16강 시계열데이터 듣고있는데 코랩링크 하단에 시계열데이터 부분이 없습니다. 코랩설명에 하단으로 넣어놨다고 돼있는데 없습니다.확인부탁드립니다!

dir help 쓰면 된다는데 이게무슨말인가요?? 지금 74강정도인데 강의서는 이런거 못들어서요

문제 1-3에서 '문제1-2에서 적합한 회귀모형을 이용하여 test데이터에서 design값을 산출한 후...라고 되어있습니다.model = ols("design ~ c1+c2+c4", data=test).fit() 문제 1-2에서 이렇게 적합된 모델을 먼저 불러오고  test['pred_design']=model.predict(test) 테스트 예측값 산출 식 작성하면 안되나요~?문제에서 1-2에서 적합한 모형 이용이라는 문구가 있어서 헷갈립니다~! ㅠㅠ  이렇게 풀었을때는 8.17이 정답으로 나옵니당..

일단 구매해서 열심히 해보려고 하고 있습니다. 내용을 보면서 3~14회 기출문제집(답만있는것)을 병행하고 있는데 기출문제가 많다보니 정리해주신 요약집에 없는 내용들이 너무 많네요 이것들을 버리고 정리해준 것에 나오는 기출만 봐도 좋을지, 아니면 기출을 따로 또 정리해야 하는지 궁금합니다.

마지막 10장의 유니온 파인드 강의 10분 30초경 코드에서 궁금한 점이 있는데요, 주석에서는 rank가 더 작은 쪽을 부모로 설정한다고 했는데 코드를 보면 p[rootA] = rootB;는 B가 A의 부모가 되는 것 아닌가요? 제가 잘못 이해한 건지 싶어서 질문 드립니다!

지금(2025.11.21) 기준으로 샘플 문제가 한 회차밖에 제공되지 않습니다.최신 샘플 문제들을 더 받아볼 수 있는 방법이 있을까요?YBM 말고 다른 소스라도 괜찮습니다.

안녕하세요 강사님! 좋은 강의에 감사드립니다.다름이 아니라 코랩에서는가끔 df로 받는 연산함수같은 경우,다시 한번 눌렀을 때 결과가 계속 달라지는 경우가 있더라구요. (예시) df = len(df) * 0.7 등 하면 점점 df가 줄어든다던지.. 그래서 코랩에서는 다시 클릭하기보다, 다음 +코드로 넘어가서 작성을 하는데요. 시험 환경에서는 무조건 첫줄부터 새로 시작인가요? 중간 과정 확인하다가 연산이 두번 되어서 값이 바뀔까봐 염려되네요 ㅠㅠ

안녕하세요 강사님! 좋은 강의에 감사드립니다.다름이 아니라, 3회 기출문제(작업형2)에서아래와 같이 robust scaler를 사용하실 때train과 test를 각각 스케일링하는 거랑data = pd.concat[train, test]로 합치는 것과 실전에서 영향이 없을까요?train 범위 표본을 가지고 fit 한 경우와 concat한 큰 data를 가지고 fit 한 경우가 스케일링 결과가 다른 경우가 있을까요? n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols])

빅이시 단기준비자 또는 복습용 코랩 링크는 따로 안올려주시나요?

안녕하세요 선생님 !! 자바스크립트에 대한 기초가 아예 없을 경우에는 다른 분의 자바스크립트 강의를 듣고 이 강의를 봐야 할까요?? 아니면 그냥 바로 진행해도 될까요봐야 한다면 자바스크립트를 얼마나 알고 이 강의를 진행하는 것이 좋은지 알고 싶습니다!

캐글에 올려주신 연습문제를 풀어보려고 합니다. 시험처럼 통으로 된 부분을 새로 풀어보고 싶은데 가려지지도 않고 코랩으로 데이터를 불러오려고 해도 불러지지 않네요. 방법이 있을까요??  미리 감사드립니다!

9회 작업형 3유형 1번문제에서 train, test로 데이터를 분리시키는 이유가 무엇인가요? 어떤 경우에 나눠서 진행해야 하는지 궁금합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요train = train.drop("ID", axis=1) train.head(1)

강사님은 a로 작업하셨는데 df로 작업해도 문제가 없는건가요? df로 했을 때 답이 나오긴 했는데 실제 시험장에서도 문제가 없을지 궁금합니다.

4회 기출 작업형2에서 해설처럼# test데이터 ID 복사 test_ID = test.pop('ID') test_IDtest_ID를 따로 분리하지 않고 아래처럼 test['ID'] 이렇게 작성해도 같은 결과값이 나올까요?pred = model.predict(test) result = pd.DataFrame({'ID' : test['ID'] , 'Segmentation' : pred }) result.to_csv('result.csv', index = False) print(pd.read_csv('result.csv'))

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형2번 문제 전처리 부분을 원핫인코딩한다면 어떤 코딩으로 써야하나요? 답변부탁드립니다. 원핫으로만 하려고하는데 다양하게 알려주셔서 더 헷갈려서요..

안녕하세요 .  강의에서 애그리거트 루트가 하위 도메인을 일관성을 유지하기 위해member.updateInfo() 로 MemberDetail updateinfo() 를 호출하는것을 보았는데요 만약 Profille에 여러 속성(프로필주소, 프로필이미지를 불러올 수 있는 주소,정보 등이 존재)이 있어 값 타입이 아닌 Entity로 존재해야 할 경우엔 member.updateInfo() -> memberDetail.updateInfo() -> profile.updateInfo() 로 depth가 내려갈 것 같은데요. 뭔가 잘못된 방법 같아서요..혹시 이런 경우에는 어떻게 도메인을 설계해야 좋을지 궁금합니다...!!

안녕하세요. 강의자료 요청드립니다. superiorlead@naver.com 감사합니다.

테스트 오버플로어 상황이.. 강의 내용과 다르게 화면이 좀 다르게 나오는데.. 버전 차이인가요?

cursor룰 agent 설정 변경할때 sandbox 옵션 설정여부에 대해 문의드립니다.현재 cursor 버전이 바뀌어서 강의에서 말씀해주는 Auto-run 설정 부분이 조금 다르네요. 어느설정으로 바꾸면 괜찮을까요? Auto-Run ModeAsk Every TimeAuto-Run in SandBoxRun Everything (Unsandboxed)  샌드박스 안에서 실행시 테스트가 잘 안되는것 같아, Run Everyting으로 변경해도 되는지 문의드려요!