ANOVA를 배울때는 ols 사용할때 독립변수 앞에 C()를 붙이는것이 분산분석은 범주형 분석이기에 앞에 C를 붙인다고 생각했는데요~ 로지스틱 회귀분석은 독립변수가 수치형, 종속변수가 이산/명목형으로 알고있는데.. Gender 앞에 C를 붙이는 이유가 있을가요? 오히려 Gender은 수치로 바꿔줘야할것 같은데.. 혹시 C 의 의미가 수치형->범주형, 범주형->수치형으로 양쪽 모두 바꿔주는 역할인건지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 문제 지문에서알려주는 제출 CSV 파일 형식은 0, 1, 1, 0 ... 이런 predict 결과값인데 0.11385 와 같이 predict_proba 확률값으로 결과를 제출해도 괜찮은 이유가 궁금합니다! roc_auc가 predict_proba 로 해야한다면 predict_proba로 모형 성능테스트를 하고 제출은 predict로 해야하는 것이 아닌가... 라는 의문이 들어서 문의드립니다
선생님 안녕하세요 서브쿼리 관련해서 질문드립니다... 선생님이 내주신 inner join 연습문제를 풀어보면서 궁금한 점이 생겼는데 서브쿼리를 적용할시 from 절 이후에 서브쿼리가 들어가기도 하고 아니면 inner join 이후 ㅎ서브쿼리가 들어가는 경우도 있고 하는거 같은데.. 그 차이점이 잘 이해가 가질 않아서요.. 어떤 경우에서 그렇게 판단하여 서브쿼리를 넣는 것인지 확인부탁드립니다..
선생님 이 문제에 대해서 and p.start_date <= u.purchase_date and u.purchase_date <= p.end_date 이 부분을 왜 조건을 달아줘야 하는지 궁금합니다. 따로 문제에 명시되지 않은거같은데.. 확인부탁드립니다! select p.product_id , round(sum(u.units*p.price)/sum(u.units), 2) average_price from Prices p inner join UnitsSold u on p.product_id=u.product_id and p.start_date <= u.purchase_date and u.purchase_date <= p.end_date group by p.product_id;
안녕하세요. 매출 분석01 - 일/주/월/분기별 매출액 및 주문건수 시각화 하기 강의를 들으면서 코드를 실행하는데 그래프가 이러타할 오류없이 나타나지 않아서 글 작성합니다. 각각 라이브러리의 버전은 아래와 같습니다. 쥬피터 파일 내의 [일별 매출 시각화] 에 대한 코드를 실행하는데, 쿼리가 들어간 데이터 프레임까지는 잘 실행이 되는데, 그래프를 그리는 코드를 실행하면 그래프가 나타나지 않습니다. <스크린샷1 - 데이터 프레임은 잘 나타남> <스크린 샷2 - 그래프 그리는 코드 실행시 그래프가 나타나지 않음> <스크린 샷 3 - 그래프 그리는 코드 실행시 그래프가 나타나지 않음> <스크린 샷4 - 키 에러라고 뜨는데 왜 이렇게 나타나는지 잘 모르겠어요. 코드를 따로 바꾸거나 수정하지 않았습니다. > 터미널이 이상해서 그런가하고 전체적으로 다 끄고 다시 켜서 실행해 봤는데도 나타나지 않아서 질문 드립니다.
선생님, 안녕하세요. 너무 기초적인 질문일 수 있지만, 갑자기 궁금해져서 질문드립니다. 서버사이드 렌더링의 경우, 서버에서 pre-render된 코드를 만들어서 보내주고, 클라이언트에서 hydrate를 해서 페이지를 만든다고 알고 있습니다. 클라이언트 사이드 렌더링의 경우는 html코드와 js코드를 함께 보내서, 클라이언트에서 페이지를 만들구요. 서버사이드 렌더링을 할 때, pre-render된 코드를 만드는 서버는 각 클라이언트들의 컴퓨팅 자원을 사용하는 건지(클라이언트의 컴퓨터에서 만드는 건지), 아니면 배포하는 중앙(?)서버(aws ec2 또는 이 강의에서 처럼 vercel)의 컴퓨팅 자원을 사용하는 건지(서버에서 만드는 건지) 궁금합니다. 클라이언트 측에서 다 계산을 한다고 하면, 중앙(?)서버의 부담이 적을테지만, 중앙(?)서버에서 한다고 하면, 부담이 갈 수 있을 것 같아서요. 최근 next.js 14버전이 되면서 디비와 직접 통신하는 등 기능이 많이 생겼는데, 이 통신하는 등의 역할은 client side가 아닌 server side에서만 가능하더라구요. 그래서 server side라는 게 중앙서버 하나에만 있다면, 계산이 오래걸린다거나 트래픽이 늘어나거나 한다면 다른 사용자들에게도 영향을 끼치지 않을까 궁금했습니다.(자동 확장이 되지 않을때) 또, 이런식으로 간다면 따로 백엔드 서버가 필요없게 될 수도 있겠다라고도 생각해봤는데, 어떻게 보고계시는지도 궁금합니다.
인코딩을 할때 선생님이 어쩔때는 원핫인코딩을 하시고 어쩔때는 레이블인코딩을 하시던데 그 인코딩을 정하시는 기준을 잘 모르겠습니다! 인코딩을 정하실때 그 경우에 대해서 자세히 알려주시면 감사하겠습니다 그리고 인코딩을 할때 컬럼도 몇개 정하셔서 하시던데 그 컬럼고르는 기준도 잘 모르겠습니다 그 기준에 대해서도 선택하는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다 ㅠㅠ
안녕하세요. 강의듣다가 궁금한사항이 있어 문의드립니다. 위 강의에서 SELECT 서브쿼리에서 동일 테이블 접근으로 인해 I/O 중복 발생하여 아래처럼 인라인뷰를 만들고 JOIN을 하면 테이블 중복 I/O가 발생하지 않는것을 이해했는데요. 그런데 SELECT절에 COUNT만 필요해서 스칼라 서브쿼리를 한번만 사용하게 되면 중복I/O가 발생하지 않기에 스칼라 서브쿼리를 쓰는게 성능상 문제가 없는걸까요? 중복I/O 발생과는 좀 다른 내용일수 있지만 강의 듣다가 궁금해서 문의드립니다. 답변주시면 감사하겠습니다.
보통 작업형2에서는 예측값을 물어보는 문제가 나오던데요. 문제가 나올때 어느문제는 분류모델을, 어느문제는 회귀모델을 사용해야하는지 궁금합니다. 지금까지 강의+기출문제를 보면서는 분류/회귀를 결정하는 부분이 평가 모델을 통해 진행된다는 느낌을 받았는데요. 1) roc_auc_score, accuracy_score 이 평가모델로 쓰일 경우, 분류형 모델 사용(Classifier) 2) rmse, mean_squared_error 이 평가모델로 쓰일 경우, 회귀모델 사용(Regressor) 이렇게 생각하면서 작업형2를 접근하는게 맞는지 궁금합니다.
선생님 안녕하세요 강의 잘 보고 있습니다 강의 중간(10:20~25초 사이)내용에 대해 확인하고 싶은 부분이 있습니다 수업내용중 아래의 sql로 질의할때 -- 직원 급여의 이력정보를 나타내며, 해당 급여를 가졌던 시점에서의 부서번호도 함께 가져올것. select * from hr.emp_salary_hist a join hr.emp_dept_hist b on a.empno = b.empno; record 4번 데이터의 deptno 값 30이 출력된다고 하셨습니다만 a.fromdate between b.fromdate and b.todate 위의 between 조건으로 조인해서 sql로 질의했을 때에 출력되는 결과물은 record 3번 데이터 deptno 값 20이 출력되는데, record 3번의 a.fromdate (1982-01-01)값만이 조인된 b.fromdate(1981-04-01) and b.todate(9999-12-31)의 범위에 해당되어 출력되는 인식인데 (제가 잘못 이해했을 수도 있습니다만... ) 어떻게 deptno값 30이 출력되는지가 궁금합니다
SSR 방식에 서버 컴포넌트와 클라이언트 컴포넌트를 둘 다 적절히 사용하는 것인가요?? 서버 컴포넌트는 데이터 페칭, 보안, 캐싱, JS 번들크기 감소와 같은 장점이 있고 event와 hook을 사용하지 못한다는 특징도 이야기해주셨는데, 그렇다면 데이터를 받아서(페칭해서) 클라이언트 컴포넌트에 데이터를 뿌려주는 느낌으로 조합해서 사용하는 건가요?? 서버컴포넌트는 event를 사용하지 않으므로, TTI를 개선하기 위해 나온 개념은 아닌거죠???
안녕하세요. 현재 데이터 사이언티스트 및 엔지니어를 꿈꾸고 있습니다. 데이터 사이언티스트가 회사에 따라 일하는 업종이 다르지만, 제가 생각하기에 제가 원하는 직무는 데이터 분석에 가까운 것 같습니다. 게임업계의 N사의 경우 데이터 사이언티스트를 채용했으나, 추천시스템이나 이상탐지 등 모델을 개발하는 업무라 아무래도 학사 출신 보다는 석/박사 출신들이 많을 것 같다는 생각이 들었기 때문입니다. 머신러닝과 딥러닝 모델을 가져와서 쓰는 것은 가능하지만, 만드는 것은 또 다른 영역이었기에, 해당 부분으로는 꿈을 접게 되었습니다. 그래서 데이터 분석가 쪽으로 가자! 는 마음으로 Python외에도 SQL 공부를 지속적으로 해왔습니다. 문제는, 면접장을 가봤더니, 어떤 회사의 경우 SQL이 아닌 SAS 를 쓰는 경우도 있었고, 가장 크게 한계에 부딪쳤던 부분은, 서비스 지표의 문제점을 파악하고 다양한 가설 및 A/B 테스트로 서비스 개선을 해보신 분 (모바일 서비스 데이터 분석), 데이터 시각화 (Tableau 등 BI툴) 경험을 본다는 점입니다. SAS는 일단 너무 비싸기 때문에, 이건 혼자서 배울 수 있는 능력이 아니라고 판단해서, 제외했습니다. 데이터 시각화의 경우 Tableau는 혼자서 책을 찾아보면서 공부를 하는 중입니다. Q1. 서비스 지표의 문제점을 파악하고 다양한 가설 및 A/B 테스트로 서비스 개선을 해보신 분 이라는 이 부분이 저는 도대체 어떻게 신입이 키워나갈 수 있는지, 어떻게 공부를 하면 좋을지... 잘 모르겠습니다. 서비스 지표를 통해서 해당 데이터를 분석하는 건 할 수 있지만, 지표의 문제점을 파악한다? 가 와닿지가 않습니다. 마케팅 지표를 알아야, 해당 요건을 충족할 수 있을 것 같았지만, Q1을 해결하지 못해서, 데이터를 가지고 할 수 있는 일이 무엇이 있을까...를 생각해보던 중 Data Engineer라는 직무도 알게 되었습니다. Java SpringBoot 나 Django를 활용해서 웹을 개발한 경험도 있었고, Spark, Hive SQL에 대해서 공부를 했던 경험이 있었기 때문입니다. 그런데, 항상 공고에 등장했던 부분이었던 대용량 데이터 처리를 위한 데이터 파이프라인(수집/처리/분석) 개발 경험 이 발목을 잡았던 것 같습니다. Q2. 데이터 파이프라인(수집/처리/분석) 개발 경험 이 하둡 아키텍처나, K8S 내에서 트러블 슈팅 경험을 말하는 것인가요? 해당 부분을 해보려고 했으나, 문제는 하둡 아키텍처를 AWS로 구성하는데 비용이 엄청나게 들어서 엄두를 못냈습니다. 수집은 크롤링으로 했는데, Kafka도 언급이 있는 걸 보면, Kafka나 Flink와 같이 실시간 스트리밍 수집을 공부해야할까요? 아키텍처를 구성해야 할 것 같은데, 관련 지식이 없어서 문제입니다. 비전공자다 보니, 취업이 생각보다 너무 어렵게 느껴집니다. 이번 하반기는 유독 2차에서 많이 떨어졌네요.. 내년 상반기에는 좋은 소식이 있었으면 좋겠습니다. Q3. 추가로, 강사님께서 알려주신 부분을 공부하면서, 노션에 정리를 했었습니다. 노션에는 강사님께서 첨부하신 PDF자료는 일절 없고, 쿼리문과 제가 공부를 하면서 느낀 점이나, 어떻게 문제를 풀어야하는지 등을 정리했는데, 혹시 괜찮을까요? (노션이 홈페이지와 연동이 되어있다보니, 문제가 있다면 해당 부분은 개인 아카이브에 보관하겠습니다.) => 답변주신부분대로 테이블 조회(데이터 확인=> 이건 강사님께서 만드신 소중한 수업 자료이니 해당 부분은 제외) 부분을 제외하구 쿼리 부분만 기재해도록 하겠습니다.