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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
제목 그대로 예시문제 작업형2(ver.2025) 모델은 하나만 해도 되는지 궁금합니다. 인코딩을 레이블과 원핫으로 해서 rmse가 더 작은 걸로 구하셨는데, 이과정에서 모델은 랜덤포레스트 하나만 하시더라구요. xgb나 다른 모델로 비교 안해도 되는지 궁금합니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
체험환경에 코랩 노트북에서 제공한 데이터셋들을 올릴 수 있는 방법이 없을까요? 예를 들어 6회 기출문제 작업형1 데이터는 아래 링크입니다. df = pd.read _csv(" https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/6_1/data6-1-1.csv ")
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv") 작업형1 연습문제마다 매번 파일 불러오는 게 친절하게 쉬프트 엔터만 누르면 되도록, 코드가 다 쓰여져 있더라구요. 실제 시험가도 파일 불러오는 거 코드는 따로 안외워가도 되나요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
위와 같이 코드 작성하면 해당 오류가 뜨는데, 이게 어떤 문제 때문인 건지 궁금합니다. 코드는 맞게 적지 않았나 해서요............
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
자료에서 시험환경 체험링크 : https://bit.ly/3H64wpG 여기 들어가면 페이지를 찾을 수 없습니다. 페이지의 주소가 잘못되었거나 변경되어요청한 페이지를 찾을 수 없습니다.입력하신 주소를 다시 한 번 확인해주시고문제가 반복되는 경우 아래 메일로 문의 부탁드립니다. 라고 에러가 뜹니다ㅠ 어떻게 해결할 수 있죠? 11회 빅데이터분서기사 실기시험 가이드pdf파일에 나와있는 https://dataq.goorm.io 여기에 미리 들어갈 수있는건가요? 로그인 하려니까 안되던데ㅠ 한국데이터산업진흥원 ID 비번이랑 동일한가요?? 감사합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
하이퍼파라미터튜닝 잘 못하겠으면 안해도 되나요?? light gbm할때는 하는 것 같은데, 랜덤포레스트 사용경우에는 안하는건가 해서요 감사합니다
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
6회 작업형 1 마지막 문제 총범죄율이 가장 많은 연도가 2024년이 아닌가요..?ㅠㅠ
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
print(round(pred[0], 3)) 작업형 3번 답 제출할 때 pred[0]꼭 해야하나요? pred[0] 안하고, pred로 넣으면 인덱스까지 출력되어서 문의드립니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
10회 작업형2 타겟 변수(총가스사용량)는 일부 값이 0으로 기재되어 있으며, 이는 결측치를 대체한 값임. 관련하여 두번째 방법인 target=target[~cond] 로 했을때 오류가 줄어들어 더 좋은 값이면 이걸로 하는게 더 좋은건가요? 보통 결측치가 있을때는 그럼 결측치를 다른 값으로 대체하거나, 그렇게 하라고 문제에서 주어지나요? 그럼 fillna()로 사용해서 넣는건가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
10회 기출 작업형1 1. 문제 1에서 df=df.groupby('sub_topic')['is_correct'].mean() df.sort_values('is_correct', ascending=False).drop_duplicates() 이렇게 했는데 오류가 나타나던데,, 이렇게 하면 안되는건가요? 해설에는 result = acc.sort_values(ascending=False).drop_duplicates() sort_values('컬럼명', ~~)이라고 보아서,, 해설처럼 ('컬럼명')을 안해도되나요? 2. 문제2-2에서 cond=df['year-month']=='2024-10' targetdata=df[cond] df.groupby('category')['price'].sum() 이렇게 해도 괜찮을까요? targetdata.groupby~ df.groupby 차이점을 정확하게 잘 르겠습니다ㅠ df를 일단 계속 쓰다보니까 헷갈려서요ㅠ 변수명 설정? 하는게 좀 헷갈리는 것 같습니다ㅠ groupby나 cond하고 나서 새로운 변수?로 설정하는것인가요? 뭔가 df=df~~랑 헷갈리는 것 같습니다ㅠ 좋은강의 감사드립니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
데이터 전처리 과정에서 train= train.drop('customerID', axis=1) test = test.drop('customerID', axis=1) target=train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) 이렇게 customerID를 drop하는 처리 진행 후 인코딩을 해서 학습 평가 까지는 잘 진행이 되는데, 예측단계(pred=rf.predict(test))에서 아래와같은value에러가 뜹니다. ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names unseen at fit time: - customerID_CUST0001 이런 경우는 무조건 train과 test를 하나로 묶어서 원핫인코딩을 진행해야하나요? train, test 각각 개별로 진행하면 안되는 떄의 기준이 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
rmse 할때 이전 강의에서는 mse 에 **1/2 인가? 해서 루트 씌어주라고 했는데 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 이렇게 rmse 로 써도되는건가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1. df.groupby(['지역코드','성별'])['총대출액'].sum() 그룹화할떄 지역코드, 성별 둘다 할때 보통 groupby('컬럼명') 인데 이때는 ( ) 안에 [ ] 이걸 해야하는건가요? 두개이상으로 그룹화할때 (['지역코드'], ['성별'] ) 이 아니라 (['지역코드', '성별'])인 이유가 있을까요 2. 1) "발생건수"와 "검거건수"를 따로 분리 cond1 = df['구분'] == "발생건수" cond2 = df['구분'] == "검거건수" df1 = df[cond1].iloc[:, 2:] df2 = df[cond2].iloc[:, 2:] 검거율을 바로 계산하지 않고, 따로 분리하는 이유가? 이해가 잘 안갑니다 3. df.groupby(['부서', '성과등급'])['근속연수'].mean() 이것과 df.groupby(['부서', '성과등급'])['근속연수'].transform("mean")이것은 다른가요? transform("mean")으로 써야하는건가요? df.groupby('기준컬럼')['값컬럼'].mean()이랑 df.groupby('기준컬럼')['값컬럼'].transform('mean')이랑 차이점을 잘 모르겠습니다 그럼 그룹별로 합계? 이런거 할떄도 df.groupby('기준컬럼')['값컬럼'].transform('sum') 이렇게 해야하나요? 뒤에 transform('')괄호 부분에 max,min 등등을 넣는건가요? 4. 각 직원의 '연봉 / 근속연수' 값을 계산하여, 그 값이 세 번째로 큰 직원의 근속연수 구할때 sort_values로 데이터 본 다음에 눈으로 본 값으로 알아서 1을 (loc 이런걸로 구하지 않고) a=1 이렇게 코딩해도 괜찮나요? 감사합니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
2회차 모의고사의 인강에서는 labelencoding을 사용후에 여러개의 모델을 사용하였는데, 꿀팁? 인강에서는 LGBM을 사용하면 obj 타입을 category로 변경만 해주면 된다고 하셨습니다. 어떤 방식이 더 낫고 맞는걸까요? 현재 상황은 라벨인코딩 사용 가능하며, 시험 때 랜덤포레스트와 LGBM을 사용하려 계획중입니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1. 유의하지 않은 독립변수 개수 구할때 summary보고 바로 8이라고 적어도되나요? print(sum(model.pvalues[1:] >0.05)) 이 코딩도 해야하는지 궁금합니다 2. 2-1, 2-2(결정계수) 구하는것도 그냥 summary 보고 바로 적어도되나요? 3. 반올림이나 정수 구하는것도 그냥 기본 수치 보고 코딩 안하고 바로 적어도되는지 궁금합니다. 점수엔 영향을 미치지 않나요? 감사합니다
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포트폴리오 어나더레벨 | 합격하는 이력서 작성법
안녕하세요 !! 큰돌님, 좋은 강의 잘 들었습니다. 혹시 제공해주신 이력서 양식 .docx로 된것, 이름이랑 이력만 제 것으로 수정해서 그대로 사용해도 괜찮을까요 ??? 감사합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1에 2번문제.. 이렇게 코딩하면 정답이 안나오는 건가요..? import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/7_1/stock_market.csv") df.head(3) df2 = df.corr() df2 = df2.iloc[:77] df2 = df2.sort_values('close', ascending = False) df2 print(df['DE19'].mean())
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1. import pandas as pd df = pd.read _csv 이거 적는것은 (데이터 불러오는 것은) 시험에서 제공하고 있다고 했는데 (그럼 시험장에선 따로 안 적어도 되는것이죠?) 이 사이에 from sk.learn.preprocessing import MinMaxScaler 이건 매번 직접 적는건가요 2. train = train.drop('customerID', axis=1) test = test.drop(['customerID'], axis=1) target = train.pop('TotalCharges') ID를 drop안하고 그냥 타겟=만해도 되나요? 보통 그냥 tartget=~만 하는 것 같아서요 단순한(?) 질문만 하는것 같네요ㅠ 일단 쭉 빨리 들으면서,, 다시 복습하고자 합니다(조금씩 뭔가 알거는 같은데, 시간이 촉박하다 보니 빈틈이 생기는 것 같지만.ㅠ) 끝까지 열심히 하겠습니다 항상 좋은 강의 감사드립니다
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 언제나 수고가 많으십니다 :) ols나 logit 모델을 만들 때, 문제에서 ' 해당 변수가 범주형이라고 명시되어 있는 경우 '에만 변수에 C()를 감싸주라고 하셨는데요! 제가 궁금한 부분은 ' <<명시>> 가 정확히 무엇인지' 입니다. 예를 들어 시험 환경의 문제를 보면 아래와 같이 표현되어 있는데요. Pclass: 좌석 클래스 (1: 1등석, 2: 2등석, 3: 3등석) 위의 표현은 Pclass가 범주형이라고 명시되어 있는 것이라고 이해하고, Pclass 사용 시 C()로 감싸주면 될까요? 아니면 말그대로 문자로 "이 변수는 숫자이지만 범주형입니다."라고 적힌 것만 명시로 받아들어야 하나요?
미해결
[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 안녕하세요 앞서 ols을 만들때 data=train 즉 트래인에 있는 데이터로 학습을 한건데 테스트를 예측할때 data=test가 아닌 원래 train데이터로 학습된 모델을 그대로 사용하는이유가 뭘까요? 문제에서 1-2에서 적합한 회귀모형을 이용하라는 단서때문인가요? 아니면 원래 train 데이터로 학습된 모델을 사용해야해서 그런간가요
