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미해결
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
문제에 답이 다 달려있는건 정말 치명적인 상황인 듯 한데요, 답이 있는줄 알았다면 교육 수강을 안했을 정도입니다. 부디 정답 없는 문제만 있는 버전도 공유를 해주실수 있을까요? 예전에 관련 답변은 달아 두셨던데 이용자가 취사선택 할 수 있는 부분이 강제되니 불편하네요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
시험문제에서 단일표본 검정을 진행해라. 독립표본 검정을 진행해라. 대응표본 검정을 진행해라. 이런식으로 제시해주나요? 조금 헷갈리네요
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
17강 진행중인데..여기서 왜 자꾸 오류가 발생할까요 ?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
[작업형2] 연습문제 섹션 3 Section 3. 항공권 가격 예측에서 문제 풀이를 보면 train = train.drop('flight', axis=1) test = test.drop('flight', axis=1) 원핫인코딩을 하면 컬럼수가 많아서져 flight를 삭제한다고 되어 있습니다.(기본에서요) 그런데 이해가 안되는게...flight 의 가격을 예측하는건데 이것을 삭제하고 모델을 학습 시킨다는게 이해가 안되거든요...
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
random_state=0을 아래에서 처럼 분리할때랑 , 학습할때 총 두번넣어줘도 상관없을까요? # 검증용 데이터 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size= 0.2 , random_state = 0 ) # 모델 학습 및 평가 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state=0) model.fit (X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수업에서는 문제가 바로 있었는데 기출문제 강의에는 자료랑 해설만 있고 문제가 어디있는지 못찾겠어요요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
[작업형2] 연습문제 섹션 4 에서 train과 test를 합하고 나눌때 저는 iloc을 사용했는데 문제 풀이는 iloc을 사용 안 했더라구요. 이전? 강의들에서는 사용했던거 같은데... 그런데 둘 다 오류는 안나도 답이 나오긴 한네요. 무슨 차이 일까요? 제 코드.. df = pd.concat([train,test]) df = pd.get_dummies(df) train = df.iloc[:len(train)] test = df.iloc[len(train):] 강의 코드 # train과 test 합쳐서 원핫인코딩 combined = pd.concat([train, test]) combined_dummies = pd.get_dummies(combined) n_train = len(train) train = combined_dummies[:n_train] test = combined_dummies[n_train:]
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제3에서 주어진 내용이 시험과 동일한건가욥?? 주어진 데이터에서 ‘co’와 ‘nmhc’ 컬럼을 각각 Min-Max 스케일링하시오. 스케일링된 ‘co’, ‘nmhc’ 컬럼의 표준편차를 각각 구하시오. ‘co’ 컬럼의 표준편차에서 ‘nmhc’ 컬럼의 표준편차를 뺀 값을 소수점 3자리로 반올림하여 구하시오. 해당 3.에서 2.와 같이 '스케일링된'이라는 말이 없어서 뜬금 없지만(?) 스케일링되지 않은 ‘co’ 컬럼의 표준편차에서 ‘nmhc’ 컬럼의 표준편차를 빼서 출력했는데 이렇게 명확한 형용사가 없어도 앞 내용에 맞게 생각해서 출력해야 할까요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
연습 문제 6에서는 다수의 범주, 수치형 컬럼에 결측치가 있는데, 최빈값, 중앙값이 아닌 특별히 범주형은 X로 수치형은 -1 으로 결측치를 채운 이유가 있을까요? RandomForest은 결측치가 마킹을 해도 어느정도 학습이 가능하다고 알고 있는데, 다른 모델들도 마찬가지로 X, -1으로 마킹해도 학습이 가능한걸까요? 아니면 RandomForest만의 장점인가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
연습 문제 일원 분산 분석에서 ols 모델 작성할 때 C( ) 작성 안 하는 게 맞는 건가요? group에 C( )를 해줘야 하는 거 아닌가 궁금해서 질문합니다..!
미해결
[4주 과정] <밑바닥부터 시작하는 웹 브라우저> 완독 챌린지
저만 이런걸 수 있지만... 결과 화면 보려고 링크 썼더니 이렇게 나옵니다. 10장( https://browser.engineering/widgets/lab10-browser.html )은 잘 출력되는 것 같은데... 11장[ 링크 ], 12장[ 링크 ]은 아래 그림처럼 나오네요. 혹시 제가 잘못한 점이 있는지, 있다면 어떤 부분을 수정해야 하는지 알려주세요! 다른 링크가 있다면 같이 안내해주시면 좋을 것 같습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
display(df) 실행했을때 에러가 뜨는데 왜 display() 함수가 실행이 안되나요?
미해결
포트폴리오 어나더레벨 | 합격하는 이력서 작성법
제가 이제 만으론 28살이지만 내년에 한국나이로 30살입니다! 여태까지 자격증만 따느라 언어 실력이 많이 부족합니다. 알고리즘은 백준으로는 골드 2이고 현재 스프링을 통해 DB 없는 웹 CRUD 만 만들 수 있는 수준 (SQL은 이제 공부하려고 합니다) 인데 싸피 16기 입과가 7월이어서 수료하면 한국나이 31살이 넘는데 싸피 모집일까지 기다렸다가 싸피를 가는게 좋을까요 아니면 내년 초에 바로 시작할 수 있는 프로그래머스, 멋사, 코드잇 같은 다른 B급 부캠을 가는게 좋을까요? 나이를 먹어가니까 뭔가 다급해지는 경향이 있어서 여쭤봅니다 ㅠㅠ 모아둔 돈은 넉넉해서 돈 관련해서는 여유롭습니다! 그리고 커리어에 군경력을 추가하는게 좋을지도 궁금합니다! 계속 여쭤봐서 죄송합니다ㅜㅜ
미해결
포트폴리오 어나더레벨 | 합격하는 이력서 작성법
안녕하세요 큰돌님 강의 잘 보고 있습니다 궁금한게 몇가지 있어서 여쭤봅니다! 군경력이 6년있고 군생활동안 사이버 대학으로 학사 졸업을 했는데 비전공이어서 따로 학점은행제 편입 후 컴퓨터 공학 학사를 취득했는데 학위를 기재하는게 좋을까요? 사이버대학 학점 3.4 학점은행제 학점 3.8입니당 EX -> 사이버 대학 OO 졸업 학점은행제 컴공 졸업 군생활 도중 교관 경연대회 우수 사단장 상장을 받았었는데 이걸로 소프트 스킬 역량을 강조할 수 있는지도 궁금합니다. 정보처리기사, 빅데이터분석기사, adsp , sqld를 취득했었는데 자격증 칸을 만들어서 추가하는게 나을지도 궁금합니다! 사무자동화산업기사와 토익스피킹IM3도 보유중이긴 한데 그건 어필이 따로 안될 것 같은데 넣는게 좋을지도 궁금합니다!
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 df['f1'] = df['f1'].dropna() 안녕하세요 f1컬럼의 결측치 삭제를 선생님처럼 안하고 저처럼하면 왜 결측치 처리가 안될까요?
해결됨
파이썬 주식 매매 봇으로 주식시장 자동사냥하기
제가 강의에서 놓친 부분이 없는거 같은데 .. 갑자기 csv 파일을 dataset directory에서 read 해오시는데 그 부분 내용을 아무리 찾아도 못찾겠습니다..
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
16:19 지점에서 "",'' 따옴표를 다르게 쓰셨는데 혹시 어떤 기준으로 나뉘는 것인지 혹은 신경안쓰고 그냥 통일하지 않아도 되는지 질문드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
이상치 제거한 std값 구하는 코드를 이렇게 작성했는데 제거 전 후 std 값이 정답과 다릅니다. 어느 부분에서 차이가 나는걸까요? norm_col = df[(df['age']>0) & (df['age'].apply(lambda x: True if x == int(x) else False))]['age'] std_after = norm_col.std()
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
값은 같게 나오는데 밑에 영어로 같이 나오는 게 무엇인지, 이유를 모르겠습니다. 추가로 random_state는 어떤 기준으로 삼는지와 검증데이터분리에서는 2021인데 이후에는 2022로 바뀌는 이유를 모르겠습니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
11:56 에 나오는 강사님의 출력값과 다르게 나옵니다. 이유를 모르겠어요...
