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tno값 초기화

미해결

코드로 배우는 React 19 with 스프링부트 API서버

제목 그대로 tno값은 어떻게 초기화 시키나요? testDelete 함수를 이용해서 삭제후 다시 testInsert 함수를 이용해서 1 ~ 100까지 만들고 싶은데, tno값은 1부터 시작하는게 아닌, 기존의 tno값부터 1씩 증가됩니다.

  • react
  • spring-boot
  • jpa
  • jwt
  • redux-toolkit
tobot222 댓글 1 좋아요 0 조회수 191

조건문 강의 예시문제 질문있습니다.

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

조건문 강의 5:46초 에 나오는 조건문 예시문제에서 출력값이 5보다 크네요 라고 하셨는데 5보다 크지 않아요 가 맞지 않나요 ? number = 3 3 > 5 니깐 else 문이 출력될 것 같습니다

  • python
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  • 정보처리기사
kimjg308 댓글 2 좋아요 2 조회수 433

강의 내용에 기출문제도 포함되어 있나요 ?

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다. 아직 다 듣지 않았지만 궁금한 사항이 있어서 여쭤봅니다. 현재 올라와있는 동영상 강의는 완성본인가요, 아니면 계속 업데이트 될 예정인가요 ? 강의 내용에 기출문제도 포함되어 있나요 ? PDF 파일은 어디에 있을까요 ? 감사합니다.

  • python
  • java
  • c
  • 정보처리기사
kimjg308 댓글 1 좋아요 0 조회수 295

설치완료 후 Extensions에서 python 검색 시 에러 나요

미해결

파이썬 무료 강의 (기본편) - 6시간 뒤면 나도 개발자

Extensions에 들어가서 Python 검색하면 아래 에러 때문인지 검색이 안되요 "Error while fetching extensions, XHR failed"

  • python
김영득 댓글 1 좋아요 0 조회수 892

확장자에 따라 다른가요?

미해결

[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)

혹시 .py & .ipynb 확장자에 따라 코드가 잘 실행되고 안되고 그럴 수 있나요?

  • python
  • 웹-크롤링
박현석 Park Hyun Seok 댓글 1 좋아요 0 조회수 135

섹션11 작업형1 문제 1번

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

상위 10번째 값으로 대체하는 부분에서 df.iloc[:10,-1] = min_value 이렇게 하셨는데 df['views'].iloc[:10]= min_value 이렇게 풀어도 상관없을까요? 만약 2번째 풀이도 상관 없다면 첫번째 풀이로 진행하신 이유가 있을까요? 취향차이일까요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
hj2930hj 댓글 1 좋아요 0 조회수 165

피그마 회원가입 만들기

해결됨

[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스

회원가입 css까지 다 완성했는데 비교해보니 비슷한 느낌은 나는것 같습니다. 혹시 코드 예제? 라던지 대표적인 완성코드를 볼 수 있는건 없나요?? 한번 비교해보고 싶어서요.. 추가로 남성/여성 부분 radio 동그라미가 피그마 원본? 상에는 크고 회색으로 칠해져 있는데 저건 어떻게 적용하나요?? 가입하기 버튼 위 구분선도 제게 사라졌는데 원인을 알수있을까요? <!DOCTYPE html> <html lang="ko"> <head> <title>회원가입</title> <link href="./02-signup.css" rel = "stylesheet"> </head> <body> <div id="tBox"> <h2 id="title">회원 가입을 위해 <br/> 정보를 입력해주세요</h2> <input class = "underline" type="text" placeholder="*이메일"><br><br> <input class = "underline" type="text" placeholder="*이름"><br><br> <input class = "underline" type="pw" placeholder="*비밀번호"><br><br> <input class = "underline" type="pw" placeholder="*비밀번호 확인"><br><br> <!-- <select> <option disabled="true" selected="true">지역을 선택하세요</option> <option>서울</option> <option>경기</option> <option>인천</option> <option>부산</option> <option>울산</option> <option>김해</option> </select> --> <div id = "gender"> <input type="radio" name="gender">여성 <input type="radio" name="gender">남성 </div> <br><br> <div class="checkbox-container"> <input type="checkbox" id="terms"> <label for="terms">이용약관 개인정보 수집 및 이용, 마케팅 활용 선택에 모두 동의합니다.</label> </div> <br> <div class = "register"> <button class = "button">가입하기</button> </div> <!-- <input type="button" value="가입하기"> --> </div> </body> </html> * { box-sizing: border-box; } #title { width: 466px; height: 94px; color: #0068ff; font-size: 32px; font-family: Noto Sans CJK KR; text-align: justify; } #tBox { width: 670px; height: 960px; border: 1px solid #aacdff; margin-top: 60px; margin-left: 625px; padding: 100px; box-shadow: 7px 7px 39px 0px #0068ff; border-radius: 20px; display: flex; flex-direction: column; align-items: center; } input[type="text"]{ width: 466px; height: 80px; padding: 10px; margin: 10px 0; border: 1px solid #797979; } input[type="pw"]{ width: 466px; height: 80px; padding: 10px; margin: 10px 0; border: 1px solid #797979; } button { padding: 10px 20px; color: #fff; background-color: #0068ff; border: none; border-radius: 5px; cursor: pointer; } input.underline { border-left-width: 0; border-right-width: 0; border-top-width: 0; border-bottom-width: 1px; } #gender { width : 140px; height: 23.94px; border : 1px solid #fff; display: flex; justify-content: space-between; } .checkbox-container { width: 466px; height: 21.06px; border: 1px solid #fff; border-radius: 3px; align-items: center; display : flex; } .checkbox-container input[type="checkbox"] { margin-right: 10px; } .register { border-top : 1px solid #e6e6e6; width: 470px; height: 1px; } .button { background-color: #FFFFFF; border :1px solid #0068FF; width: 470px; height: 75px; border-radius: 10px; font-size : 18px; color : #0068FF; text-align: center; font-weight: 400; line-height: 26.64px; font-family: Noto Sans CJK KR; }

  • react
  • node.js
  • seo
  • graphql
  • next.js
민선 댓글 2 좋아요 0 조회수 309

정규성을 만족하지 않은 가설검정 (단일표본, 대응표본)

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 정규성을 만족하지 않을 때 단일 표본과 대응 표본에서 윌콕슨을 사용하려고 합니다. 이때 단일 표본 stats.wilcoxon(df['관측치명']-평균값, alternative=) 라 했을 때 차이로(df['관측치명']-평균값) 계산하였고 대응표본은 차이로 계산이 가능하지만, 더 쉬운 방법인 df['before'], df['after'], alternative= 를 사용하였습니다. 그렇다면 단일표본에서도 df['관측치명'], 평균값으로 계산해서 될까요? 만일 안된다면, 윌콕슨은 차이 값를 기반으로 검정 통계량을 계산하는 것인데 대응표본은 두가지로 가능하면서 단일표본은 무조건 왜 -(차이)를 사용해야 하는지 궁금합니다!

  • python
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  • pandas
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wanzy123 댓글 2 좋아요 0 조회수 212

오류가뜹니다!

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요

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csms9870 댓글 1 좋아요 0 조회수 142

캐글 작업형 1-10 여-존슨과 박스-칵스 변환

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 이 부분에서 standarlize=False를 하는 이유가 궁금합니다.

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sangjunla6 댓글 1 좋아요 0 조회수 154

onClickRedo 질문

미해결

웹 게임을 만들며 배우는 React

componentDidUpdate를 사용하지 않고 this.componentDidMount()를 다시 불러와서 실행시켜도 정상적으로 작동하는데 이건 권장하지 않는 방법인가요? 혹시 그 이유가 더 긴 라이프 라이클을 갖게 돼서 그런가요? onClickRedo = () => { this.setState({ winNumbers: lottoNumbers(), winBalls: [], bonus: null, redo: false, }) this.timeout = []; this.componentDidMount(); }

  • react
현대적인유교보이 댓글 1 좋아요 0 조회수 198

count질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

sum은 false를 0으로 처리해서 연산에 포함시키지 않는데, count의 경우 false도 카운트가 되나요?

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한정수 댓글 1 좋아요 0 조회수 136

pip install pyperclip 에러

미해결

[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)

안녕하세요. pip install pyperclip 를 주피터노트북에 따라하니까 다음 에러가 발생합니다. ----------------- Cell In[1], line 1 pip install pyperclip ^ SyntaxError: invalid syntax ------------------ 그래서, 찾아보니까 !pip install pyperclip 로하면된다고 하여 설치는 했는데, 이번에는 다음과 같이 import pyperclip에서 에러가 발생합니다. 도움 부탁드립니다. 현재 주피터 노트북에서 python 버전은 3.12.3 입니다. ------------ ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 6 4 from selenium.webdriver.common.keys import Keys 5 import time ----> 6 import pyperclip 9 #크롬 드라이브 생성 10 driver=webdriver.Chrome() ModuleNotFoundError: No module named 'pyperclip'"

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송내 댓글 3 좋아요 0 조회수 664

작업형 2유형 예시문제 제출형식

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

제출형식 예시는 0,1 값으로 표시되어 있는데요. 평가지표는 roc_auc 입니다.pred_proba로 roc_auc를 산출하는것은 알겠으나 제출형식이 정수형으로 주어졌는데. 저희는 제출할때 확률값으로 제출해도 되는지요? 아니면 0.5 보다크면 1 작으면 0 으로 변환해서 제출해야 하는건가요? 실제 시험에서 확률값으로 제출하면 감점될것 같아서 평가방식에 중점을 둬서 제출해야하는지 어떤게 맞는건지 잘 모르겠습니다.

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momgrp24 댓글 2 좋아요 0 조회수 202

기출 5회 작업 101

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 이거 결과가 다르게 나오는데 왜 그런건가요?

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aicossdongari 댓글 1 좋아요 0 조회수 121

1유형 자주 사용되는 함수나 문장

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

수업을 들으면서 1유형 같은 경우에 자주 나오는 함수나 문장 같은게 많은데 혹시 실례가 되지 않는다면 한번 마인드맵 때처럼 프린트해서 볼 수 있게 정리해주실 수 있을까요? 항상 강의와 답변 감사드립니다!

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JH98 댓글 2 좋아요 1 조회수 176

작업형 2유형 확률 결과값

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 선생님! 작업형 2유형 확률 문제를 풀다가 결과값 관련해서 문의드립니다 문제에 제시된 pred 예시형태는 소수점 형태인데 제가 코딩해서 제출한 csv 파일을 확인해보면 거의 매번 0 혹은 1로 나옵니다 스케일링은 안하고 object 인코딩만 해주고 있는데 제가 코딩을 잘못 하고 있는 것인지, 채점 관련해서 상관없을지 궁금해서 여쭤봅니다! (roc_auc score는 0.7616337491337491 나왔습니다)

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dksduswn22 댓글 2 좋아요 1 조회수 245

섹션 10 예시문제 3 강의 4:27 부근 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요, 뒤늦게 정신차리고 제대로 공부하고 있습니다. 답안작성 관련 궁금증이 있어 글 남깁니다. 섹션 10_예시문제3(신버전) 강의 4:27 예시문제 3 - 1번문제 답이 260.71702 .... 이런식으로 나왔는데, 만약에 문제에서 소숫점 4째자리까지 구하라고 하였을때, print(round(260.71702016732104, 4)) = 260.717로 나오게 됩니다. 260.717로 쓰는게 맞나요? 260.7170으로 쓰는게 맞나요? 응시자 유의사항(시험홈페이지)에서는 260.717, 260.7170을 완전 다른값으로 보는거같아 질문드립니다.

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최지훈 댓글 1 좋아요 0 조회수 150

target 분리

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형 2에서 target을 EDA 단계에서 바로 pop으로 분리시키고 인코딩, 스케일링 해도 되나요??

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박나현 댓글 1 좋아요 0 조회수 138

섹션 10 작업형1 예시문제 질문드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

자동차 데이터 셋에서 qsec 컬럼을 Min-Max Scale로 변환 후 0.5보다 큰 값을 가지는 레코드(row) 수는? 문제에서 qsec 컬럼만 묻고 있음 (다른 컬럼 신경 쓸 필요 없음) MinMax Scale 변환 조건 0.5보다 큰 값 제가 짜본 코드입니다. import pandas as pd a = pd.read_csv('/content/mtcars.csv') from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() a['qsec'] = scaler.fit_transform(a[['qsec']]) # ★[['qsec']] cond1 = a['qsec'] > 0.5 print(cond1.sum()) ★ 강의에서는 데이터프레임 형태로 해당위치에 넣어줘야한다는 내용 확인했습니다. 해당 위치에서 대괄호[]를 한번 더 해야하는 이유가 뭔가요? 기존에 제가 받아온 a(mtcars.csv)가 데이터프레임 형태라 그런건가요? 대괄호 [] 1개 - 시리즈, 대괄호 [[[]] 2개 - 데이터프레임

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최지훈 댓글 2 좋아요 0 조회수 195

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