172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하세요! 강의 설명 너무 잘해주셔서 잘 듣고 있습니다. Santander customer satisfaction data 를 다운받으려고 하는데, Kaggle 에서 폰넘버도 verify 하라고 해서 그것도 했는데도, data가 다운로드가 안되네요. 이전에 비슷한 질문 올리신 분께, 선생님께서 data 를 올려놓아주신것을 보았는데, 그 파일은 더이상 구글드라이브에 존재하지 않는다고 떠서 다시 문의 드립니다. 감사합니다.
미해결
실전 AI SaaS 풀스택 개발: 화상채팅 앱 만들기
학습 안내에는 아래와 같이 되어 있는데, 이제 강의를 몇 개 안들어서 못찾는것 같기도합니다. 강의 파일 어디에서 받을 수 있는지 알려주세요. 😃 수강 전 확인해주세요! 📢 이 강의는 Code with Antonio 유튜브 채널에도 공개되어 있지만, 실제로 클론코딩을 완성하려면 유료 학습자료가 꼭 필요합니다. (전체 코드베이스, 설정 파일, 구조화된 컴포넌트 포함) 💬 오직, 인프런 강의에서만 제공됩니다! 13시간의 긴 영상을 체계적인 커리큘럼으로 나누었습니다. 원하는 부분을 빠르게 찾아 학습하고 언제든 편하게 복습할 수 있어요. 영어가 낯설어도 걱정 마세요! 한국어 더빙이 제공돼서 편하게 들을 수 있어요. 배운 내용, 그냥 넘기지 마세요 🙂 중간중간 AI 퀴즈로 재미있게 복습해볼 수 있어요!
해결됨
컴퓨터 비전 이상 탐지, 개발부터 배포까지 올인원 마스터
안녕하세요. 강의 코드를 메일 공유 부탁 드립니다. (메일 : kdhz0738@gmail.com) 질문 있습니다. 딥러닝 모델을 활용해 정상/불량 분류 외에 추가로 불량 영역을 박스 표시하고 싶습니다. 방식이나 키워드를 청해 들을 수 있을까요
미해결
비전공자도 가능한 초간단 단톡방 만들기 (바이브코딩, Cursor AI)
초보개발자 입니다. 지금 sonnet 3.5가 없어서 4.0~4.5 설정해서 프롬프트 올리는데 에러가 난건지 반응이 없습니다. 제미나이로 하면 실행이 되는데 예제를 따라 할 수가 없네요
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
첫번째 컬럼값만 가져오도록 한거 같은데 Creatomate영상편집부터 시트에 있는 리스트 전부의 영상을 만들고, 유튜브에도 다 업로드 해버려요. 공짜 다써버림요. 첨에 5개(이미지, 영상도 없던 것들을) Creatomate로 다 만들어버리고, 두번째는 4개 있었는데(state-업로드완료로 되어 있었던 것도 다시 영상을 만들어버려요..ㅠㅠ)
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
보시는 것처럼 아웃풋이 나왔는데 마지막에 끝마무리가 안난 상태에서 잘려서 나오는데. 글자수 제한이 있나요? 참고로 클로드로 진행한 결과구요. 제미나이 2.5pro로 하니까 아웃풋이 아예 아무것도 안나오네요.
미해결
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
여기에 질문드리면 되는걸까요? 아니면 다른 곳에 따로 질문드리는걸까요? 질문 1. 꼭 하나의 폴더를 먼저 만들어서 열어준 다음 'npx create-next-app@14 프로젝트 이름' 이렇게 폴더 내에 폴더를 만들어서 새로 만든 폴더를 열어서 작업해야 하나요? 아니면 그냥 vs code켜서 'npx create-next-app@14 프로젝트 이름' 바로 쳐서 그 프로젝트에서 바로 시작하면 되나요? 질문 2. 꼭 const router, const {q}로 해야 하나요?, 그 이유도 궁금합니다. 방금 let으로 {q} 선언하니까 오류가 발생했어서 질문드립니다. 질문 3. [[...id]].tsx 에러를 방지하기 위해 기본적으로 대괄호 두번 쓰는게 일반적인가요? 질문 4. search안에 index.tsx라고 파일명을 지었는데, 일반적으로 pages 폴더 하위 폴더를 만들면 그 안에는 무조건 index.tsx라고 파일명을 설정하나요? 그리고 쿼리 파라미터를 받는 동적 url인 경우에만 해당 쿼리 파라미터 이름을 대괄호 안에 적는건가요? 그리고 다중으로 쿼리 파라미터 설정을 할 것을 대비해서 일반적으로 ... 설정을 하는지도 궁금합니다. 질문 5. 404페이지는 보통 이미지로 많이 설정하는데 그럼 export default하고 그 안에 이미지 url을 불러오는건가요? 이미지는 어느 폴더에 보관하는건지 궁금합니다. 질문 6. export default function Page() {}에서 Page는 Pages 안에 들어있는 Page니까 관용적으로 Page를 사용하는건가요? 질문 7. 보통 export default 이렇게 다 작성하는지 아님 자동완성 템플릿을 설정해놓고 사용하는지도 궁금합니다.
해결됨
실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 Apache Airflow
안녕하세요 mac에서 apache 설치하려고 하는데, Apache Airflow 설치하기 강의가 learn-apache-airflow-main.zip 파일 기반으로 진행되는 걸까요? 일단 강의환경에 맞춰서 python 3.10 & airflow 2.6.2 로 가상환경 생성해서 하고있는데 강의에서보이는 파일목록이 따로 생성되지 않아서 문의드립니다..
해결됨
[VOD] 6주 완성! 개발 실무를 위한 고농축 바이브코딩 (Cursor AI, Figma)
전체적으로 프롬프트로 나온 결과값이 너무 달라서 그냥 우선 강의를 듣고 잇긴한데 cursor 버젼때문인지.. Sonnet버젼 4로 시도했는데 실행이 안되서 auto로 그냥 자동 AI툴 돌려서 했더니 강사님이랑 결과값이 너무 품질이 떨어지는 결과가 나오고. pro로 업그레이드 해야 할지.. 이게 씽크가 어느정도 맞아야 진도를 맞출거 같은데 말이죠. 어떻게 해야 하나요??
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
안녕하세요 첨부 이미지와 같이 statusline을 설치했는데 프로젝트명과 모델명이 안 보입니다. 혹시 해결방법을 알려주실 수 있으실까요?
해결됨
토스 개발자와 함께하는 Data Workflow Management 기반의 대용량 데이터 처리 설계 패턴
dynamicDag from datetime import datetime, timedelta from airflow import DAG from airflow.operators.python import PythonOperator from db_utils import execute_query import logging def log_task_start(message): logging.info(f"[START] {message}") def log_task_end(message): logging.info(f"[END] {message}") # 분석할 주식 종목 리스트 (설정으로 관리) STOCK_SYMBOLS = ['AAPL','GOOGL','MSFT','AMZN','TSLA'] default_args = { 'owner': 'data-team', 'depends_on_past': False, 'start_date': datetime(2024, 1, 1), 'email_on_failure': False, 'email_on_retry': False, 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=5), } def analyze_stock_data(symbol, **context): """주식 종목에 대해서, 최근 30일간의 주식 데이터를 분석""" log_task_start(f"주식 분석 - {symbol}") query = """ SELECT symbol, AVG(price) as avg_price, MAX(price) as max_price, MIN(price) as min_price, SUM(volume) as total_volume, COUNT(*) as trading_days FROM stock_prices WHERE symbol = %s AND trade_date >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 30 DAY) GROUP BY symbol """ result = execute_query(query, [symbol]) if result: data = result[0] print(f"{symbol} 분석 결과:") print(f" 평균 가격: ${data[1]:.2f}") print(f" 최고 가격: ${data[2]:.2f}") print(f" 최저 가격: ${data[3]:.2f}") print(f" 총 거래량: {data[4]:,}") print(f" 거래일수: {data[5]}일") log_task_end(f"주식 분석 - {symbol}") return result def create_stock_dag(symbol): """개별 주식에 대한 DAG 생성 함수""" dag_id = f'stock_analysis_{symbol.lower()}' dag = DAG( dag_id, default_args=default_args, description=f'{symbol} 주식 데이터 분석 DAG', schedule='@daily', catchup=False, tags=['dynamic', 'stock', 'analysis', symbol] ) # 데이터 품질 체크 태스크 def check_data_quality(**context): query = """ SELECT COUNT(*) as count FROM stock_prices WHERE symbol = %s AND trade_date = CURDATE() - INTERVAL 1 DAY """ result = execute_query(query, [symbol]) logging.info(f"{symbol} 데이터 품질 체크: {result[0][0] if result else 0}") return result data_quality_check = PythonOperator( task_id=f'check_data_quality_{symbol.lower()}', python_callable=check_data_quality, dag=dag ) # 주식 분석 태스크 analyze_task = PythonOperator( task_id=f'analyze_{symbol.lower()}', python_callable=analyze_stock_data, op_kwargs={'symbol': symbol}, dag=dag ) # 결과 저장 태스크 def save_results(**context): query = """ INSERT INTO daily_stats (symbol, summary_date, avg_price, total_volume, trade_count) SELECT %s, CURDATE() - INTERVAL 1 DAY, AVG(price), SUM(volume), COUNT(*) FROM stock_prices WHERE symbol = %s AND trade_date = CURDATE() - INTERVAL 1 DAY ON DUPLICATE KEY UPDATE avg_price = VALUES(avg_price), total_volume = VALUES(total_volume), trade_count = VALUES(trade_count) """ result = execute_query(query, [symbol, symbol]) logging.info(f"{symbol} 분석 결과 저장 완료") return result save_results = PythonOperator( task_id=f'save_analysis_{symbol.lower()}', python_callable=save_results, dag=dag ) # 태스크 의존성 설정 data_quality_check >> analyze_task >> save_results return dag # Dynamic DAG 생성 # 각 주식 종목에 대해 별도의 DAG 생성 for symbol in STOCK_SYMBOLS: dag_id = f'stock_analysis_{symbol.lower()}' globals()[dag_id] = create_stock_dag(symbol) CrossDag (트리거 센서) from datetime import datetime, timedelta from airflow import DAG, Dataset from airflow.operators.python import PythonOperator from airflow.operators.trigger_dagrun import TriggerDagRunOperator from airflow.sensors.external_task import ExternalTaskSensor from db_utils import execute_query import logging #기본 설정 default_args = { 'owner': 'data-team', 'start_date': datetime(2024, 1, 1), 'retries': 1, 'retry_delay': timedelta(minutes=2), } # ======================================================== # TriggerDagRunOperator # ======================================================== def process_data(**context): """간단한 데이터 처리""" logging.info("데이터 처리 시작") query = "SELECT COUNT(*) FROM stock_prices" result = execute_query(query) count = result[0][0] if result else 0 logging.info(f"처리된 레코드 수 : ${count}") return {"record_count": count} trigger_dag = DAG( 'trigger_example_dag', default_args=default_args, description='TriggerDagRunOperator 예제', schedule='@daily', catchup=False, tags=['cross-dag', 'trigger'] ) process_task = PythonOperator( task_id='process_data', python_callable=process_data, dag=trigger_dag ) #다른 DAG를 트리거 (가장 기본적인 사용법) trigger_next_dag = TriggerDagRunOperator( task_id='trigger_sensor_dag', trigger_dag_id='sensor_example_dag', wait_for_completion=False, # 완료를 기다리지 않음 dag=trigger_dag ) process_task >> trigger_next_dag # ======================================================== # ExternalTaskSensor # ======================================================== # 두 번째 DAG: 외부 태스크 대기 def analyze_triggered_data(**context): """트리거된 후 분석 작업""" logging.info("외부 태스크 완료 후 분석 시작") # 간단한분석로직 analysis_result = {"status": "completed", "timestamp": str(datetime.now())} logging.info(f"분석 완료: {analysis_result}") return analysis_result sensor_dag = DAG( 'sensor_example_dag', default_args=default_args, description='ExternalTaskSensor 예제', schedule=None, # 트리거로만 실행됨 catchup=False, tags=['cross-dag', 'sensor'] ) # 외부 DAG의 태스크 완료를 기다림 def get_most_recent_dag_run(dt): """가장 최근의 DAG 실행을 찾는 함수""" from airflow.models import DagRun from airflow.utils.session import provide_session @provide_session def get_recent_run(session=None): recent_run = session.query(DagRun).filter( DagRun.dag_id == 'trigger_example_dag', DagRun.state == 'success' ).order_by(DagRun.execution_date.desc()).first() if recent_run: return recent_run.execution_date return dt return get_recent_run() wait_for_external_task = ExternalTaskSensor( task_id='wait_for_process_data', external_dag_id='trigger_example_dag', # 기다릴 DAG external_task_id='process_data', # 기다릴 태스크 execution_date_fn=get_most_recent_dag_run, #최근성공한 실행 DAG timeout=60, # 1분 타임아웃 poke_interval=5, # 5초마다 확인 allowed_states=['success'], #성공 상태만 기다림 dag=sensor_dag ) analyze_task = PythonOperator( task_id='analyze_triggered_data', python_callable=analyze_triggered_data, dag=sensor_dag ) wait_for_external_task >> analyze_task # ======================================================== # Dataset Denpendencies # ======================================================== # Dataset 정의 (Dataset Dependencies 용) market_data_dataset = Dataset("market_data") analysis_dataset = Dataset("analysis_result") def create_market_data(**context): """마켓 데이터를 생성하고 Dataset을 업데이트""" logging.info("마켓 데이터 생성 시작") # 실제 데이터 생성 로직 query = """ SELECT symbol, AVG(price) as avg_price FROM stock_prices WHERE trade_date = CURDATE() - INTERVAL 1 DAY GROUP BY symbol LIMIT 3 """ result = execute_query(query) market_data = [] if result: for row in result: market_data.append({"symbol": row[0], "avg_price": float(row[1])}) logging.info(f"생성된 마켓 데이터: {market_data}") return market_data dataset_producer_dag = DAG( 'dataset_producer_dag', default_args=default_args, description='Dataset Dependencies - 생산자', schedule='@daily', catchup=False, tags=['cross-dag', 'dataset', 'producer'] ) create_data_task = PythonOperator( task_id='create_market_data', python_callable=create_market_data, outlets=[market_data_dataset], # Dataset 업데이트 알림 dag=dataset_producer_dag ) # Consumer def consume_market_data(**context): """생성된 마켓 데이터를 소비하여 분석""" logging.info("마켓 데이터 소비 및 분석 시작") # Dataset이 업데이트되면 자동으로 실행됨 query = "SELECT COUNT(DISTINCT symbol) FROM stock_prices" result = execute_query(query) symbol_count = result[0][0] if result else 0 analysis = { "total_symbols": symbol_count, "analysis_time": str(datetime.now()), "status": "Dataset 기반 분석 완료" } logging.info(f"Dataset 기반 분석 결과: {analysis}") return analysis def generate_final_report(**context): """최종 리포트 생성""" logging.info("최종 리포트 생성") ti = context['ti'] analysis = ti.xcom_pull(task_ids='consume_market_data') report = f"Dataset 기반 리포트: {analysis.get('total_symbols', 0)}개 심볼 분석 완료" logging.info(report) return report dataset_consumer_dag = DAG( 'dataset_consumer_dag', default_args=default_args, description='Dataset Dependencies - 소비자', schedule=[market_data_dataset], # Dataset이 업데이트되면 실행 catchup=False, tags=['cross-dag', 'dataset', 'consumer'] ) consume_task = PythonOperator( task_id='consume_market_data', python_callable=consume_market_data, outlets=[analysis_dataset], # 다음 Dataset 업데이트 dag=dataset_consumer_dag ) report_task = PythonOperator( task_id='generate_final_report', python_callable=generate_final_report, dag=dataset_consumer_dag ) consume_task >> report_task
해결됨
수익형 AI Agent n8n 전문가 강의, 블로그·쇼츠 자동화
클러스터링 에이전트까지 진행을 했는데요. 익스큐트 시키면 클러스터링에서 멈추지 않고 계속 돌아가네요. 하도 오래동안 돌아가서 멈췄더니 저렇게 숫자가 보이구요. 혹시나해서 다시 진행해봐도 또 계속 클러스터링에서 돌아갑니다. 뭐가 문제일까요?
미해결
한 번에 끝내는 AI 에이전트 개발 올인원 (w. LangGraph, Google ADK, CrewAI)
Trace Batch Finalization 이 부분이 출력되지않는데요. 뭔가 설정이 필요한가요?
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
강사님 저는 주제와 대본을 각각 생성하고 싶어서 앞서 말씀 주신 방법대로 셋팅했는데 위와 같이 대본은 아래 줄에 생성이 되어서 혹시 이부분 어떻게 해결하나요?
미해결
파이썬으로 10가지 게임 만들기 2편 [비전공자 초급 과정]
강의 정보와 관련하여 질문하고 싶습니다. 고객센터나 1:1 채팅이 따로 가능한 방법이 있을까요?
미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요. 문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요. 수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요.
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
안녕하세요. 현재 섹션4까지 학습하고 퀴즈를 풀었는데, 퀴즈에 파일명이 잘못되어 있어 제보합니다. CLAUDE.md 인데 cloud.md 라고 퀴즈에 나오네요. (아래 캡쳐된 2개의 문항에 이렇게 나옵니다) 학습 자체에 큰 지장은 없지만, 그래도 알려드립니다.
미해결
포트폴리오 어나더레벨 | 합격하는 이력서 작성법
강의 감사합니다. 강의자님의 포트폴리오를 보면서 얼마나 많이 노력하셨는지가 보입니다 -- 공유해주신 포트폴리오를 제 상황에 맞게 하려고 하는데요 ! 질문이 있습니다. 저는 대회를 나간 경력이없고 신입이라 그런지 공유해주신 포폴에 무엇을 쓰면 좋을지 조언듣고 싶습니다. 음 제 지금 상황은 비전공자이고,, react.js 블로그 포폴 하나 혼자 강의 보면서 만들었는데 어떻게 어필하면 좋을까요 .. 자기소개서는 포트폴리오에 올리지 않는게 좋을까요 ? 방향잡기가 쉽지가 않네요
해결됨
비전공자도 이해할 수 있는 Docker 입문/실전
'[보충 자료] Windows에서 lsof, kill, sudo 명령어가 작동하지 않을 때 대처 방법' 여기서 관리자 권한으로 실행 부분 이미지가 저렇게 보입니다.
미해결
파이썬 주식 매매 봇으로 주식시장 자동사냥하기
파일 불러오기 실행이 안되길래 봤더니 파일 명중 하나가 오타가 났었더군요. 다들 오류 찾아가며 해결한건가 그냥 동영상만 본건지 appl이 아니고 aapl이더군요 어쩌저찌 해결은 했ㅈ;만 제보는 합니다 오류찾기도 재미있네요 data = pd.read_csv("../dataset/yfinance_appl.csv", index_col=0)
