from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier() model = rf.fit(X_tr, y_tr) pred_proba = model.precit_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score ra = roc_auc_score(y_val, pred) pred_test = model.predict_proba(test) result = pd.DateFrame({'pred':pred}) result.to_csv('result.csv', index=False) 안녕하세요 2유형 공부 중 질문드립니다. 위 코드와 같이 test를 예측할때 fit 된 변수 'model'을 그대로 가져와서 model.predict_proba(test) 해도 되나요? 영상에서는 rf 변수를 사용해서 rf.predict_proba(test)로 한걸로 보여서요. 두개가 같은건가요..? 감사합니다
3번 대응 표본 검정 자료가 정규분포를 가정한다는 문구를 보지 못하고, shapiro 검정부터 해보았는데, stats.shapiro(df['기존방법']-df['새로운방법']) ShapiroResult(statistic=np.float64(0.782923502611104), pvalue=np.float64(0.008985928943897126)) 이렇게 pvalue가 0.05보다 작아서, 귀무가설 기각-> 즉 정규분포를 만족하지 않게 나오길래 wilcoxon으로 풀었는데 다 풀고 나니 정규분포를 만족한다는 문구가 있더라구요... 혹시, 실제 문제에서도 이런 경우가 있을까요? 문제 기준으로 하면 될까요?
안녕하세요, 강사님. 취소-요구사항 느끼기 수업(4:45~) Cancel을 '결제의 취소'로 취급하여 Order -> Payment -> Cancel 형태로 개념들이 관계된다면 중심이 Payment로 쏠리고, 기능 확장 시 Order와 Payment, Cancel의 경계가 명확하지 않다고 말씀하셨는데 기능 확장이 어떤 식으로 일어날 때, 왜 경계가 명확하지 않은지 설명해주셨으면 합니다. 이 부분에 대해서는 전혀 그림을 그리지 못하고, 이해하지 못해 제가 어떤 생각을 하는지를 말씀드릴 수가 없네요. 감사합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형2의 섹션4에서는 결측치가 있는 칼럼들이 많았어서 저는 우선 전처리로 결측치가 있는 행을 dropna(subset = ['칼럼'], axis=0)를 이용해서 결측치를 처리하는 방향으로 제거를 하였습니다. 이렇게 train과 test 데이터 모두 결측치를 제거하여, 양쪽 전부 데이터 shape에 변화를 준 상태로 학습과 예측을 진행하였습니다. 최종적으로 test의 행의 개수와 결측치 처리를 한 직후의 test 행의 개수가 일치하는 것까지 확인하였으나, 혹시 시험에서는 결측치 처리에서 발생한 기존 데이터 shape 변화로 실격처리가 될 수 있는 경우가 존재하는지 궁금합니다. 밑에 예시 정답으로는 결측치를 전부 X로 처리하시고 진행하셔서 제가 데이터 전처리를 한 방법으로 실제 시험장에서 그대로 사용할 수 있을지 질문드립니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 # 코드 실행 시 제공 패키지 리스트 확인 가능 import pkg_resources import pandas pandas.set_option('display.max_rows', None) OutputDataSet = pandas.DataFrame(sorted([(i.key, i.version) for i in pkg_resources.working_set])) print(OutputDataSet) # 파이썬 제공 패키지 수 : 63개 # updated 2025.11.07, 제11회 빅데이터분석기사 실기 버전 # Warning 메세지로 인한 실행 실패 안내는 실행 및 결과에 영향없음.(가이드 3p 참고) 위와같은 실기체험환경 안내에 나와있는 패키지 확인 코드는 실제 시험장에서는 작성이 되어있나요? 아니면 외워가야하나요?
안녕하세요 정환님! 항상 강의 감사한 마음으로 잘 듣고 있습니다. 이번 이미지 업로드 구현하기2 강의를 끝까지 듣고 따라하던중 스토리지에 이미지 업로드 병렬로 요청 시 제가 업로드 시도한 이미지 4장 중 1장이 허용 사이즈 초과로 스토리지 업로드 요청이 실패 했었는데요, 당연히 이미지 업로드 실패로 await deletePost(post.id); 가 호출되 post.id를 받기위해 먼저 생성한 포스트가 삭제되어 포스트 자체가 안된것처럼 동작했습니다. 근데 storage에서는 업로드 요청이 실패된 이미지를 제외하고 나머지 3장의 이미지가 저장이 되어있더라고요! 간단하게 4장 병렬 이미지 업로드 요청 > 3장 성공 1장 실패 > 이미지 업로드 일부 실패로 포스트 삭제 > storage에는 성공한 3장의 이미지만 존재, 포스트는 없음 이 상태여서 혼자 찾아봐서 추가해봤는데 맞는지도 궁금하고 맞다면 다른 분들도 비슷한 상황에서 도움이 될까 싶어 올립니다!! images.ts 파일에 스토리지에서 이미지 삭제하는 비동기 요청 함수 export async function deleteImages(filePath: string[]) { const { data, error } = await supabase.storage .from(BUCKET_NAME) .remove(filePath); if (error) throw error; return data; } post.ts > createPostWithImages 함수 에서 try, catch문 밖에 업로드전 생성한 filePath 저장할 배열 값을 갖는 변수 선언 const uploadedFilePaths: string[] = []; const imageUrls = await Promise.all( images.map((image) => { const fileExtension = image.name.split(".").pop() || "webp"; const fileName = `${Date.now()}-${crypto.randomUUID()}.${fileExtension}`; const filePath = `${userId}/${post.id}/${fileName}`; uploadedFilePaths.push(filePath); return uploadImage({ file: image, filePath, }); }), ); uploadImage 리턴 전에 생성한 filePath값 저장 catch문에서 if (uploadedFilePaths.length > 0) { await deleteImages(uploadedFilePaths); } 조건문 추가 최종 결과 병렬 요청중 일부의 요청이 파일의 크기 초과 등으로 실패하면 throw error > await deletePost(post.id); if (uploadedFilePaths.length > 0) { await deleteImages(uploadedFilePaths); } throw error; 포스트 삭제, 스토리지 이미지 삭제 글을 잘 못써서 가독성이 떨어지는 부분은 양해부탁드립니다..
If you're preparing for the Microsoft Dynamics 365 Finance and Operations Apps Developer certification, you know that mastering data models and services is absolutely critical. These concepts form the backbone of the MB-500 exam, and understanding them thoroughly will not only help you pass but also make you a more effective developer in real-world scenarios. Why Data Models Matter in Your MB-500 Journey When working through MB-500 Exam Practice questions, you'll quickly notice that a significant portion focuses on data entities, data management, and service implementation. Microsoft emphasizes these areas because they're fundamental to how Dynamics 365 Finance and Operations applications function. A solid grasp of data modeling principles will help you tackle complex scenarios that appear frequently in the exam. The exam tests your ability to design normalized database structures, implement table relationships, and create efficient data entities. You need to understand when to use table inheritance versus composition, how to properly set up foreign key relationships, and the performance implications of your design choices. Key Areas to Focus On Data Entities and Data Management Framework : This is where many candidates struggle. MB-500 Exam questions often present scenarios where you need to choose the appropriate data entity configuration for import/export operations. Practice creating data entities with proper staging tables, understanding the difference between public and private entities, and implementing data entity methods. OData Services and Custom Services : The exam extensively covers how to expose data through OData endpoints and create custom services. You should be comfortable with service groups, service operations, and understanding when to use each approach. Pay special attention to security considerations when exposing data through services. Table Design and Relationships : Understanding Extended Data Types (EDTs), table properties, indexes, and relationships is crucial. The exam will test your knowledge of when to use which index type and how to optimize table structures for performance. Effective Practice Strategies When working through MB-500 Exam Practice questions, don't just memorize answers. Instead, set up a development environment and actually implement the solutions. Create sample data entities, build custom services, and test different table configurations. This hands-on approach reinforces theoretical knowledge and helps you understand the "why" behind each answer. Focus on understanding error messages and troubleshooting techniques. Many exam questions present problematic code or configurations and ask you to identify the issue. The more you've worked with these scenarios in practice, the more intuitive the answers become. Common Pitfalls to Avoid Many candidates make the mistake of only studying documentation without practical application. While Microsoft's official documentation is valuable, combining it with hands-on labs and practice questions creates a more complete learning experience. When you encounter challenging MB-500 Exam questions, research the underlying concepts thoroughly rather than just looking up the answer. Another common mistake is neglecting best practices. The exam doesn't just test whether you can make something work; it tests whether you can implement solutions following Microsoft's recommended patterns and practices. Bringing It All Together Success on the MB-500 exam requires a balanced approach: solid theoretical knowledge combined with practical experience. Use practice questions to identify your weak areas, then dive deep into those topics through hands-on development work. Build sample projects that incorporate data entities, custom services, and complex table relationships. Remember that the goal isn't just passing the exam, it's becoming a competent Dynamics 365 developer. The time you invest in truly understanding data models and services will pay dividends throughout your career. What strategies have worked for you in your MB-500 preparation? Share your experiences and tips below!
# 시험환경 세팅 import pandas as pd from sklearn import datasets dataset = datasets.load_diabetes() df = pd.DataFrame(dataset['data'], columns=dataset['feature_names']) df.to_csv("data1-2.csv", index=False) ##################################################################### # 출력을 원할 경우 print() 함수 활용 # 예시) print(df.head()) # getcwd(), chdir() 등 작업 폴더 설정 불필요 # 파일 경로 상 내부 드라이브 경로(C: 등) 접근 불가 # 데이터 파일 읽기 예제 import pandas as pd a = pd.read_csv("data1-2.csv") # 사용자 코딩 #print(a.info()) print(a.shape) #print(a.isnull().sum()) df = a[['s1','s2','s3','s4','s5','s6']] df = df.sum(axis=1) #print(df) result = df>0.1 print(sum(result)) 이런식으로 코드를 짜서 답은 맞게 나왔는데요, 사실 [[]]두 번쓴 이유는 딱히 없기는해요 ㅠㅠ 에러가 떠서 [[]]해봤는데 된거라서.. 혹시 이렇게 구해도 되는 건지, 된다면 혹시 [[]]에 대한 설명도 같이 들을 수 있을까요?
[2026년 빅분기 실기 준비] 빅데이터 분석 기사 실기 시험 100% 합격 ! 기출 문제의 패턴이 보인다 !
작업형1유형 문제2번인데요. 거의 다맞는데 결과값을구할때 '전자 생산 비율'이 세 번째로 높은 국가의 '전자' 생산 이걸 구하는거 아닌가요 구하실때 전자생산비율컬럼인 Elec_rate를 넣으시던데 틀렸다고 생각합니다 정답이. 전정답이 6359 나옵니다 빠르게 확인부탁드립니다.