmail.net 입니다.확인 부탁드리며, 도움 주시면 감사하겠습니다.감사합니다.

강의 자료에 필기는 어떻게 하나요? 그냥 보기만 하는 용도인가요

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안녕하세요, 강의 잘 보고 있습니다.강의 영상에 설명해주신 대로 사이킷런을 1.0.2 버전을 설치하려고 했으나, 주피터 노트북에선 1.6.2버전으로 나와 해결 방법을 찾아보던 중 파이썬을 다운 3.9버전으로 다운 그레이드하면 된다는 답변을 받았습니다. 다만, 파이썬을 다운 그레이드 후 사이킷런을 다시 설치하면 주피터 노트북에서 sklearn이라는 모듈이 없다는 오류가 발생합니다.. 혹시 아나콘다 프롬프트를 관리자 권한으로 실행 후 파이썬을 다운 그레이드 하고, 사이킷런을 1.0.2 버전으로 설치할 수 있는 방법을 알 수 있을까요?

안녕하세요.열심히 배우고 있는 수강생입니다. 순회 중 리스트 수정은 왜 위험한지 궁금합니다.  좋은 강의 감사합니다.

안녕하세요. 작년에 결제하고 취준으로 시간이 마땅하지 않아,,,미루고 미루다 이번 11월 29일 빅분기 실기 시험 준비하려고합니다..강의가 10월 31일까지인데,, 11월 28일까지 연장가능할까요? ㅜㅜㅜ제 이메일 주소는 pibi22@naver.com 입니다.

안녕하세요 제가 책보면서 공부중인데 코딩을 할 때 아래와 같이 코딩을 하다보니 에러가 뜨더라구요result = df['차이'].min()에서 ['차이'] 이거를 빼고 하니까 되던데... 컬럼명을 넣고 안넣고에서 어떤 차이가 있는건가요..? import pandas as pd df = pd.read_csv("delivery_time.csv") # df.info() df['실제도착시간']=pd.to_datetime(df['실제도착시간']) df['주문시간']=pd.to_datetime(df['주문시간']) # df.info() df['차이']=(df['실제도착시간']-df['주문시간']).dt.total_seconds()/60 df = df.groupby('앱종류')['차이'].mean() df result = df['차이'].min() print(result)

시험환경으로 이동하면 실제 체험용 문제가 나오는데요, 문제 파일이 data/employee_performance.csv 인데 어디로 들어가야 하나요?

10회 때랑 강의목록은 달라지지 않은 것 같은데 똑같이 준비하면 될까요??

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세제출버튼이 없습니다. 어떻게 해야하나요

현재 프로그램들의 버전이 꽤나 많이 나온 것 같은데 전부 강의에 맞춰서 설치하는게 좋을까요?

 올려주신 원본 코랩 자료에서 시행할 때는 문제없이 나오는데 사본으로 직접 제가 작성하였을 때는 다음과 같은 오류 메시지가 뜹니다. 수업을 그대로 따라가면서 작성하였는데, 혹시 추가로 제가 빠트린 부분이 있는 건가요?

이런식으로 133 아래에 지저분한 수식이 붙는데 왜 그런걸까요? 

24번# 사용자별로 주문 거리의 합계와 평균 계산 df_distance = df.groupby('user')['거리'].sum()# 주문 거리의 합계가 50km 이상인 사용자만 필터링 cond = df_distance >= 50 df_distance = df_distance[cond] 25번# 1회 이하 주문 제외cond1 = time_interval>0m = time_interval[cond1].mean()선생님, 위 두 문제에서 df_distance 와 time_interval은 단순히 변수인가요? 그 뒤에 cond를 붙여준 것의 의미를 모르겠어요..변수에 변수를 합한 건가요? 교재 예시에 많이 나오는 df= df[cond] 코드는 cond변수 값을 df파일에 저장한다는 건가요? cond는 조건식에서만 사용하는 거죠? 그리고 25번 문제에서 시간간격이 1일 이하인 사용자 제외니까 time_intreval >0이 아니라 1인데 오류인거 같습니다.

다 좋은데 .. 어떤 영상은 소리가 괜찮은데 어떤 영상은 소리가 좀 작은것 같습니다. 배경에 소음도 들리고요. 이점만 개선하면 더 좋은 영상이 나올 것 같습니다.

지문에선 결측치가 30%이상이 되는 컬럼을 찾으라고 했는데, 강사님께서는 len(df)*0.3 을 하셨더라구요. 이건 전체 행 수의 30%를 계산한거 아닌가요?df.isnull().sum() / len(df) * 100 을 통해 나온 값 중에서 30% 이상인 컬럼들을 찾아야하는거 아닌지 여쭤봅니다.지문에선 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 대체하라고 했는데, 어떤 컬럼의 최빈값이라는게 안나와있기 때문에 df['f3'] == 'gold')이렇게 f3컬럼이라고 지정하는게 맞는지, 아니면 30%미만, 20%이상인 결측치가 있는 컬럼은 '해당 컬럼의' 최빈값으로 대체하고 라고 이해하는게 맞는지 여쭤봅니다!

 인덱스와 문자의 순서가 잘못 출력되는 것 같아요... 원인이 뭘까요ㅠㅠㅠ?

체험환경 작업형3의 3번 소문제에 '독립표본 t-검정을 수행하고 p-값을 구하여라.' 라고 되어있으므로, a) 'stats.ttest_ind'를 사용하는 것을 이해하였고,b) 소문제 1~2번의 문제 흐름상 '등분산성을 가진다.'라고 가정되어'equal_var=True'(dafault 값이지만)를 입력하신 것도 이해하였습니다. 궁금한 점은,제가 문제 풀이 후에, 궁금해서 아래와 같이 shapiro 정규성 검정과 levene 등분산성 검정을 해보았는데,shapiro 정규성 검정에서 정상 그룹 데이터가 정규성을 따르지 않는 결과가 나왔습니다. 그렇다면 원래는 비모수 검정(만위트니유)를 해야한다고 생각되는데, 그냥 문제에서 요구한 대로 ttest_ind를 사용해서 푸는 게 맞는건지 헷갈립니다. [실행했던 코드]a = df.loc[df['Classification'] == 1]['log'] b = df.loc[df['Classification'] == 2]['log'] print(stats.shapiro(a)) print(stats.shapiro(b)) print(stats.levene(a,b)) print(stats.ttest_ind(a, b))[출력 값]ShapiroResult(statistic=np.float64(0.9521376332731428), pvalue=np.float64(0.03589547584091299)) ShapiroResult(statistic=np.float64(0.9801637075675661), pvalue=np.float64(0.3916017054819772)) LeveneResult(statistic=np.float64(1.8175868256604175), pvalue=np.float64(0.18027345425360713)) TtestResult(statistic=np.float64(-3.0286077921788532), pvalue=np.float64(0.003039226943143319), df=np.float64(114.0))

LDA나 NMF 에서 component 수를 어떤 것을 참고해서 최적의 수를 찾을 수 있을까요?군집에서 엘보우플롯이나, 실루엣 스코어를 참고했는데, 혹시 이렇게 참고할 만한 것이 있을까 궁금합니다.