[HR 아카이브] 임금관리와 4대보험실무 수강완료 후 수료증 발급되나요?

122강에서 supabase 셋팅을 진행하는데 2번 절차(next.js에 supabase 설정)진행할 때 터미널에서 갑자기 프로젝트 폴더를 만들더니 이후 모든 강의 및 예시가 해당 폴더에서만 진행되었습니다.기존에 프로젝트 폴더가 만들어진 상황에서는 어떻게 진행하면 되나요?다음 단계인 3번부터 하자니.. env.example 파일이 없습니다..

POWERSHELL은 시스템관리자가 앱을 차단했다고 뜹니다.해결방안을 알려주세요.

cols = train.select_dtypes(include='O').columns for col in cols: train_set = set(train[col]) test_set = set(test[col]) same = (set(train[col]) == set(test[col])) if same: print(col, "동일") else: print(col, "동일하지않음")이 코드를 실행했을 때 'city'가 동일하지 않다고 나와서 city컬럼을 train과 test 모두에서 삭제해야하는 줄 알았는데 보통 어느 경우에 컬럼을 삭제하는 건지 궁금합니다.   

오른쪽 화면은 어떻게 하면 나오나요? main에서 작업중이라 그런지 pr만들기 버튼도 없습니다

프론트엔드 기획자에게 일 시키기-1 해당 강의에서 언급되었던 복사해서 쓸 수 있는 프롬프트 링크는 어디서 확인할 수 있나요? ppt, 깃헙에도 없네요ㅜ

안녕하세요~. 코살클럽 사이트를 만들어주셔서 너무 잘 이용하고 있는데요. 2026.06.02 오전시간대 10:00~ 동안 코살클럽 사이트가 접속이 안됩니다~다른 식으로 학습을 이어가고 있는데요.알림 차원에서 글 남겼습니다. : )

강의 8:16 에서 test 브랜치 쪽의 노란색 커밋을 cherry pick 해서 가져왔는데 main 브랜치 쪽의 초록색 커밋과 충돌되어서 둘 중에 하나를 선택한 상황인데만약에 conflict가 발생하지 않으면서 노란색 커밋만 가져와서 최종적으로 main 브랜치에 [ 빨간색, 초록색, 노란색 ] 을 가진 커밋으로 만들 수 있는 방법은 없는 건가요? main 브랜치 쪽의 [ 빨간색, 초록색 ] 에서 노란색 커밋만 추가하고 싶은 경우도 있을 것 같아서 질문합니다.

안녕하세요 코테 수강중인 학생인데요.인터넷은 되는데 위 문구가 떠서 접속이 안되네요.       

실습해보기가 어렵네요 ㅠㅠ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 이 문제에서 궁금한점이있는데 여기서는 수치형, 범주형 나눠서 처리를 해주는데 다같이get_dummies 해주면 안되는 문제인건가요?? 

안녕하세요완료된 프로젝트를 사용하는 방법에 대해 2가지 문의드려요완료된 프로젝트 폴더 자체를 복사해서(또는 git 에서 내려 받아서) 다른 PC로 옮긴 후 해당 폴더를 supabse 에서 오류없이 작동이 가능할까요? 다른 프로젝트 폴더들을 참조하지 않는다는 가정으로요.동일한 프로젝트 폴더를 supabse에 다른 이름으로 각각 올릴 수 있을까요? 감사합니다.

댓글들도 봤는데그런 문제가 아닌것 같습니다.

취준생 할인쿠폰 관련이벤트 같은게 있을까요..?

Lock 해제 코드에서다른 사용자가 생성한 락을 삭제하지 않기 위해 본인의 identifier이랑 락의 value를 비교해서 삭제하는 로직 부분에서 궁금한 내용이 있습니다. 멀티스레드, 프로세스 환경에서 충분히 일어날 일 이라고 하셨는데 내가 락을 얻으면 다른 사용자는 락을 얻지 못해 value는 항상 나의 identifier이 들어있어야 하는게 아닌가? 라는 생각이 드는데 rd.set(lock_name, identifier, nx=True, px=lock_timeout_ms)이 코드 방식으로 락을 만들면 여러 사용자가 특정 환경에 락을 얻을 수 있는건가요?

안녕하세요. 재미니님. 강의 잘 보고 있습니다.스킬에 대해 궁금한 점이 있습니다. 대부분의 지원공고를 보면, 어떤 하드스킬을 가졌는지 '자격 요건' 부분에 적어서 공고를 내는 경우가 많습니다. 예)자격요건• 5년 이상의 백엔드 애플리케이션 개발 경력이 있으신 분• Java/Kotlin을 이용한 Spring Framework 기반의 애플리케이션 개발 경험이 있으신 분• JPA, Hibernate 등 ORM 사용과 도메인 모델링 경험이 있으신 분 면접관 입장에서는 이력서를 봤을 때, 해당 지원자가 해당 스킬셋을 기본적으로 갖췄는지 판단하는게 1순위가 될 거라고 예상을 했습니다.만일 이력서에 스킬셋이 구체적으로 적혀있는 게 아니라, 경험을 통해 자연스럽게 녹여내는 방식으로 적는다면 직접 적는것과 비교해서 상대적으로 이력이 나타나지 않기 때문에 판단하기 어려울 것이라는 생각을 했습니다. 스킬이라는 영역으로 정리하는 것문제해결 및 프로젝트로 자연스럽게 녹이기이 2가지 방법으로 하드스킬을 어필할 수 있을 것 같은데, 후자로 적는다고 해서 면접관들이 피곤함을 느끼지는 않나 궁금합니다. (바로 스킬셋이 써있지 않기 때문에)재미니님은 어떻게 생각하시나요? 

기술스택 강의 시데이터베이스 사용 애플리케이션 기술스택은 아래와 같이 말씀주셨고, 실제 프롬프트할때는 lucide-react 도 말씀하셨어요.다만, 실제로 프로젝트에 설치한 것은 Next.js 와 shadcn 2개인데.. 그렇다면typescriptzustandreact hook form + zodsupabase 및 supabase clientnext.js API routeslucide-react위 기술스택은 별도로 설치하지 않아도 괜찮은걸까요? tailwindcss는 next.js 설치시 함께 설치된 것으로 확인했어요.감사합니다.   

강의를 들으면서 여러 문제를 풀고 또 만들어서 해결하는 중인데2유형 같은 경우에는 기본적인 탬플릿이 유지한 상태에서 문제에 따라서 조금만 변형하면 되는걸로 알고 있는데 제가 사용하는 탬플릿이 문제가 있을까요?# gas_train.csv, gas_test.csv를 이용하시오. # 학습 데이터의 총가스사용량을 종속변수로 사용하여 # 테스트 데이터의 총가스사용량을 예측하시오. # 조건은 다음과 같다. # 1. 문자형 변수는 원-핫 인코딩하시오. # 2. 학습 데이터와 테스트 데이터는 동일한 방식으로 전처리하시오. # 3. 모델은 RandomForestRegressor를 사용하시오. # 4. 검증 데이터 비율은 20%로 하시오. # 5. RMSE를 출력하시오. # 6. 테스트 데이터 예측 결과를 result.csv로 저장하시오. # 7. 제출 파일은 pred 컬럼만 포함하시오. # 세팅 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 데이터 불러오기 train = pd.read_csv('gas_train.csv') test = pd.read_csv('gas_test.csv') # target 지정 target = '총가스사용량' # X, y 분리 y = train[target] X = train.drop(target, axis=1) # id 컬럼 제거 if 'id' in X.columns: X = X.drop('id', axis=1) if 'id' in test.columns: test_X = test.drop('id', axis=1) else: test_X = test.copy() # train / test 합치기 data = pd.concat([X, test_X], axis=0) # 원 핫 인코딩 data = pd.get_dummies(data) # train / test 분리 X = data.iloc[:len(X), :] X_test = data.iloc[len(X):, :] # 학습용 / 검증용 데이터 분리 X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( X, y, test_size = 0.2, random_state = 42) # 랜덤포레스트 model = RandomForestRegressor(random_state = 42) model.fit(X_tr, y_tr) # 검증 데이터 예측 val_pred = model.predict(X_val) # rmse 계산 mse = mean_squared_error(y_val, val_pred) rmse = np.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) # 다시 학습 model.fit(X, y) # 테스트 데이터 예측 pred = model.predict(X_test) # 파일 생성 result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv('result.csv', index = False)

안녕하세요 🙂 사이트가 업데이트가 된 건지, 하단 이미지 강의 목차에서 클릭 시, 화면처럼 강의자료를 볼 수 있는 링크가 뜨지 않고 바로 영상이 재생됩니다.하단에 저와 똑같은 질문을 하신 분이 계시네요 ;ㅂ;강의 자료 다운 받을 수 있는 방법 여쭤봅니다.

실습 에서 사용된 코드는 어디서 다운 받나요?