수업 자료가 진도율에 포함이 되지 않습니다.그래서 강의를 모두 수강하였지만 10% 부족으로 나옵니다.수강 완료 후 받을 수 있는 수료증 발급이 필요합니다.

안녕하세요, 다른 강의와 빅이시 준비 보고 있는데,아무래도 명령어를 외우는 부분에 대해서 부담이 많이 되더라고요각 과목에서 암기해야 한다고 알려주신 명령어들에 대해서 정리한 자료가 있으면 좋다고 생각하는데혹시 그런 강의자료가 있을까요?

1. aixs=1 이 헷갈립니다 열방향 계산일때 axis=1을 넣는다고 하셨는데,학교명 별로 1학년2학년3학년 4학년5학년6학년 쭉 다 더하는건 ---->가로 방향이면 각 행을 더하는 것 아닌가요?2. 가장 많은 전체/교사로 내림차순 정렬했을때 그 표만 읽고 바로 교사수 19로 답 적어도되나요?아니면 print뭐를 사용해서 19인걸 코드로 나타내야하나요? 감사합니다

안녕 하세요..src\app\(with-searchbar)\layout.tsxbuild 시 해당 파일에서 에러가 발생 했습니다<Suspense> 를 이용했습니다Next 버전 때문인가요? import { ReactNode, Suspense } from "react";import Searchbar from "../../components/searchbar";export default function Layout({ children }: { children: ReactNode }) { return ( <div> <Suspense> <Searchbar /> </Suspense> {children} </div> );}  🚨 필독) 질문하시기 전에 꼭 읽어주세요 (10초 소요)제목을 구체적으로 작성해 주세요✅ 좋은 예 : 감정일기장 Home 구현중 xx 이슈가 발생합니다.⛔️ 나쁜 예 : 이거 왜 안되나요?, 오류나요 도와주세요 등비슷한 궁금함을 갖고 계신 분들께 도움이 될 수 있어요!   코드의 이슈는 전체 프로젝트를 "링크 형태"로 올려주셔야 원인을 파악할 수 있습니다.깃허브, 구글드라이브 등의 수단을 통해 링크 형태로 전달해주세요직접 실행해보며 원인을 파악해야 하기 때문에 텍스트 형태로 붙여넣는건 삼가해주세요  답변이 도움이 되셨다면 답글 or 해결완료 버튼을 클릭해주세요비슷한 궁금함을 갖고 계신 분들께 도움이 될 수 있어요!제 답변이 여러분께 도움이 되었는지 저도 알고 싶어요  강의 내용에 궁금한 점이 있다면 몇 챕터의 몇 분 몇 초인지 알려주시면 더 좋아요더 빠른 답변이 가능합니다!

안녕하세요. 연습문제 25번 문제에서 dt 연산자 활용하여 일 단위를 계산하려고 할 때, 원래 dt.day 아닌가요? dt.day로 코딩하려니 오류가 납니다.구글에 아무리 서치해봐도 dt.day 밖에 검색이 되지 않는데, 버전이 업데이트가 되어 바뀐걸까요?     

 그리고 뷰포트의 격자가 세밀하게 나오면 좋을것 같은데, 어디서 세팅할까요? 기본이 2미터에 맞추어 격자간격이 초기값으로 된듯한데, s로 사이즈 축소하면 상대로 격자가 넓게 되어 기준삼기가 힘들게 나옵니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형2 예시문제는 train과 test의 상품의 종류가 달라 원핫인코딩 시 컬럼의 수가 달라 머신러닝에서 에러가 발생하게 된다고 해서 train.pop을 하고 합쳐서 인코딩 후 다시 분리 해서 진행해야 한다고 하셨는데기본형만(하나의템플릿만)외워가려는데 문제없는 자료에서도 concat을 쓰고 진행해도 문제가 없을까요?

- 막힌 부분의 시간(예를들면 3:24)과 안 되는 부분의 현상을 자세히 적어주세요.- 사진을 첨부해주시면 상황에 대한 이해가 빠르기 때문에 되도록 같이 올려주세요.- 사진은 다른 상황도 보이도록 스크린샷으로 찍어주시면 더 좋습니다.넓은부분은 비닐로, 좁은 부분은 강의처럼 패인도록 한다고 가정합니다.

import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p1/members.csv") df.sort_values('views',ascending=False).head(10) df.iloc[:10,-1]=9690.0 cond = df['age']>=80 print(df[cond]['views'].mean())이렇게 코딩을 하면 답이 다른 이유가 궁금합니다.

시나공 책 작업형2 모의고사에는 from sklearn.metrics import mean_squared_error result = mean_squared_error(y_val, pred,squared = False) print("RMSE :" , result)으로 나오고 선생님 기출 강의를 보면 from sklearn.metrics import mean_squared_error def rmse(y_true, y_pred): return mean_squared_error(y_true, y_pred)**0.5으로 하라고 설명해주시는데 어떤것이 정답인가요?

강의자료에y_train = train.pop("price") 이렇게 되어있던데 target = train.pop("price") 해도 같은걸까요?

1. <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 6665 entries, 0 to 6664Data columns (total 30 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 ID 6665 non-null int64 1 Age 6665 non-null int64 2 Work_Experience 6665 non-null float64 3 Family_Size 6665 non-null float64 4 Segmentation 6665 non-null int64 5 Gender_Female 6665 non-null bool 6 Gender_Male 6665 non-null bool 7 Ever_Married_No 6665 non-null bool 8 Ever_Married_Yes 6665 non-null bool 9 Graduated_No 6665 non-null bool 10 Graduated_Yes 6665 non-null bool 11 Profession_Artist 6665 non-null bool 12 Profession_Doctor 6665 non-null bool 13 Profession_Engineer 6665 non-null bool 14 Profession_Entertainment 6665 non-null bool 15 Profession_Executive 6665 non-null bool 16 Profession_Healthcare 6665 non-null bool 17 Profession_Homemaker 6665 non-null bool 18 Profession_Lawyer 6665 non-null bool 19 Profession_Marketing 6665 non-null bool 20 Spending_Score_Average 6665 non-null bool 21 Spending_Score_High 6665 non-null bool 22 Spending_Score_Low 6665 non-null bool 23 Var_1_Cat_1 6665 non-null bool 24 Var_1_Cat_2 6665 non-null bool 25 Var_1_Cat_3 6665 non-null bool 26 Var_1_Cat_4 6665 non-null bool 27 Var_1_Cat_5 6665 non-null bool 28 Var_1_Cat_6 6665 non-null bool 29 Var_1_Cat_7 6665 non-null bool dtypes: bool(25), float64(2), int64(3)원핫인코딩을 실행했는데저는 왜 bool값으로 나오죠?

 오영제 선생님 안녕하십니까?수준높은 강의 잘 듣고 있습니다.제공해 주신 소스중에030_IMDB_movie_reviews.ipynb에 있는 아래의 model 에서 파라미터 숫자를 설명해 주실수 있으신지요?Dense 쪽의 파라미터는 앞전 강의인 파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문 의 실습 - Neural Network을 이용한 Linear Regression - Boston 주택 가격 예측 에서 16분 경에서 설명해 주신대로 설명이 되는데 위쪽 부분은 잘 이해가 가지 않습니다. 죄송하지만 간략하게라도 파라미터 갯수와 왜 이렇게 되었는지 설명해 주시면 감사하겠습니다. 감사드립니다.   

전처리할때target=train.pop('Segmemtation')은train에만 있으니까 빼준다?라는건 알겠는데tartget 값만 트레인에있느거 빼주는 것 같은데 test_ID=test.pop['ID']이건 꼭 해줘야하나요? 다른 문제들 경우 그냥 트레인에 있는 타겟값만 pop처리 이거 하나만 하는 것 같아서요.. 감사합니다

1-3. date_added가 2018년 1월 이면서 country가 United Kingdom 단독 제작인 데이터의 갯수에서제가 df['date_added']=pd.to_datetime(df['date_added']) cond1 = df['date_added'].dt.year ==2018 cond2 = df['date_added'].dt.month ==1 cond3 = df['country']=='United Kindom' print(len(df[cond1&cond2&cond3])) 했는데 저는 0이 나옵니다ㅠ 답은 6이 나와야하는 것 같은데 뭐가 잘못된 것일까요 감사합니다

print 관련 질문드려요보통제일 처음에 df로 해서 데이터 볼때print(df) 안하고 그냥 df만 해도 똑같은건가요?df.info() 이런것들도 이것만해도되는건지print(df.info())를 해야하는건지 궁금합니다.

안녕하세요 선생님, 800대로 나와야 될 RMSE 값이 1100대로 나오는데, 차이가 좀 커서 문제가 있는것 같아요. 혹시 제 코드좀 봐주실 수 있을까요?import pandas as pd train = pd.read_csv("data/customer_train.csv") test = pd.read_csv("data/customer_test.csv") cols = test.select_dtypes('object').columns # ## 전처리1. 컬럼삭제 # train = train.drop(cols, axis=1) # test = test.drop(cols, axis=1) ## 전처리2. 레이블인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols : train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) # 검증-테스트 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train.drop('총구매액', axis=1), train['총구매액'], test_size=0.2, random_state=1 ) # 랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor(random_state=1) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) # 평가 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error print(root_mean_squared_error(y_val, pred)) ## 컬럼삭제 : 1135.0196199 ## 레이블인코딩: 1136.88945667

여기서 비밀번호 입력해야되는데 어떤 비밀번호인가요. 이것저것 입력했는데 다 안되던데. 아니면 제가 이 비밀번호 재설정할 수 있나요?

띄어쓰기 안된다고 하셨는데,강사님 성함이 띄어쓰기가 되어 있는데,상관이 없는지요.

작업형1 모의고사 풀어보기 강의에서 코드 제출 버튼을 누르셨지만 실제로는 답안에 출력값만 적는 것이 맞는 건가요? (예를 틀어 첫 번째 문제는 답안에 1115만 쓰면 되는 것)