강사님이랑 폴더 구조가 달라요!문제가 있을까요?  

MariaDB 사용하고 있고 버전은 아래와 같은데 회사 DB로 버전 변경은 불가능한 상태입니다. 버전 : 10.4.12-6-MariaDB-enterprise-log EXPLAIN ANALYZE 사용 시 에러가 발생하여 구글링 해보니 MariaDB 에서는 사용이 불가능한 것 같더라고요.Mysql 에서 EXPLAIN ANALYZE 로 조회되는 내용을 동일하거나 유사하게 볼 수 있는 방법이 없을까요?

안녕하세요.ubuntu:24.10 버전으로 강의를 들었었습니다.그리고 지금 현재 ros2를 사용해야해서, 22.04버전으로 다운그레이드하려고합니다.이 것이 현제 제 Dockerfile인데, docker-compose build --no-cache를 할 때 이런 에러가 납니다.  

섹션 2의 첫 번째 강의 11분 3초경에 전송계층에서 host to host라고 하셨는데네트워크 계층이 양단에 논리적 주소로 각 호스트를 연결해 주기에 host to host라고 설명하고전송계층에서는 포트 번호로 상위 계층의 서비스를 나누기 때문에 종단간 연결(end to end) 혹은 프로세스 간 연결(process to process)로 기억하고 있어 오타인지 제가 잘못 알고 있는지 질문드립니다.

- 선생님 수업 중에 자료구조를 꼭 공부하라 하셨는데요.선생님 수업 중에 추천할 만한 강의 있나요? 아님 책으로라도요. 자료 구조를 심도있게 공부해 보고 싶습니다.

질문을 한 배경 aws_serverless 강의 구매 전 이 강의에 대한 질문을 할 곳이 없어 여기다 하게 되었습니다질문내용: aws_serverless 강의에 aws s3, cloudfront에 대한 내용도 같이 있는것일 까요?? 주제와 맞지 않는 질문을 드리게 되어 죄송합니다 

다중행쿼리 SQLD에서WHERE sal > ANY(SELECT min(sal) FROM emp WHERE job='SALESMAN');WHERE sal > (SELECT min(sal) FROM emp WHERE job='SALESMAN');이 두 개의 구문을 실행하였을 때값은 같은데 정렬이 되고 안되고 차이가 있는것 같은데요그러면 디폴트 값이 ANY, ALL사용시ASC로 잡혀있는게 맞을까요. ASC로 잡혀있는게 맞다면이 구문에 대해서 ORDER BY절을 ASC가 필요한 경우굳이 적지 않아도 되나요?WHERE sal > ANY(SELECT min(sal) FROM emp WHERE job='SALESMAN'); 3. ASC로 잡혀 있는경우) 가독성 고려..?위와 더불어 아니면 가독성을 위해서 ORDER BY ASC를 기입하는게 더 좋나요.WHERE sal > ANY(SELECT min(sal) FROM emp WHERE job='SALESMAN'); ORDER BY DESC;

1) 리텐션 연습 문제https://torch-cart-08d.notion.site/3-139701964d8c805d9e49f3c68ab9b0b5 2) 3주차 추가 문제1번 문제(15분)주차별 각 카테고리별 평균 할인율이 가장 높았던 기간과 할인율을 구하는 쿼리를 작성해주세요단, 날짜 데이터를 YYYY-MM-DD 23:59:39 이런 형태로 변경해주세요SELECT *, RANK() OVER(PARTITION BY category ORDER BY rate DESC) AS category_rank FROM ( SELECT category, FORMAT_DATETIME('%Y-%m-%d 23:59:39', PARSE_DATETIME('%m/%d/%Y %H:%M:%S', transaction_date)) AS transaction_date, actual_price, list_price, ((list_price - actual_price) / list_price) * 100 AS rate FROM transaction_data AS td LEFT JOIN item_info ii ON td.item_id = ii.item_id ) QUALIFY category_rank = 1 ORDER BY category, transaction_date 2번 문제(10분)2024년 1월에 가장 많은 매출을 기록한 카테고리를 구하는 쿼리를 작성해주세요SELECT category, SUM(actual_price) AS total_price FROM ( SELECT category, FORMAT_DATETIME('%Y-%m-%d 23:59:39', PARSE_DATETIME('%m/%d/%Y %H:%M:%S', transaction_date)) AS transaction_date, actual_price, FROM transaction_data AS td LEFT JOIN item_info ii ON td.item_id = ii.item_id WHERE EXTRACT(MONTH FROM PARSE_DATETIME('%m/%d/%Y %H:%M:%S', transaction_date)) = 1 ) GROUP BY ALL ORDER BY total_price DESC LIMIT 1 3번 문제(10분)유저별 총 구매 금액이 200만원 이상인 유저들이 가장 많이 구매한 카테고리를 찾는 쿼리를 작성해주세요over_200 AS ( SELECT td.user_id, SUM(actual_price) AS user_price FROM transaction_data AS td LEFT JOIN user_info AS ui ON td.user_id = ui.user_id GROUP BY ALL HAVING user_price >= 2000000 ) SELECT category, COUNT(*) AS cnt FROM over_200 AS O2 CROSS JOIN transaction_data AS td LEFT JOIN item_info AS ii ON td.item_id = ii.item_id GROUP BY ALL ORDER BY cnt DESC LIMIT 1약 20분/5분/8분 소요1번 문제에서 날짜 데이터를 변환하는 방법이 떠오르지 않아 시간이 많이 소요됐습니다.

벽하나를 허물고 DFS를 반복해 풀이처음에는 이 풀이 방법이 떠올랐는데요벽의 개수가 어림잡아 250개고 벽을 허물고 모든 노드를 dfs를 250번을 돌아야하니 좀 비효율적인 느낌도 들고 시간 복잡도가 너무 커 안될 것 같다. 라고 느낌은 드는데요...점화식으로 초과한다!가 계산이 안되어서 고민입니다..그래야 빨리 포기하고 다른 로직을 생각할텐데 아마 시험볼때는 시간에 쫓기다보니 다른 생각을 못할 것 같아서요.. 어떻게 사고하는게 좋을까요?

LobbyUIController = FindObjectOfType<LobbyUIController>();강의대로 위의 코드로 진행하는 과정에서 오류가 있어서.. LobbyUIController = FindFirstObjectByType<LobbyUIController>();이렇게 수정하라고 나오는데, 이 때문인지 로비 쪽의 Scene을 로드하면 Log에서 아래와 같이 Error가 찍힙니다.NullReferenceException: Object reference not set to an instance of an objectLobbyManager.Start () (at Assets/Scripts/Lobby/LobbyManager.cs:23)

안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다. 혹시 시뮬레이션을 윈도우 vivado 프로그램으로 볼 때 따로 방법이 있을까요?값이 high impedance(z) 혹은 x 만 들어와서 질문 드립니다!  안녕하세요 🙂[1. 질문 챕터] : eg) 몇 장, 몇 분 몇 초 쯤. or 수강생 분들이 봤을 때 어디구나?! 할 수 있게 표기 부탁 드려요.[2. 질문 내용] : eg) 질문 내용을 자유롭게 작성해주시면 되겠습니다 🙂[3. 시도했던 내용, 그렇게 생각하는 이유] : eg) 설치영상은 이렇게 시도했는데 안되더라 or 본인의 생각을 적어주세요. (실습 내용 중에 이해가 안되거나 잘못된 내용이 있는데, 이러 이러한 근거로 나는 이렇게 생각합니다.) ================ 다음 내용은 읽어보시고 지우시면 됩니다.=================질문 내용을 작성해주실 때, 위의 3단계로 제가 이해할 수 있게 작성해주시면 정확한 답변을 드릴 수 있을 것 같아요!!현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ)강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등)이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요)개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등..글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.)서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! )먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.==================

# 1) Weekly Retention을 구하는 쿼리를 바닥부터 스스로 작성해보세요 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, event_name, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-03' ), first_diff_of_week AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ), user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_diff_of_week GROUP BY diff_of_week ) SELECT diff_of_week, user_cnt, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_cnt), 3) AS retention_rate FROM ( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_cnt FROM user_counts ) ORDER BY diff_of_week# 2) Retain User를 New + Current + Resurrected + Dormant User로 나누는 쿼리를 작성해보세요. # 신규유저(New) : 제품을 처음 사용하는 유저 # 기존유저(Current) : 제품을 지속적으로 사용하는 유저 # 복귀유저(Resurrected) : 과거에 사용 -> 비활성 -> 다시 제품을 사용한 유저 # 휴면유저(Dormant) : 일정 기간 제품을 사용하지 않은 비활성화 사용자 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATE_TRUNC(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), WEEK(MONDAY)) AS event_week, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-03' ), user_activity AS ( SELECT user_pseudo_id, event_week, LAG(event_week, 1) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_week) AS prev_week, MIN(event_week) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_week FROM base ), user_classification AS ( SELECT user_pseudo_id, event_week, CASE WHEN event_week = first_week THEN 'New' WHEN prev_week IS NOT NULL AND DATE_DIFF(event_week, prev_week, WEEK) = 1 THEN 'Current' WHEN prev_week IS NOT NULL AND DATE_DIFF(event_week, prev_week, WEEK) > 1 THEN 'Resurrected' ELSE 'Dormant' END AS user_type FROM user_activity ) SELECT event_week, user_type, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_count FROM user_classification GROUP BY ALL ORDER BY event_week, user_type# 3) 주어진 데이터에서 어떤 사람들이 리텐션이 그나마 높을까요? WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATE_TRUNC(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul'), WEEK(MONDAY)) AS event_week, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-03' ), user_activity AS ( SELECT user_pseudo_id, event_week, LAG(event_week, 1) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id ORDER BY event_week) AS prev_week, MIN(event_week) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_week FROM base ), user_classification AS ( SELECT user_pseudo_id, event_week, CASE WHEN event_week = first_week THEN 'New' WHEN prev_week IS NOT NULL AND DATE_DIFF(event_week, prev_week, WEEK) = 1 THEN 'Current' WHEN prev_week IS NOT NULL AND DATE_DIFF(event_week, prev_week, WEEK) > 1 THEN 'Resurrected' ELSE 'Dormant' END AS user_type FROM user_activity ), user_counts AS ( SELECT event_week, user_type, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_count FROM user_classification GROUP BY ALL ORDER BY event_week, user_type ) SELECT event_week, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS weeks_after_first_week, user_type, user_count, cohort_users, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_count, cohort_users), 3) AS retention_rate FROM ( SELECT DATE(event_week) AS event_week, DATE(MIN(event_week) OVER()) AS first_week, user_type, user_count, MAX(CASE WHEN user_type = 'New' THEN user_count END) OVER(PARTITION BY DATE(event_week)) AS cohort_users FROM user_counts ORDER BY event_week, CASE user_type WHEN 'New' THEN 1 WHEN 'Current' THEN 2 WHEN 'Resurrected' THEN 3 WHEN 'Dormant' THEN 4 END )2022-08-01 ~ 2023-08-03 기간으로 설정하여, 개인적인 의견으로 Retain User를 쪼개 보았습니다.배달어플은 유저들의 사용 간격이 짧다고 생각하기 때문에, 주의 주기로 리텐션으로 설정했습니다. 저는바로 전 주에 사용했고, 그 다음주에 사용했다면 기존유저(Current)로 설정했습니다.2주 이상 텀을 두고 다시 사용했다면 복귀유저(Resurrected)로 설정했습니다.처음 들어가고 사용하지 않았다면 휴면유저(Dormant)로 설정했습니다.주차마다 '신규/기존/복귀/휴면' 유저를 새로 계산하는 쿼리입니다. 데이터를 살펴보면,1) 신규유저(New) : 제품을 처음 사용하는 유저출시(2022-08-01을 출시기간으로 생각하면)로부터 현재(2023-01-16 => 0803으로 설정했지만 0116까지가 끝입니다.)까지의 신규유저 수의 변화를 살펴보겠습니다.런칭부터 10주까지의 신규유저의 수는 주춤한 경우도 있지만 평균 4~500명 정도 증가했습니다.하지만, 11주에 4000명 대에서 3100명으로 900명이 급감한 이후로 계속 하락세를 타고 24주차 현재 신규 가입자의 수는 500명 남짓하고 있습니다.11주차부터의 마케팅 효과는 빛을 보지 못하고 있는 것 같습니다. 코호트 리텐션 시각화를 보자면,2) 기존유저(Current) : 제품을 지속적으로 사용하는 유저(바로 전 주와 이번 주)출시로부터 현재까지 줄곧 주차마다의 신규유저 대비 기존유저의 비율이 증가하고 있습니다.특히, 24주차에 가입한 신규유저 대비 기존유저의 비율은 76%나 차지하고 있습니다.시간이 흐름에 따라 점차 어플이 안정화되면서 신규유저들이 만족을 느끼는 비율이 늘어가고 있다고 보입니다. 3) 복귀유저(Resurrected) : 과거에 사용 -> 비활성화 -> 다시 제품을 사용한 유저(2주 후 복귀)복귀유저는 12주차를 분기로 13주차부터는 신규가입자보다 복귀유저의 수가 많아지기 시작했습니다.24주차에는 신규유저 대비 복귀유저는 6배가 많습니다.복귀유저가 기존유저로 안정되는 현황을 추출할 수 있는 쿼리는 조금 더 연구해 보겠습니다. 4) 휴면유저(Dormant) : 일정기간 제품을 사용하지 않은 비활성화 사용자신규유저 대비 휴면유저는 꾸준히 늘어가고 있습니다(휴면유저가 누적됨).24주차 신규가입자의 5.7배가 휴면유저 입니다.# 4) Core Event를 'click_payment'라고 설정하고 Weekly Retention을 구해주세요 WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date, DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul') AS event_datetime, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN '2022-08-01' AND '2023-08-03' AND event_name = 'click_payment' ), first_week_and_diff AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM ( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ), user_counts AS ( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM first_week_and_diff GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) SELECT diff_of_week, user_cnt, ROUND(SAFE_DIVIDE(user_cnt, cohort_users), 3) AS retention_rate FROM ( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS cohort_users FROM user_counts ) ORDER BY diff_of_week    

안녕하세요? 자바로 data structure 에 대한 공부를 해야 하는데 선생님 수업을 기본을 신청했습니다. 혹시 어느 수업에서 데이터 구조에 대한 설명을 잘 들을수 있나요?

안녕하세요. 수업 다 듣고 분석해보려고 합니다.행 갯수가 수백만개 (컬럼은 수십개)인 데이터를 Tableau Prep에 넣어서 전처리를 하려고 하는데요. 데이터 로드부터 좀 버거워하는 느낌이 드네요.업로드 할 데이터는 행 갯수가 천만행은 훨씬 넘을 것 같고, Join 및 계산식 등의 전처리가 필요합니다.이 정도 크기여도 Prep에서 전처리하고 Desktop에서 분석하고 대시보드 만드는데 문제 없을까요? 제 PC가 성능이 다소 떨어지는 면도 있기는 하나, 동일 데이터로 다른 BI에서는 분석이 됐었습니다.PC 교체를 염두에 두고 있는데, Mac 기준으로 Pro 정도 되어야 하는 건가요? 아니면 그 이하에서도 무리없이 가능한가요?

H2 데이터베이스 설치 강의 3분 42초부터 안됩니다.일단 저는 최신 스프링 인텔리제이를 설치해 사용중이며자바는 따로 설치하지 않은 상황입니다.19년도 인텔맥에 윈도우10을 설치하여 공부중에 있습니다. cmd와 git bash로 시도중에 있습니다.각각 h2.bat 과 ./h2.sh 를 입력하는데 안되고 있습니다.

설치 중 이 단계에서 계속 에러가 납니다구글링 해보니까 pc명이 한글이라서 그렇다는데제 pc명은 영어거든요......그외의 블로그나 구글에서 할 수 있는 모든 조치를 했지만..안되네요이제 포맷 하나 남았는데..포맷까진 가고 싶지 않아요 너무 귀찮습니다..도와주세요.. 

안녕하세요, 강사님 수업에 사용된 예제 (x86) 06:03해당 강의가 아래 화면과 같이 재생이 되지 않고 있습니다.우측에 스크립트가 있는 것으로 보아, 소스코드 이외에 강의가 있는 것으로 보이는데, 아래와 같은 에러 메시지가 발생하고 있습니다.해당 강의 이외에 앞뒤 강의는 정상적으로 재생 되는 것을 확인했습니다. 위 강의에 대해 한번 확인 부탁드립니다! 감사합니다.

members.csv을 다운받았을 때 데이터가 깨지는 현상이 발생하는데해결방안이 있을까요

안녕하세요 기존에 파이썬으로 코딩테스트 공부 하다가, 큰돌님 유튜브 영상 보고 강의까지 입문하게 된 취준생입니다. 공부 계획을 짜던 중, 강의 순서가 주차 단위로만 나뉘어져 있고 일일 단위로는 안 나누어져 있어서 일일 계획을 짜기를 힘들어하고 있습니다.n주차 강의는 해당 주차에 끝내고 싶은데, 주차별로 일일 학습량에 대한 계산을 따로 해 두신게 있는지 궁금합니다.없다면 어떤 식으로 하루 공부량을 잡아야 할지도 조언 부탁드립니다!

[Autopsy]실습 시나리오 풀이 2-2 중 아래와 같이 궁금한게 있어 질문드립니다. 파일의 시작섹터를 보려고 아래와 같이 FTK Imager에서 확인해보니 시작섹터가 안나옵니다. 하지만, Root에서 우측에 파일을 클릭해야만 제대로 나옵니다.   ※ 개별 파일의 시작 섹터를 확인하려면, 반드시 Root에서 찾아서 확인해야만 하는 걸까요?