마지막 27분 경에 설명해 주신 평가 항목 코드에서 from sklearn.metrics import roc_auc_score y_test = pd.read_csv("y_test.csv") ans = (y_test['income'] != '<=50K').astype(int) print(len(ans), len(pred)) roc_auc_score(ans, pred[:,1])길이가 서로 맞지 않아 오류가 뜨는데 y_test 대신에 y_val를 쓰는 것이 맞는 걸까요?

수강확인증은 어디서 출력이 되나요? 진도율(100%)도 같이 필요합니다. 대단히 감사합니다.

변수가 예를들어 30 ~40개 수준으로 많은 경우종속 ~ 변수1 + .......... + 변수 40 이렇게 해줘야 할까요...?너무 낭비가 심한것 같은데.. 다른 방법 없을까요?

13:55ORDER_ITEM 테이블의 ORDER_ID 컬럼이 OrderItem의 order와 매핑이 되어있다는건 무슨말씀인가요? OrderItem 안에 있는 id:Long과 매핑되는거 아닌가요?

안녕하세요.작업2에서 인코딩할때 혹시 모를 경우를 대비해df=concat[train,test]로 합치고 나서 인코딩을 한후 쪼개는 방식으로 진행하고 있는데스케일링의 경우에도 train에서 fit_transform , test에서 transform을 하지 않고df로 합치고 나서 fit_transform만 해도 괜찮을까요?train이랑 df랑 데이터 분포가 다르니까 스케일링 되는 정도도 다를것 같은데합치고 해도 상관없을지 궁금합니다. 감사합니다

3유형 연습문제 customer_travel.csv 파일이 없어서 보니선생님 깃허브에서 파일 위치가 수정된 것은 확인했습니다.예제코드에서df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/bigdata_analyst_cert/main/part4/ch8/customer_travel.csv")이 부분도 수정이 되면 더 좋을 것 같습니다.    

section 12 폴더 내의 파일 구성은 어떻게 해야 하나요?

실행결과에서 복사붙여넣기 하려면 단축키가 아니라 직접 해야 되나요? 아니면 어떤 설정을 해야 하나요?

안녕하세요 원시타입과 객체타입 강의를 보다가 궁금한점이 생겨 질문을 드립니다. let p1 = 1;let p2 = p1;p2 = 2;이렇게 1에서 2로 재할당을 하면 메모리상에는 원래 1이 있었는데 새로운 메모리에 2가 추가가 되면서 해당 공간을 가리키는데 메모리 공간에 저장되어 있던 1은 수정되지 않는다...라고 이해하고 있습니다. 그럼 여기서 1은 수정만 되지 않을 뿐 없어지지 않고 그대로 1이 저장이 되어있는건가요? 그리고 객체타입에서는 값을 변경하면 원본이 바로 변경되므로 안전하게 ... 스프레드로 값을 복사해서 사용한다라는 설명이 맞나요?

중급 강의까지 모두 수강한 후 초급 강의 복습 중입니다.좋은 강좌 제공해 주셔서 감사합니다! 본 강의에서는 MaterialApp 차원에서 라우트 경로(path)를 지정하는 경로 기반 라우팅이기 때문에 이를 "선언적(declarative) 라우팅"이라고 표현하신 것 같지만(강의 시간 1:05), 실제로는 여전히 명령형 라우팅(Imperative Routing)이 맞는 것 같아 질문드립니다. 저의 생각으로는:main.dart 파일에서의 routes는 단순히 경로와 화면을 매핑하는 역할을 할 뿐,실제 화면 전환은 개발자가 명령(pushNamed)해야 이루어지므로경로를 정의하는 부분은 선언적처럼 보일 수 있지만,화면 전환 자체는 명령형 방식이다. 제 생각이 맞는지 확인 부탁드립니다. 감사합니다!

시험장에서 인케이스 동글은 지급받았는데 허브를 죽어라고 안줘서 결국 레지스트리 수정해서 ftk로 이미징 떴습니다. 어찌저찌 분석하고 복구 다 한 다음에 답안 USB에 답안지를 저장했죠.그런데 지금 생각해보니 레지스트리 쓰기방지를 안껐었어요. 그런데도 문제지 답안은 잘 들어갔다고 생각하고 마무리 지었었는데... 계속 USB에 답안 안들어가 있으면 어쩌지.. 라는 고민이 생기구요, 설사 잘 들어갔다고 해도 그것대로 문제인게 쓰기방지 안한상태로 이미징뜬거잖아요? 그것도 문제고.. 그냥 하던대로 encase에서 fast bloc썼으면 문제 없는데 주최측의 허술한 준비가 진짜 아쉽네요. 잠은 안오고 계속 생각나서 써봅니다.. 문제 없겠죠

안녕하세요 교수님.OnOverlapBegin 함수를 선언할때 많은 매개변수들이 있는데, 이러한 매개변수들을 외우고 다니는게 아니라면 참조하여 갖고올만한 소스코드나 파일이 있어야할 것 같은데, 어떠한 경로를 통해 갖고올 수 있을까요?추가적으로, 박스 콜리전 크기를 코드에서 설정해주고 있는데 박스 크기의 경우에는 경우에 따라 에디터에서 계속해서 변경하면서 테스트 해보고 싶을 수 있을 것 같은데, Blueprint에서 변경할 수 없도록 코드에서만 사이즈를 설정가능하게 한 이유가 혹시 있을까요? (UPROPERTY(VisibleAnywhere, Category = Box)) 항상 강의 잘 듣고 있습니다. 감사합니다.

에어비앤비 예측하는 문제id,price 34323697,238 29927138,183 120362,234분명 이렇게 제출하라고 했는데 코드에선 id와 output으로 되어 있어서 궁금합니다.. output 대신 price 써야 맞는게 아닌가요?pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred}).to_csv("00000.csv", index=False)

 좀 걱정되는게 USB를 이미징하고 FTK에 올렸을때 문제가 되는 파티션4만 별도로 raw파일로 export한 후 hxd로 복구하였고 해당 복구파일만 증거로 담았는데 괜찮을까요? 그리고 writeprotect를 regedit으로 걸고 안풀고 답안 usb에 담은거 같은데 파일이 다 들어가긴 한거 같거든요? 문제 없겠죠?

안녕하세요 선생님강의를 계속 듣다가 문득 스프링부트, 스프링컨테이너, 서블릿 컨테이너의 관계에 대해 궁금한 점이 생겨 질문 드리려고 합니다. 스프링 부트 안에 스프링 컨테이너와 서블릿 컨테이너가 모두 있다스프링 컨테이너와 서블릿 컨테이너는 다르다.스프링 컨테이너와 서블릿 컨테이너는 서로 상호협력적인 관계이다. 위의 3가지가 모두 참인가요?

ResponseDto 위치 질문이 있습니다.왜 이건 컨트롤러 reponse 패키지에 넣지 않고, service 패키지에 reponse 객체를 두는건가요 ?

커리큘럼으로 게시해주신 t-test 영상에서 다룬 귀무가설, 대립가설은 모두 평균에 대한 가설이었습니다.kaggle에서 추가 문제를 풀어보는 중인데, 다음과 같은 문제가 있더군요.# 베스킨라빈스는 쿼트(Quart) 아이스크림의 중앙값이 620g이라고 주장하고 있습니다. # 저는 실제로 이 아이스크림의 중앙값이 620g보다 무겁다고 주장합니다. # 다음은 20개의 쿼트 아이스크림 샘플의 무게 측정 결과입니다. # 이 측정 결과를 바탕으로 나의 주장이 사실인지 비모수 검정(Wilcoxon Signed-Rank Test)을 통해 검정해보십시오. # p-value값을 반올림하여 소수점 둘째 자리까지 계산 # 귀무가설: "베스킨라빈스 쿼트 아이스크림의 중앙값은 620g이다." # 대립가설: "베스킨라빈스 쿼트 아이스크림의 중앙값은 620g보다 무겁다."평균에 대한 검증만 해봤더니 중앙값에 대해선 어떤 코드가 필요할지 몰라서 풀이를 봤는데,평균에 대한 가설검증 코드와 동일하더라고요.import pandas as pd from scipy.stats import wilcoxon # 설정값 med = 620 # Wilcoxon Signed-Rank Test 수행 result = wilcoxon(df["weight"] - med, alternative='greater') p_value = round(result.pvalue, 2) print(p_value)검증하려는 통계값이 다른데, 왜 가설검증 절차는 동일한지 궁금합니다.

안녕하세요! Airflow Python 오퍼레이터를 공부하다가 궁금한게 있어 질문드립니다!Airflow는 Python 기반이기 때문에 코드 내부에서 데이터 수집, 처리 프로그램을 작성할 수 있습니다.하지만 Airflow는 오케스트레이션 도구입니다. 즉, 데이터 처리를 위한 도구는 아닙니다. 그래서 코드 내에서 저런 데이터 수집, 처리 등 오케스트레이션이 아닌 프로그램을 작성하는것에 대해 지양해야하는것으로 알고 있습니다.궁금한점은 커스텀 Python 오퍼레이터로 데이터 수집, 처리 프로그램을 만들어서 실행할 수 있습니다. Airflow를 동작하는 서버에서 오케스트레이션이 아닌 데이터 수집, 처리를 위한 프로그램이 작동하는것이 괜찮은지 의문이 듭니다. 

# X_train.head()# y_train.head()# X_train.info()# y_train.info()# X_train.isnull().sum()# y_train.isnull().sum()# y_train['Survived'].value_counts()# print(X_train.shape, y_train.shape)# X_train = pd.get_dummies(X_train)# y_train = pd.get_dummies(y_train)# print(X_train.shape, y_train.shape)# target = y_train.pop('Survived')# from sklearn.model_selection import train_test_split# X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(X_train, target, test_size=0.2, random_state=0)# print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape)from sklearn.ensemble import RandomForestClassifierrf = RandomForestClassifier(random_state=0)rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict(X_val) 다음과 같이 풀이했는데 오류가 뜨는 이유가 뭘까요?그리고 target = y_train.pop['Survived']를 데이터 전처리 때 하는 게 좋을까요 데이터 분리를 할 때 하는 게 좋을까요? 한 셀에서 풀이를 하면 target = ~ 이 셀이 두 번 반복되는데 그럼 다시 오류가 떠서 미리 실행시키고 다음 단계 전에는 숨기기 처리하는게 맞겟죠? 

선생님 항상 친절한 답변 감사합니다. 작업형2 연습 중에 있는데 EDA도 하고 여러 과정을 거치면서 print문으로 여러줄을 출력해가면서 중간 과정을 확인하며 풀이를 하고 있습니다. 실제 시험에서는 작업형2 코드를 제출할 때 중간 과정에서 확인하기 위한 print문을 주석처리하고 제출을 해야할까요??아니면, "result.csv" 파일만 잘 생성이 되어 제출한다면 문제가 없는 걸까요??