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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 실제로 제출은 csv 파일로 하는데, 그 중간에 rmse 등 평가지표 구하잖아요 이거 뭐 답안 제출하는 곳이 있는건가요? 아니면 코딩한걸 전부 다 보고 확인하는걸까요?? 아니면 그냥 평가지표 점수로 단순히 모델 선택할떄 쓰는 기준인건가요? 어리석은 질문같지만.. 평가지표를 계속 구하고있는데 실제로는 csv 로 제출하는데 왜 구하는걸까하는..
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 다른 강의와 빅이시 준비 보고 있는데, 아무래도 명령어를 외우는 부분에 대해서 부담이 많이 되더라고요 각 과목에서 암기해야 한다고 알려주신 명령어들에 대해서 정리한 자료가 있으면 좋다고 생각하는데 혹시 그런 강의자료가 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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?
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[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 작업형2 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 하셨는데 기본형만(하나의템플릿만)외워가려는데 문제없는 자료에서도 concat을 쓰고 진행해도 문제가 없을까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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)**0.5 으로 하라고 설명해주시는데 어떤것이 정답인가요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의자료에 y_train = train.pop("price") 이렇게 되어있던데 target = train.pop("price") 해도 같은걸까요?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1. <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6665 entries, 0 to 6664 Data 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 실행했는데 저는 왜 bool값으로 나오죠?
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
전처리할때 target=train.pop('Segmemtation')은 train에만 있으니까 빼준다?라는건 알겠는데 tartget 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
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1-3. date_added가 2018년 1월 이면서 country가 United Kingdom 단독 제작인 데이터의 갯수 에서 제가 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
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
print 관련 질문드려요 보통 제일 처음에 df로 해서 데이터 볼때 print(df) 안하고 그냥 df만 해도 똑같은건가요? df.info() 이런것들도 이것만해도되는건지 print(df.info())를 해야하는건지 궁금합니다.
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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)
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
dir help 쓰면 된다는데 이게무슨말인가요?? 지금 74강정도인데 강의서는 이런거 못들어서요
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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..
미해결
[EduAtoZ] Python CosPro 1급 예상문제 풀이(40문제)
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.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강사님! 좋은 강의에 감사드립니다. 다름이 아니라 코랩에서는 가끔 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
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강사님! 좋은 강의에 감사드립니다. 다름이 아니라, 3회 기출문제(작업형2)에서 아래와 같이 robust scaler를 사용하실 때 train과 test를 각각 스케일링하는 거랑 data = 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])
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
빅이시 단기준비자 또는 복습용 코랩 링크는 따로 안올려주시나요?
