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해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
안녕하세요. 22강에서 'Video-요청용JSON구성(1개)' EDIT구간에서 아래와 같은 execution에러가 발생합니다. 캡쳐이미지도 첨부합니다. 직전 if단계까지는 execution이 정상적으로 실행되었습니다. edit구간의 json코드는 노션에 올려주신 코드 'Video - 요청용 JSON 구성(테스트용 1개)'를 사용했습니다. roblem running workflow The workflow has issues and cannot be executed for that reason. Please fix them first.
해결됨
[코드캠프] 부트캠프에서 만든 '완벽한' 프론트엔드 코스
하이브리드앱 과제 진행 중입니다 과제01에 " project/mobile 경로에 app 폴더를 생성하고, project/mobile/app 경로에 숙제가이드에 포함된 _layout.tsx, index.tsx 파일을 복사해 주세요." 라고 되어 있는데 숙제가이드가 안 보여서 문의드립니다. 노션에서는 "레퍼런스 코드는 모든 과정이 업데이트 후 최종 공개됩니다" 라고 되어있는데 그럼 아직 업데이트가 안 돼서 _layout.tsx, index.tsx 파일을 못 보는 건가요? 아니면 강의에서 진행했던 것처럼 _layout.tsx, index.tsx 두 파일을 수정하면 되나요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 시간이 별로 없는 상태라 빅이시를 학습 중입니다. 빅이시에선 # 1. 데이터 전처리 target = train.pop('TravelInsurance') # ' '에는 예측할(타겟) 컬럼명 작성 train = pd.get_dummies(train) # train 문자형 컬럼 인코딩 (숫자로 변경) test = pd.get_dummies(test) 이렇게 하고 바로 머신러닝 모델 선택 후 학습을 진행하는데 꿀팁 섹션의 한가지 방법으로 풀기에서는 검증 데이터 분리를 추가로 수행하도록 되어 있더라구요 # 검증데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) 40점을 받기 위해서는 굳이 한가지 방법에 정리된 검증데이터 분리 코드를 사용하지 않아도 되는 것인가요 ?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
카이제곱검정에서 관찰값과 기대값은 어떻게 구분하는게 안 헷갈릴까요? ㅜ
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
아웃풋에 오류가 발생 하는데 해결 방법을 모르겠습니다.
해결됨
원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)
안녕하세요 원클릭으로 잘 유튜브 업데이트 하고 있었는데요 오늘 하려고 보니 이 첨부한 화면처럼 에러 가 나네요 자세히 보니 카테고리 및 id 선택부분인데 원래 여기에 Comedy 를 강사님 선택처럼 했었거든요 그래서 잘 되다가 오늘 갑자기 첨부한 것처럼 에러가 뜨고 저 부분을 선택할수 없게 되네요 이런경우 어떻게 해결하면 좋을까요? 도움부탁드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
기출 5회 제 2유형을 풀고 있는데요, 모델 성능의 평가 기준이 RMSE라고 되어 있어, from sklearn.metrics import root_mean_squared_error 을 import 하더라고요, 실제 시험장에서도 이 코드까지 제출해야하는건가요? 아니면 단순히 제출후에 모델 성능을 따로 판별할 수 없어서 혼자 모델성능을 비교해보기 위해, 이렇게 import를 하는건지 궁금합니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
작업형2, 작업형3을 만점 목표 + 작업형 1은 아는 것까지만 풀려고 합니다 완벽하게 풀면 물론 문제당 10점을 받겠지만, 최종적인 답을 못내도 중간까지만 코드를 작성해도 부분점수를 받을 수 있나요? all or nothing인지 궁금합니다 어렵게 내면 더 어렵게 낼 수 있겠지만 우선 인강에서 찝어주신 부분 위주로만 제대로 해서 가려고 합니다 감사합니다
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 작업형 1관련하여 질문있습니다. 나올것 같지는 않기는 한데, 혹시 몰라서요. 지금까지는 fillna를 통해 결측값을 대치하는 명령어를 사용하였는데요. 예를 들어, 'abc(카테고리변수)', 'price(연속형)' 두개의 변수가 있다고 할때, abc 변수의 'a'인 값의 price가 잘못기입하여 기존값(abc 변수의 'a'값에 해당하는 'price' 값)의 1.1배를 해야 한다고 하면, 어떻게 코드를 작성하면 좋을까요? replace를 하기에는 변경해야할 변수 값이 많아서 어떻게 해야할지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
공지를 확인하였는데 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 기출에서 컬럼을 삭제하는 경우가 없다 하셨는데 혹시 기출 8회에서도 컬럼 삭제 없이 문제를 풀 수가 있나요? 저는 아무리 해봐도 customerID 컬럼을 삭제하지 않으면 인코딩이 안 되어서요 ㅜㅜ 혹시 저는 원핫인코딩 하나로 밀고 나가고 있는데 공지는 레이블인코딩으로 진행하는 상황 기준인 걸까요..? 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요! 최근 기출에는 작업형1에서 스케일링 문제가 안 나오는 걸로 알고 있는데, 스케일링에 대해서도 알아야 할까요?.....
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
9회부터 작업형1이 갑자기 어려워진 것 같습니다. 기존에 알고 있던 걸로 풀리지 않아, 알고리즘 문제 풀듯이 2중포문을 사용해서 문제를 풀었습니다. 코랩에서는 바로 결과가 나오나, 구름에서 코드를 돌려보니 1분안에 결과가 안나오던데, 실제 시험장에서는 이렇게 문제를 풀어도 되는지 여쭤보고 싶습니다. 작업형1 2번 문제와 3번문제를 둘 다 이중포문으로 풀었습니다. 2번 코드 import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/9_1/crime.csv") # print(df) list(set(df['연도'])) # print(df.columns[2]) store = [] for i in range(0,len(df),2): rate = 0; name = '' for j in range(2,16): temp = df.iloc[i+1,j] / df.iloc[i,j] if temp > rate: rate = temp name = df.columns[j] store.append(name) print(store) cond_result = df['구분'] == '검거건수' df_result = df[cond_result].reset_index(drop = True) print(df_result) sum = 0 for i in range(7): sum = sum + df_result.loc[i,store[i]] print(sum) #7799 3번 코드 import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/9_1/hr.csv") print(df) # print(df.shape) # print(df.isnull().sum()) # print(df.head()) a = df['만족도'].mean() # print(a) df['만족도'] = df['만족도'].fillna(a) df_group = df.groupby(['부서', '성과등급'])['근속연수'].mean().reset_index() print(df_group) cond1 = df['근속연수'].isnull() df_null = df[cond1].drop(['사원번호', '연봉', '교육참가횟수', '만족도'], axis = 1).sort_values(['부서', '성과등급']) print(df_null) for i in range (len(df_null)): for j in range (len(df_group)): if (df_null.iloc[i,0] == df_group.iloc[j,0]) & (df_null.iloc[i,1] == df_group.iloc[j,1]): df_null.iloc[i,2] = int(df_group.iloc[j,2]) break; # df['근속연수'] print(df_null) print(df) df['근속연수'] = df['근속연수'].fillna(df_null['근속연수']) df['연봉/근속연수'] = df['연봉'] / df['근속연수'] print(df.sort_values('연봉/근속연수',ascending = False)) #1 df['연봉/만족도'] = df['연봉'] / df['만족도'] print(df.sort_values('연봉/만족도',ascending = False)) #6 print(1+6)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
전처리 과정에서 꼭 ID 칼럼을 train과 test 둘다 제거해야하는건가요? 그대로 진행하면 안되는건지 여쭤보고 싶습니다.
미해결
입문자를 위한 코딩테스트 핵심(이론과 문제풀이) [Python]
올려주신 정답코드에는 board의 바운더리 체크가 없는데 어떻게 케이스를 통과하고 정답이 되는지 궁금합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
인코딩하지 않고 분할로 바로 넘어간 이유를 설명해주세요.
해결됨
파이썬 주식 매매 봇으로 주식시장 자동사냥하기
윈도우 환경에서 실습을 따라왔습니다. 마지막 자동실행에서 리눅스 환경에서만 가능하다고 하니 순간 당황스러웠습니다. 윈도우 스케쥴러로 대체하면 될 것 같긴 한데 윈도우 환경을 위한 추가 설명도 가능할까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
왜 저는 앞에 np.float64가 붙을까요? 그 이후로 예측하는데 에러가 나요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
왜 오류가 나는지 어떤 오류인지 모르겠어요..
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 유형3의 분산분석 예제 중, 이원분산분석에서 직접 코드를 쳐 분석을 진행했더니 아래와 같은 출력이 나오는데, 밑에 예시와는 값이 꽤나 다르게 나오는 부분이 있었습니다. 범주형 변수를 제대로 처리를 안 해서 그런 부분이다.라고 생각해서 C()를 통해 변수를 묶으니, 코랩에서 제대로 인식을 하지 못해 아래와 같은 에러가 발생해서 제대로 된 출력이 나오지 않는 상황입니다. 제 컴퓨터 문제일 수도 있겠지만... 이런 에러를 처리하는 해결방안이 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 풀이 확인 후에, 제가 다르게 생각했던 부분들은 안되는지 한번 더 질문드립니다 Section 16. 이상치, IQR 'views' 컬럼의 1사분위수, 3사분위수 그리고 IQR을 계산하시오. 이상치 조건에 맞는 데이터를 찾으시오. (이상치는 1사분위수 – (IQR 1.5)보다 작은 값과 3사분위수 + (IQR 1.5)보다 큰 값) 이상치 데이터의 'views' 컬럼 합을 정수로 구하시오. q3 = df['views'].quantile(.75) q1 = df['views'].quantile(.25) IQR = q3 - q1 line1 = q1 - 1.5 * IQR line2 = q3 + 1.5 * IQR cond=(df['views']<line1) & (df['views']>line2) print(int(df[cond]['views'].sum())) 이렇게 하면 안되나요?ㅠ 2. Section 18. 데이터(행) 기준 평균값, 인덱싱 index '2001' 데이터(행)에서 평균보다 큰 값의 개수를 구하시오. index '2003' 데이터(행)에서 평균보다 작은 값의 개수를 구하시오. 두 개수를 더하시오. 이 문제에서 풀이랑 같이 df=df.T m1 = df[2001].mean() 이렇게 했는데, --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/pandas/core/indexes/ range.py in get_loc(self, key) 412 try: --> 413 return self._range.index(new_key) 414 except ValueError as err: ValueError: 2001 is not in range The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) 2 frames /usr/local/lib/python3.12/dist-packages/pandas/core/indexes/ range.py in get_loc(self, key) 413 return self._range.index(new_key) 414 except ValueError as err: --> 415 raise KeyError(key) from err 416 if isinstance(key, Hashable): 417 raise KeyError(key) KeyError: 2001 이런 오류가 뜹니다 인덱스 2001 할때 그냥 df[2001]이렇게 하는거 맞나요? Section 19. 결측치(뒤에 값으로 대체), 그룹합 결측치를 바로 뒤에 있는 값으로 대체하시오. (바로 뒤의 값도 결측치일 경우, 뒤에 있는 데이터 중 가장 가까운 값으로 대체) 'city'와 'f2' 컬럼을 기준으로 그룹합을 계산하시오. 'views' 값이 세 번째로 큰 city 이름을 구하시오. 에서 df = df.bfill() 라고 적혀있던데 풀이에서 bfill 은 이전 값, ffill이 이후 값 아닌가요? 그리고, # city와 f2기준 그룹합 계산 df = df.groupby(['city','f2']).sum(numeric_only=True).reset_index() 여기서 reset 다음에 한 이유가 무엇인가요? 감사합니다
