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미해결
비전공자를 위한 자바
강사님 궁금한게 있습니다 main( ) 메서드 에서 클래스를 만들고 부모 클래스에 있는 인스턴스를 . 을 이용해서 가져올때 부모와 자식 클래스에 이름이 같은 변수 를 가져올 때 main() 메서드 에서는 super 키워드 를 사용할수 있나요 ?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 4회기출 작업형2유형 강의에서 basic방법과 intermediate 방법이 있는데 실제 시험에서는 수치형 데이터만 활용(basic)해서 해도 되나요? 범주형 데이터가 있다면 범주형 데이터도 활용 해야할까요?...ㅠ 안그러면 점수를 낮게 받을까요?..ㅠ 이 강의회차에서는 basic방법이 성능이 더 좋게 나왔는데 수치형만 쓸지 수치형과 범주형 둘다 활용할지 어떻게 판단해야하나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 : ) 좋은 강의 잘 보고 있습니다. 다름이 아니라 시험 때 분류 / 회귀 랜덤 포레스트 활용하는게 안전할까요? 분류시 AdaBoostClassifier 사용하니까 랜포 보다 조금 더 좋은 성능 보이던데 혹여나 더 높은 성능 좋은 모델 했다가 과대 적합으로 떨어질까봐 걱정되네요 ㅠㅠ
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 랜덤포레스트 학습과정 중에 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict_proba(X_val)[:,1] roc_auc를 학습하기위해 pred = model.predict_proba(X_val)[:,1] 해당코드를 사용하셨는데 [:,1] 부분이 이해가 잘안되어 질문드립니다. 인덱스 전체/ 1번 칼럼까지 범위를 설정하는 이유가 있을까요? 아니면 제가[:,1] 의미를 위처럼 잘못 이해하고 있는거라면 짚어주시면 감사하겠습니다.
해결됨
자바 ORM 표준 JPA 프로그래밍 - 기본편
안녕하세요 <기본 키 매핑> 강좌를 듣던 중 h2 데이터베이스에 Member table이 갑자기 사라지는 오류가 있어서 질문드립니다..ㅜㅜ 다음과 같은 오류 메시지가 떠서, test.mv .db를 삭제하고 다시 생성한 뒤 실행하였는데도 똑같습니다..ㅜㅜ h2 database에 Member table 없는 현상 뭐가 문제일까요..??ㅜㅜ 감사합니다.
미해결
실전! 스프링 부트와 JPA 활용1 - 웹 애플리케이션 개발
[질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 이런 식으로 화면이 뜨는데 어떻게 하면 좋을 지 여쭙고자 합니다.
해결됨
실전! 스프링 데이터 JPA
안녕하세요 datajpa로 개발을 하다보니 궁금한 점이 생겼습니다. 어떤 엔티티에서 특정 조건을 만족하는 엔티티만 찾아야 할 때 jpql의 @Query어노테이션이나, queryDsl의 쿼리를 이용해서 where절 조건을 정의하고 찾을 수 있습니다. 하지만 꼭 그렇지 않고 findAll 후에 Stream.filter로 찾아도 되긴 합니다. 얼핏 보면 findAll() 이 훨씬 비싸 보이지만 "DB비용이 매우 비싸기 때문에 , 오히려 was에서 추가작업(정렬) 등을 하는게 좋을 때가 있다." 라는 걸 본적이 있어서 질문 드립니다. jpa를 쓰는게 확실히 여러가지 면에선 편리한 점이 많지만, 결국 비지니스 로직과 관련된 특정한 조건들을 찾기 위해서라면 쿼리가 세분화 되어 나가야 되는데 그런 상황에서 jpa는 어떤 장점을 가지는지는 잘 모르겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다!
해결됨
실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기
선생님 안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. 섹션 7의 세번째 강의, python의 위한 도커 의 13:25 에서 바로 torch를 pip으로 설치하지 않고도 바로 import torch를 할 수 있는 이유는 azure vm을 만들때 선택한 size인 nc4as_t4_v3 4 vcpus 에 기본적으로 torch가 깔려있기 때문인가요 (즉, 만약 gpu를 사용하지 않는 다른 환경을 고르면, torch가 안깔려 있어서 pip 으로 깔아야 하는 것인가요) cpu만 사용하는 size인 Standard D2s v3 (2 vcpus, 8 GiB memory) 로 가상환경을 만들었는데, 여기서는 ipynb 파일에 !pip install torch를 해도, import torch를 하면 torch가 없다고 나오는데, 혹시 이 이유를 아실까요..ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강사님은 수치형 데이터와 범주형 데이터를 n_train, c_train, n_test, c_test로 분리하셨더라구요. 근데 꼭 분리 안하고, col 명만 설정해서 그냥 피처엔지니어링 하면 안되는 걸까요? 근데 저는 점수가 0.75 정도밖에 안나왔습니다 ㅎㅎㅎ 강사님은 0.8 넘게.... 제가 쓴 코드입니다.. # 수치형 스케일링 from sklearn.preprocessing import RobustScaler scaler = RobustScaler() cols = ['Age', 'AnnualIncome','FamilyMembers', 'ChronicDiseases'] <- 제가 변환하고 싶은 int 형 변수들을 넣었어요. 타겟레이블이 int형인데 뺄줄 몰라서 그냥... train[cols] = scaler.fit_transform(train[cols]) test[cols] = scaler.fit _transform(test[cols]) # 라벨인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols2 = train.select_dtypes(include="object").columns for col in cols2 : le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 이러고 데이터 X_tr, X_val, y_tr, y_val로 분리하고 랜덤포레스트를 적용헀습니다!
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
기획자이지만 파이썬이 중요하다고 하여, 관련 베이스적인 지식을 쌓고자 강의 자료를 요청드립니다!! woooha94@gmail.com
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 작업형2에서 모델링 및 평가에서 회귀모델 여러가지를 대입해보던 것과 작업형3 회귀분석에서 formula 패키지 사용해서 회귀식 사용하는것은 어떤 차이가 있을까요?? 회귀분석이라고 해서 혼자 타이핑을 andomforestregressor 해보다가 지우고 formula를 따라 썼는데 너무 초보적인 질문일것같지만 궁금해서 문의드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다. 지난 시험부터 메모장 이용 불가로 변경되었는데 강의 내용에 업데이트 반영이 되어 있지 않아서 공유드립니다. o 시험 중 필기구, 전자·통신기기(계산기 등) 및 PC에 설치되어 있는 프로그램(윈도우 메모장, 윈도우 계산기, 엑셀 등) 사용 불가 https://www.dataq.or.kr/www/board/view.do?bbsKey=eyJiYnNhdHRyU2VxIjoxLCJiYnNTZXEiOjU1MzQ3NX0=&boardKind=notice 감사합니다.
해결됨
김영한의 실전 자바 - 기본편
메서드 영역은 클래스 정보 static 영역 런타임 상수 풀 이렇게 세가지로 구성되어 있는걸로 알고 있습니다. static 메서드와 그냥 메서드 둘다 클래스 정보에 저장되는게 맞지만, 둘의 차이는 참조값(인스턴스) 없이 호출 가능하느냐, 아니냐의 차이가 맞을까요? 만약 아니고 static 메서드는 static 영역에 저장된다고 한다면, static 영역에 있기 때문에 static 메서드는 참조값 없이 호출 가능한것 인가요?
미해결
김영한의 실전 자바 - 중급 1편
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예) [질문 내용] 메서드 영역은 클래스 정보 static 영역 런타임 상수 풀 이렇게 세가지로 구성되어 있는걸로 알고 있습니다. static 중첩 클래스, static이 없는 내부 클래스는 메모리 구조상 어디에 저장 되나요?
미해결
실전! 스프링 데이터 JPA
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 안녕하세요 Spring 강의 열심히 듣고 있습니다. paging 관련해서 듣다가 문득 궁금한 것이 생겨서 질문드립니다. 현재까지 배운 Spring data jpa에서는 매번 paging을 요청할 때마다 count 쿼리도 같이 날라가는데요, JPA를 떠나 일반적인 실무 환경에서도 매번 paging 쿼리와 count 쿼리를 같이 날리는지가 궁금합니다. paging 쿼리를 매번 날리면 새로운 게시물이 등록된 경우에 해당 게시물도 paging에 넣어서 계산할 수 있다는 장점은 있는 것 같은데 paging가 바뀔 때마다 count 연산이 수행된다는 것이 큰 오버헤드가 발생할 수도 있다는 생각이 들기도합니다.. 관련해서 어떻게 구현하는 것이 best pratice에 가까울까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
train이 두개로 나누어져서 제공되서 x_train+y_train['타겟'] 을 합치는거까지는 이해했는데요 이걸 df에 받아서 넣는데 그 다음 코드부터는 df를 사용하지를 않더라고요! 그래서 모든 코드 다 작성 후에, df=concat 어쩌구 했던거를 주석처리해서 숨겨봤는데도 같은 결과가 나왔어요. 합쳐진 df를 어딘가에 사용한다면 이해가 되는데, df를 사용하지도 않는데 concat으로 합쳐놓는 이유가 무엇인가요? 참고 차 제가 작성했던 코드도 붙여넣어봅니다. import pandas as pd X_train = pd.read _csv("X_train.csv") X_test = pd.read _csv("X_test.csv") y_train = pd.read _csv("y_train.csv") # print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape) df = pd.concat([X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N']], axis=1) df # 라벨인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = X_ train.select _dtypes(include="object").columns for col in cols : le = LabelEncoder() X_train[col] = le.fit _transform(X_train[col]) X_test[col] = le.transform(X_test[col]) # # 랜덤 포레스트 위해서 데이터 분리 X_train = X_train.drop("ID", axis=1) X_test_id = X_test.pop("ID") # # 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( X_train, y_train['Reached.on.Time_Y.N'], test_size=0.2, random_state=2022 ) # 랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=2022, max_depth=3, n_estimators=200) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) from sklearn.metrics import roc_auc_score print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1])) pred = rf.predict_proba(X_test) submit = pd.DataFrame({ "ID" : X_test_id, "Reached.on.Time_Y.N" : pred[:,1] }) submit.to _csv("submit.csv", index=False) pd.read _csv("submit.csv")
미해결
스프링 입문 - 코드로 배우는 스프링 부트, 웹 MVC, DB 접근 기술
뭐가 문제일까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 좋은 강의 감사드립니다! 학습, 검증데이터를 분리하는 것은 평가를 통해 개선하기 위한 것으로 이해를 했습니다. 그렇다면 개선을 한 뒤 학습, 검증데이터를 다시 학습데이터로 합친 후 예측을 진행하는 것이 점수에 더 도움이 될까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아무리봐도 둘이 값이 같게나와야할거같은데 p-value가 다르게나옵니다. 왜이런걸까요??비모수검정이라 정규분포가 아니라서 대칭성이 없어서 그런건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
아래 문제에서 100% 넘는 접종률을 먼저 삭제하지 않고, 문제에서 언급한 순서대로 풀이해야 하나요?? your code 부분에 적은대로 풀이를 하면 답이 다른데 이대로 풀면 안되는 이유가 궁금합니다! 문제 : 주어진 데이터에서 상위 10개 국가의 접종률 평균과 하위 10개 국가의 접종률 평균을 구하고, 그 차이를 구해보세요 (단, 100%가 넘는 접종률 제거, 소수 첫째자리까지 출력) # your code # 100%가 넘는 접종률 제거 cond = df["ratio"] <= 100 # 상위 10개 국가의 접종률 평균과 하위 10개 국가의 접종률 평균을 구하고, df = df[cond] df = df.sort_values("ratio", ascending = False) top10 = df["ratio"].head(10).mean() bottom10 = df["ratio"].tail(10).mean() # 그 차이를 구해보세요(소수 첫째자리까지 출력) print(round(top10 - bottom10,1)) 풀이 df2 = df.groupby('country').max() #시간에 따라 접종률이 점점 올라감 df2 = df2.sort_values(by='ratio', ascending = False) #100%가 넘는 접종률 제거 cond = df2['ratio'] <= 100 df2 = df2[cond] top = df2['ratio'].head(10).mean() bottom = df2['ratio'].tail(10).mean() print(round(top - bottom,1))
