안녕하세요 딩코님!현재 4주차 숙제부분까지 강의를 완료하고 5주차는 실전문제풀이과정이라 해당 과정 들어가기전에 질문이 있습니다. 4주차 까지 들으면서 이전까지는 숙제문제는 바로 코드로 작성하진 못해도 어 이렇게 풀면 되지않을까 하는 구상이 가능했는데 3주차 숙제인 멜론 베스트 앨범뽑기부터 해서 4주차 숙제들은 전부다 문제를 봐도 해당 주차에 배웠던 알고리즘들을 이용해서 풀어보려해도 시작점 조차 생각이 나질않아 바로 해설영상을 보고 따라치는 정도로밖에 하질못해 다시 반복해서 공부할 예정입니다.5주차 영상부터는 4주차까지의 숙제로 주신 알고리즘 문제를 전부 이해하고 시청하는게 좋을까요 아니면 일단 문제들을 최대한 풀어서 익숙해질떄까지 계속 풀면서 이해하는게 좋을지 궁금합니다. 또 알고리즘 문제를 풀면서 정답이나 해설영상을 몇분까지 풀다가 보면 좋을까요지금까지는 문제를 풀다가 '아 나 더이상 이 이상은 작성 못하겠어' 할떄 정답과 해설영상을 봐왔는데이렇게 하니 어려운 문제를 풀때는 시간이 너무 소모되는거 같아 이게 맞나? 싶을떄도 있어 제가 잘못 공부하고있는건지도 궁금합니다!  

선생님 안녕하세요!제가 갑자기 이번 실기 시험을 못보게 되어서 이 강의를 올해 2차 시험은 볼 수 있는데, 시간이 지나면 내년 1차 시험에 강의를 못들을 거 같아서 걱정입니다. 두 달 정도 강의를 일시정지 요청드립니다.

안녕하세요.작업형1만 학습한 상태로 문제를 푸느라, 스케일 공식을 따로 불러오지 않고 다음과 같이 풀었습니다. score_mean = df['score'].mean()score_std = df['score'].std()df['score_standard'] = (df['score'] - score_mean) / score_stdresult = round(df['score_standard'].max(), 3)print(result) 위 풀이는 답으로 2.150가 나오는데선생님 풀이와 같은 답(2.183)이 나오려면 std(ddof=0)을 입력해야 합니다.그럼 모표준편차를 구해야 한다는 걸까요? (+ 스케일 공식은 모표준편차를 구하는 공식인 걸까요?)

분리 후 원핫 인코딩의 경우 train데이터와 test 데이터의 컬럼 갯수가 서로 맞지 않을 경우도 있다고 하셨는데그럼 무조건 두개의 합친 데이터에서 인코딩 먼저 하고 난 뒤에 분리하면 안되는걸까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요새로 접속할때마다 이전코드를 하나하나 다 실행하기가 귀찮은데 자동으로 하는법 없나요>

n_train이 민맥스 스케일링해서 훈련되면n_test는 그대로 train이 한대로 tranform만 하는것이라고 말씀해주셨는데n_test 데이터들이 n_tarin의 민맥스 스케일링값을 어찌 알고 훈련된대로 값이 부여되는걸까요 #민-맥스 스케일링(MinMaxScaler 모든값이 0과 1사이) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler =MinMaxScaler() display(n_train.head(2)) n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = sclaer.tranform(n_test[cols])

 jiwon040729@naver.com 으로 부탁드립니다

48. Postgres 테이블 읽어오기 강의가 49. Postgres 테이블 읽어오기 실습 강의와 같습니다.즉 48 에서는 이론강의 부분인데 실습부분 입니다. 48강의 이론 부분으로 변경이 필요합니다.

안녕하세요!10회 시험 대비 강의 업데이트 관련해서 문의드립니다.기왕이면 업데이트 완료된 강의를 수강하고 싶어서요..! ‘작업형2’의 최종 업데이트 예정일이 어떻게 될까요?‘작업형3’도 업데이트 예정이실까요? 그렇다면 업데이트 일정이 어떻게 될까요?1,2번 문의 외 업데이트 예정인 강의가 또 있을까요? 

1. 현재 학습 진도몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요?1-11 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요?소수 나열하기여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분어느 부분에서 막히셨나요? 소수 나열하기 2차 개선 조건식 위치input = 20 def find_prime_list_under_number(number): prime_list = [] for n in range(2, number + 1): for i in prime_list: if n % i == 0 and i * i <= n: break else: prime_list.append(n) return prime_list result = find_prime_list_under_number(input) print(result)코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요?if n % i == 0 and i * i <= n: # 강의 노트 if i * i <= n and n % i == 0: # 수업어떤 개념이 헷갈리시나요? 강의 노트와 수업에서의 개선된 로직이 어떤 연산을 줄여서 시간복잡도가 개선되는 건가요?i가 n의 제곱근보다 클 경우 나머지 연산을 수행할 필요가 없어 불필요한 나머지 연산을 수행하지 않기 위해 제곱근에 대한 조건식을 먼저 검사하지 않아도 되는건가요?3. 시도해보신 내용문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요?에러가 발생했다면 어떤 에러인가요?현재 작성하신 코드를 공유해주세요input = 20 def find_prime_list_under_number(number): prime_list = [] for n in range(2, number + 1): is_prime = True for i in prime_list: if i * i > n: break if n % i == 0: is_prime = False break if is_prime: prime_list.append(n) return prime_list result = find_prime_list_under_number(input) print(result)  

listbox = [15, 46, 78, 24, 56] def answer(listbox): result = max(listbox) - min(listbox) return result answer(listbox)마지막 퀴즈 문제에서 저렇게 풀어도 문제는 없는건가요 ??저는 함수명을 answer로 설정하고 data 대신 listbox를 바로 받았는데 이렇게 풀어도 문제가 없는지 궁금합니다.

몇시간째 이유를 모르겠네요. 아래와 같은 에러로 airflow에서 postresql로 접속이 안되는것 같습니다.File "/opt/airflow/dags/dags_python_with_postgres.py", line 17, in insrt_postgreswith closing(psycopg2.connect(host=ip, dbname=dbname, user=user, password=passwd, port=int(port))) as conn:^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "/home/airflow/.local/lib/python3.12/site-packages/psycopg2/__init__.py", line 122, in connectconn = connect(dsn, connectionfactory=connection_factory, **kwasync)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^psycopg2.OperationalError: connection to server at "172.28.0.3", port 5432 failed: Connection timed outIs the server running on that host and accepting TCP/IP connections? from airflow import DAG import pendulum from airflow.operators.python import PythonOperator with DAG( dag_id='dags_python_with_postgres', start_date=pendulum.datetime(2023,4,1, tz='Asia/Seoul'), schedule=None, catchup=False ) as dag: def insrt_postgres(ip, port, dbname, user, passwd, **kwargs): import psycopg2 from contextlib import closing with closing(psycopg2.connect(host=ip, dbname=dbname, user=user, password=passwd, port=int(port))) as conn: with closing(conn.cursor()) as cursor: dag_id = kwargs.get('ti').dag_id task_id = kwargs.get('ti').task_id run_id = kwargs.get('ti').run_id msg = 'insrt 수행' sql = 'insert into py_opr_drct_insrt values (%s,%s,%s,%s);' cursor.execute(sql,(dag_id,task_id,run_id,msg)) conn.commit() insrt_postgres = PythonOperator( task_id='insrt_postgres', python_callable=insrt_postgres, op_args=['172.28.0.3', '5432', 'emuce', 'emuce', 'emuce'] ) insrt_postgres 

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 강사님, 강의하시는 건 그대로 따라하는 건 문제가 안되는데, VBA 하다가 넘어와서 그런지, 이게 속성인지, 메서드인지...변수인지 객체인지 구분이 안가네요 ㅠ사실 이걸 고민하지 않고 이해보다 ! 암기인 것 같은데요...

학습 자료가 잘못 올라가진 것 같습니다.이전에 다른 분 질문자의 답변에 자료를 찾지 못하겠네요. 수업 자료 다시 한번 업로드 부탁드립니다.

안녕하세요168. TMDB5000 데이터 세트를 이용한 콘텐츠기반 필터링 구현 실습 - 02강의에서9:50 부분을 보면find_sim_movie() 함수가 있습니다강의 동영상에서는 The Godfather 와 유사도가 높은 순으로 결과가 나왔는데The Godfather 가 유사도가 가장 높아야 되는데The Godfatehr 가 아니고 다른 영화가유사도가 가장 높은 것으로 나옵니다왜 이런 결과가 나오는지 설명 부탁드립니다

안녕하세요 지금 4-4까지 들은 수강생입니다. 제가 데이터 사이언스 대학원 진학을 앞두고 있는데, 개인적으로 장고기반으로 한 웹페이지 + AI 프로젝트를 하고 싶어 장고를 배우고 하려고 하는데, 이게 솔직히 좀 많이 어렵고, 지금 코드를 따라치는 것만 하는 것 같아서 학습방향이 맞나해서 질문드립니다. 소스코드는 거의 주신 걸 이용해서 복붙하고, 이제 하신 코드를 따라서 치고 결과 확인을 하는 건데, 강의하면서 말씀하시는 DOM,,등등을 잘 알아듣기가 힘들어서요,,자바같은 경우에는 공부를 했어서 MVC 패턴같이 백에서 큰 그림을 그려가며 좀 자세하게 설명을 해주시는 줄 알았는데 그게 아니여서 조금 고민이 되는 것 같습니다.  저는 모델, 뷰 또는 urls가 서로 어떻게 작용을 해서 프론트로 뿌려주는 것인지에 대한 답답함, 그리고 각 코드가 어떠한 의미를 지녔는지 잘 모르겠는 부분에 대한 답답함을 지닌 것 같습니다. for문 또는 전체적으로 함수가 어떠한 역할을 하는지는 이해했으나 어떠한 방식으로 요청하고 받고 하는지에 대해 몰라서 조금 답답한 것 같습니다. 음 예를 들자면, songlist에 있는 거를 for문으로 해서 가져오는구나,,라는 건 이해를 했는데, view와 model은 어떠한 역할을 하기에 이걸 프론트로 뿌리는거지..?라는 질문도 생기고, html은 솔직히 거의 전부 이해가 안가기도 합니다.  혹시 다른 강의를 들어야할까요? 조언을 주시면 감사하겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다!

다음과 같이 코드를 작성했는데, 결과값에 .0 이 붙어서 출력됩니다.왜 그런 걸까요? df['출동시간'] = pd.to_datetime(df['출동시간'])df['도착시간'] = pd.to_datetime(df['도착시간'])df['time'] = df['도착시간'] - df['출동시간'] result = df.groupby('소방서')['time'].mean()result = result.sort_values(ascending=False)result = round(result.dt.total_seconds() / 60)# round 함수에 반올림 위치를 명시하지 않으면 정수를 반환해야 하지 않나요?)  print(result[0])

1. 현재 학습 진도몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요?2-10 챕터어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 더하거나 빼거나 문제여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분어느 부분에서 막히셨나요?재귀함수코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요?get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum + array[current_index]) get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum - array[current_index] 제가 이해 안가는것은 처음에 cur_index = 0 , cur_sum = 0 부터 시작하잖아요 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,2) get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,-2) 그러고 다음 cur_index = 1 , cur_sum = 2 이렇게 흘러가는데, 왜 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array,1,-2) -2 가 안가고 +2 가 가는지 궁금합니다. get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum + array[current_index]) 계산이 전부 끝난 뒤에 get_all_ways_by_doing_plus_or_minus(array, current_index + 1, current_sum - array[current_index] 가 이어서 오는건가요 ?   어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요?에러가 발생했다면 어떤 에러인가요?현재 작성하신 코드를 공유해주세요 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊

63강 c언어 기출문제 변형해서 배열과 포인트 증가 문제에서++* ptr은 arr 인덱스 0 위치에 있는 숫자를 증가시키고 위치는 변하지 않는다* ptr ++는 포인트 변수 ptr이 가지고 있는 값을 증가시키지 않고 arr 인덱스 1 위치로 이동한다 이렇게 이해하는게 맞나요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요2회 기출문제 작업형2에서 왜 쌤이 한거랑 다르게 결과가 나올까요,,,,,,,,# 검증 데이터 분리아래는 쌤 풀이 입니다((7039, 11), (1760, 11), (7039,), (1760,)) 이건 제가 작성한 코드입니다 from sklearn.model_selection import train_test_splitX_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                                         )X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape((7039, 10), (1760, 10), (7039,), (1760,))