학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요.void로 써야하나요?
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. void로 풀었는데 큰 상관없는건가요?
문제1-2. gender를 종속변수로 하고 나머지 변수들(age, length, diameter, height, weight)을 독립변수로 사용하는 로지스틱 회귀 모델을 적합시킨 후, 잔차 이탈도(Residual Deviance)를 계산하시오. (반올림하여 소수 둘째자리까지 계산) 인강에서는 glm으로 풀고 문제집에서는 logit으로 푸는데 그냥 glm 말고 logit으로 풀면 안되나요? 그리고 import statsmodels.api as sm 을 꼭 넣어야 하나요? 넣지 않아도 답이 나오더라구요.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. void로 밖에 쓸 수 없나요?
안녕하세요 선생님 현재 애플리케이션을 MSA에서 모놀리식으로 바꾸고 있습니다. MSA 에서는 hot-article 애플리케이션에서는 각각의 서비스들과 통신하지 않고 데이터를 저장하기 위해 ArticleCommentCountRepository, ArticleViewCountRepository, ArticleLikeCountRepository 를 따로 만든 것으로 이해했습니다 . 모놀리식에서는 이 3개의 Count Repository를 따로 만들지 않고 각각의 서비스에 있는 Count Repository 에서 가져오는 것이 더 좋을까요, 아니면 아니면 MSA hot-article 패키지에 따로 count repository를 만드는 것이 좋을까요 .. 선생님의 의견이 궁금합니다 .
동적 계획법 알고리즘에서 사용되는 테이블을 캐시라고 말할께요. 만약, dp[y][x]에 값을 최초로 갱신하고 이후에 또 다른 경로 B로 (y,x)에 도달하게 되면 바로 dp[y][x]를 가져다 사용하게 될 겁니다. 하지만 만약에 저장했던 최초로 연산했던 최장 경로와 다른 경로 B가 겹치게 된다면 캐시값을 사용하지 않고 직접 연산했을 상황에서는 무한 loop가 발생한것이니, 이런 상황 때문에라도 위치 정보만으로 캐싱하면 안되는거 아닌가요? 그렇게 생각해서 저는 처음에 위치 정보 뿐만 아니라 방문한 정점 정보도 key 값으로 사용하려다 실패하고 큰돌님 강의를 봤네요.애초에 이런 일이 발생하지 않아서 위치 정보만으로 캐싱해도 되는 것인지, 아니면 제 생각이 잘못되었는지 궁금합니다.
안녕하세요 질 좋은 강의 잘보고 있습니다. 실무에서 제가 담당한 프로덕트 growth 방정식을 세우면서 질문이 있습니다. [대전제] 이 프로덕트는 기업고객 (B2B) 로 뷰티케어 1인 사업자들의 CRM 프로덕트 입니다. BM는 크게 나누면 연간 / 월간 구독이 있으며 각각 Standard, Pro 로 구분되어있습니다. 성장 목표 (기대매출) = A (New paying user) + B (Existing paying user) A : 회원가입율 x 1달 무료 서비스 사용률 x 유료 전환율 x 월별 결제율 B : 기존 연간 유료 유저(명) x 기존 연간 결제율 ( YRR ) 기존 월간 유료 유저(명) x 기존 월간 결제율 ( MRR ) [질문] 상단의 사업일 경우, churn rate 변수 는 어떻게 반영하는지? 예를들어, 강의에서 언급한 알람앱 같은 경우 (DAU x 구매전환율 x AOV x 재구매율) x (1-이탈율) 방정식을 쓴 것으로보아 이탈율을 반영한 매출 방정식을 만들어서요, 또한 B2B 특성상 CAC 대비 이탈 관리가 타격이 큽니다. 이탈율 변수는 방정식에 어떻게 반영하는게 좋을까요? 질문에 필요한 정보가 더 필요하시면 말씀 부탁드립니다.
The IAPP CIPP-A Exam is one of the most important certifications for privacy professionals in Asia. Offered by the International Association of Privacy Professionals (IAPP), this exam focuses on data protection laws, regulations, and practices in the Asia-Pacific region. It helps professionals understand how to manage and protect personal data according to local legal standards. CIPP-A stands for Certified Information Privacy Professional Asia. It is a respected certification for those working in legal, compliance, IT, and data management fields. Passing this exam shows that you understand privacy concepts and can apply them in real-world situations. It also improves your credibility in the global privacy industry. IAPP CIPP-A Exam Difficulty and Pass Rate Many candidates want to know how hard the IAPP CIPP-A Exam is and what the chances are of passing it. The exam is considered moderately difficult. It requires both legal knowledge and practical understanding of privacy rules in different Asian countries like Singapore, Hong Kong, South Korea, India, and others. The pass rate is not officially published by IAPP, but experts suggest that preparation is key. Most successful candidates spend at least 30-40 hours studying. They use practice exams, coursebooks, and online resources. A smart study plan and repeated practice can greatly improve your chances. Best Study Materials for the IAPP CIPP-A Exam A very common question is: what are the best materials to study for the IAPP CIPP-A Certification ? Many professionals recommend the official IAPP textbook for CIPP-A, along with training videos and practice tests. However, finding up-to-date, easy-to-understand resources can be hard. That’s why platforms like prepbolt are highly recommended. They offer simple, focused, and effective learning tools. You can access mock exams, summaries, and topic-wise questions that match the real exam format. These tools help you understand the concepts better and test your knowledge in a smart way. If you are serious about passing the CIPP-A exam on your first try, consider using trusted platforms like prepbolt . Their materials are prepared by experts and are made for busy professionals.
강사님 안녕하세요 데이터셋을 다루는 중에 이상치가 보여서 train 데이터는 전처리했는데, 혹시 test 데이터도 이상치가 있더라도 따로 처리하지 않고 그대로 두는 게 더 나은 걸까요? 그리고 현재 데이터셋으로 모델 평가했을 때 RMSE가 778 정도 나오는데, 이 정도면 성능이 괜찮은 걸까요? train.loc[1659,'총구매액'] = 0 train.loc[3174,'총구매액'] = 0 train.loc[3488,'총구매액']= 0 train.loc[1659,'최대구매액'] = 0 # print(train[(train['총구매액']<0) | (train['최대구매액']<0)]) print(test[test['최대구매액']<0]) #2 test.loc[579,'최대구매액'] = 0 test.loc[1177,'최대구매액'] = 0 print(test[test['최대구매액']<0]) 감사합니다
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) 예 [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. @PutMapping("/api/v2/members/{id}") public updateMemberResponse updateMemberV2( @PathVariable("id") Long id, @RequestBody @Valid updateMemberRequest request) { memberService.update(id, request.getName(), request.getAddress()); // Member findMember = memberService.findOne(id); return new updateMemberResponse(id, request.getName(), request.getAddress()); } return에 requst의 값을 넣어서 반환 받는 건 안 좋은 방법일까요? findMember로 꺼내서 return 하면 request로 바로 하는 것 보다 어떤 이점이 있는건가요?
# 출력을 원하실 경우 print() 함수 활용 # 예시) print(df.head()) # getcwd(), chdir() 등 작업 폴더 설정 불필요 # 파일 경로 상 내부 드라이브 경로(C: 등) 접근 불가 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") #총 구매금액 , rmse target = train.pop("총구매액") #수치형 변수 스케일링 cols = train.select _dtypes(exclude = 'object').columns from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mx = MinMaxScaler() train[cols] = mx.fit _transform(train[cols]) test[cols] = mx.transform(test[cols]) ob = train.select _dtypes(include = 'object').columns from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in ob: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit _transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) #데이터 나누기 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) import lightgbm as lg model = lg.LGBMRegressor(random_state = 0) model.fit (x_tr,y_tr) pred = model.predict(x_val) from sklearn.metrics import root_mean_squared_error r = root_mean_squared_error(y_val,pred) pred = model.predict(test) s = pd.DataFrame({"pred" : pred}) s.to _csv("result.csv", index= False) df = pd.read _csv("result.csv") #758.1836860967057 800정도가 나온다고 하던데 758이 나온거면 모델 성능이 더 좋다고 하는건데 이게 이상일수도 있을까요? 750점 대가 나오니까 불안하네요 ,, 추가로 이렇게 pd.read_csv로 확인했을때 제대로 나오면 그냥 제출하면 되는거죠??
ols를 이용해서 종속변수를 예측할때는 바로 model.predict(train) 이런식으로 바로 진행했잖아요, 근데 여기서 test데이터에서 종속변수로 주어진 값을 pop하고, model.predict(test) > 0.5 이런식으로 진행하는 이유가 궁금합니다.. 복습을하다보니 헷갈려서요.. ols와 logit의 특성 차이일까요?
