우선 이번에 빅분기 실기 1~3유형까지 11회 보다 12회는 전 유형 다 학습 해보면서 실기 준비했는데2유형 RMSLE 이거에 말리고 또 1유형도 문제 파악이 늦었고 풀었던 문제도 있었지만 다 틀리면서아쉽게 불합격을 했어요.2유형의 경우 dir 함수 이용해서 랜덤 포레스트 ensemble 함수 찾으려고 했는데 dir 함수가 시험장에서안되다 보니 어쩔수 없이 라이트gbm 겨우 기억해내서 작동했으나 RMSLE 음수 오류에 말려서 어쩔수 없이 RMSE로 제출하다가 0점이 나왔고 3유형은 그나마 어느 정도 점수를 획득하는 선에서 끝났어요.일단 지금 강의는 9월 20일이 마지막 날인데 시험일 까지는 2개월 이상 남아 있어요.(혹여 연장이 안된다면 9월 21일 이후 재구매 생각중)아무튼 이번에 2유형이 회귀가 나옴에 따라 13회는 분류일 가능성이 많이 높아졌는데분류는 음수 오류는 없으나 추가 되는 코딩 내용이 있어서 어쩌면 회귀보다 더 까다로울 수 있고제가 가장 불안하게 보는 요소는 평가지표가 어떤것이 나올지 이점입니다.그래서 다양한 평가지표나 추가되는 코딩 내용은 어떤식으로 해결하는게 좋은지가 관건이고또 1유형을 다 틀리다 보니 저러한 점이 다음 시험 준비할 때 가장 까다롭더라구요.(반면 11회는 1유형 문제를 맞춤)

안녕하세요. 이번 12회차 빅데이터 분석기사 실기를 응시한 수험생입니다. 먼저 좋은 강의 해주셔서 감사합니다. 선생님 수업 덕분에 즐겁게 코딩공부 할 수 있었습니다.다만 이번 시험에서 예상치 못한 점수를 받아 어떻게 다시 시작을 해야할지 감이 안와서 글을 남기게 되었습니다.공부를 할 때에는 2유형 - 3유형 - 1유형 순으로 학습했고, 실제 시험에서도 2유형은 자신있게 풀었습니다. 실전에서는 lightgbm을 사용했고, 마지막 csv파일의 shape까지 확인했습니다.다만 막상 결과가 예상과 너무 다르게 나오니 어떻게 다시 시작하는게 좋은 방향일지 갈피를 못잡아 선생님의 의견과 조언을 얻고 싶습니다.추가로 취업과 관련해서도 고민이 있어 조심스럽게 여쭤봅니다. 현재 산업공학을 전공하고 ADsP와 SQLD를 보유한 상태에서 하반기(9월) 취업을 준비하고 있습니다. 이번 하반기 이력서에 빅데이터 분석기사를 추가하려던 계획이 틀어지다 보니 걱정이 많아졌습니다. 경영지원 직무에서 빅데이터 분석기사 자격증의 유무가 당락에 얼마나 크게 불리하게 작용할지 선생님의 객관적인 의견을 여쭙고 싶습니다.예상치 못한 결과에 마음이 다소 조급하지만, 선생님의 조언을 발판 삼아 다시 차근차근 준비해 보고 싶습니다. 바쁘시겠지만 귀한 조언 부탁드립니다. 감사합니다

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요강의에서 쓰는 활용예제는 깃허브에 있나요?책따로 강의 따로 예제가 중구난방이라서 어디있는지 가이드가 없네요

안녕하세요, 작년에 수강 등록을 했는데작년 준비 부족으로 불합격, 올해 상반기 시험 등록했으나 개인적 사유가 생겨서 시험 등록을 취소했습니다.죄송한데 수강기한 연장이 가능할까요?2년 내 합격을 해야 하기에마지막 기회라 생각하고 준비를 해보려고 합니다.

시험 결과가 1유형/0, 2유형/25, 3유형/20으로 불합격으로 나왔는데요... 1유형 4개정도 제출한거 같은데... 0점이 나온다는게 이해가 안되고, 2유형도 eda에서 이상치를 확인 못했지만, 필요없는 컬럼 2개정도 제외하고, 랜포, lgbm(이거 주석처리 안했는데, 이것도 감점대상인가요@@? 제출에 랜포로 하면 되는거 같은데...) 해서 rsmle 각각 약 0.5XX.., -( ) 나와서, 랜포에 하이퍼파라미터, max_depth만 하니까... 0.7xxx나와서 제출했는데... 25점이라 좀 당황스럽네요... 합격이라고 생각했는데... 어떻게 재검토 신청을 하면 좋을까요? 좀 알려주시면 감사하겠습니다. 0

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형 2유형 점수를 0점을 받았는데, pred 값이 음수가 나온걸로 제출해서 0점이 나온걸까요?왜 0점인지는 알 수가 없어서 답답합니다.분명 제대로 저장했다고 생각했는데, 맞춘 문제가 없는걸로 나와요.선생님 수업에서 본 코드 순서대로 잘 실행했던걸로 기억합니다.

섹션 1,3,4 등은 다운로드 할 수 있는 자료가 존재하는데, 섹션 2,6,7 등은 공유되어 있는 자료가 없는 걸로 보입니다. 해당 강의 자료는 일부러 공유가 안 되고 있는 상황인가요? 아니면 다른 곳에서 찾을 수 있나요?(자료가 공유된다면 보다 원활하게 들을 수 있을 것 같습니다.)

안녕하세요 "로그프레소 시작하기" 라는 강의를 듣고있는데 해당 솔루션의 버전이 꽤 옛날버전으로 보입니다.해당 강의 수강 이후"로그프레소 엔터프라이즈 - 대시보드" 라는 강의를 이어서 들을 예정인데 현재 서비스중인 버전과 너무 달라보여서 해당 강의를 들어도 도움이 될지 확인 할 수 있을까요?

작업하다가 실행취소 하는 ctrl+z 같은 단축키가 있나요? 다른 문서작업할 때 습관적으로 사용하다 보니... 파이썬에도 있는지 궁금합니다 :)

안녕하세요 강사님현재 수강 중인 강의의 수강 기간 연장 가능 여부를 문의드립니다.처음 강의를 신청했을 때는 이번 회차 시험에 맞춰 끝까지 수강하고 응시하는 것을 목표로 했으나 직장 야근이 겹치면서 계획했던 만큼 충분히 수강하지 못했습니다. 그 결과 강의와 문제풀이를 제대로 정리하지 못한 상태라 이번 회차 시험에서는 합격이 쉽지 않을 것 같다고 판단하고 있습니다.다만 수강한 부분만으로도 개념을 잡는 데 도움이 되었고 강의 흐름에 맞춰 끝까지 따라가면 혼자 준비하는 것보다 훨씬 체계적으로 정리할 수 있겠다는 생각이 들었습니다. 그래서 가능하시다면 이번 한 번만 다음 회차 시험 준비 기간까지 수강 기간을 연장해 주실 수 있을지 부탁드립니다.물론 수강 기간 연장이 당연한 요청이 아니라는 점은 잘 알고 있습니다. 연장해 주신다면 남은 강의를 끝까지 수강하고 부족한 부분을 보완하여 다음 시험에는 좋은 결과를 낼 수 있도록 성실히 준비하겠습니다.바쁘시겠지만 한 번만 검토해 주시면 정말 감사하겠습니다.감사합니다.

1.print("파이썬 공부 중")print("파이썬은 쉽다")파이썬 공부 중파이썬은 쉽다  type(Ture)type(False)int 1번은 결과가 두 줄이 나오고 2번은 결과가 마지막 한 줄만 나오는 이유가 뭔가요?  

데이터분석을 위한 파이썬 기초1에 보면0:13에 보면 강의영상 말고 수업노트에 링크를 첨부해두었다는데 어디에 있나요?그리고 판다스 시작하는 영상을 보는데, 또 수업노트가 없어서 콜랩 예제를 실행해보고 싶은데 하지 못하고 있습니다 ㅠ

수고하십니다.^^12회 빅분기 시험을 보고 왔는데, 통과 되는 선까지는 풀었는데,... 문제는 정답을 푼 문제별로 제출버튼을 클릭은 했는데, 풀 수 있을거 같은 문제가 하나 있어서 그걸 가지고 끝까지 씨름을 하다가 시험 종료가 돼서 자동으로 아웃이 됐는데...최종버튼이 있었던거 같기도 하고... 각 문제별로 제출버튼을 클릭하면 제출된건가요?

안녕하세요~강의 덕분에 시험 잘 본 것 같습니다작업 유형 2에서 train 타켓컬럼.describe 에서 이상치가 있는 것 같아서 iqr로 해서 이상치 대략 410개정도(전체 train 데이터 5000개) 제거하고 lgb랑 랜덤포레스트로 돌렸더니 rmse lgb 기준 71정도 나와서 제출했는데 생각해보니 과적합 위험이 클 것 같아서 점수 괜찮게 나올까요? 이상치 제거 안하고 그냥 onehot 인코딩으로 해서 했을때는 410 정도 나왔습니다ㅠㅠ 

안녕하세요, 코딩팡 장업형2 베이스 라인에서 원-핫 인코딩만 사용하셨는데 인코딩 부분에 아래와 같이 추가해서 레이블 인코딩과 원-핫 인코딩 결과를 비교하는 식으로 해도 상관없나요?원핫 인코딩만 사용하신 이유가 있을까요??1번 문제import pandas as pd # 1) 데이터 불러오기 train = pd.read_csv('data/car_train.csv') test = pd.read_csv('data/car_test.csv') # 2) 범주형 변수 원-핫 인코딩 target = train.pop('target') print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) # 레이블 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = train.select_dtypes(include = 'object').columns for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) # 3) 검증용 분리 (제출 전 성능 비교) 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, stratify=target) # 4) 세 가지 모델 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) from lightgbm import LGBMClassifier lgb = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lgb.fit(X_tr, y_tr) pred = lgb.predict(X_val) print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier(random_state=0, verbosity=0) xgb.fit(X_tr, y_tr) pred = xgb.predict(X_val) print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 5) 선택한 모델을 전체 train으로 다시 학습 후 test 예측 (선택) # lgb.fit(train, target) # pred = lgb.predict(test) # 6) 제출 파일 저장 (pred 컬럼 1개만, index 제거) result = pd.DataFrame({'pred': pred}) result.to_csv('result.csv', index=False) # 제출파일 확인 print("\n ===== 제출파일 (샘플) =====") print(pd.read_csv("result.csv").head()) print("\n ===== 제출파일 (크기 확인) =====") print(pd.read_csv("result.csv").shape)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 기출 풀어보면 C를 안 붙이고, object도 자연스럽게 변환된다고 하셨는데, 연습할 때 gender에 C를 붙였던 경험이 있습니다. 혹시 언제 붙이고 언제 안 붙이는지 알 수 있을까욤..?

model.summary()로 풀수 있는 문제는 그냥 답만 적어도 상관없나요 따로 print 없이

불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면, 불균형 처리를 제외시킨 후 제출하는 것이 맞죠?

빅데이터분석기사 실기체험에서 작업형 제2유형을 회귀 실습해보고 있는데. 에러가 나는데 이유를 전혀모르겠어요.import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")target = train.pop('총구매액')train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressormodel = RandomForestRegressor()model.fit(train, target)p = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':p})submit.to_csv("result.csv", index=False)print(submit.head()) 에러)Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failedmake: *** [py3_run] Error 1Traceback (most recent call last):File "/goorm/Main.out", line 38, in <module>p = model.predict(test)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 1063, in predictX = self._validate_X_predict(X)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 641, in validateX_predictX = self._validate_data(^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/base.py", line 608, in validatedataself._check_feature_names(X, reset=reset)File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/base.py", line 535, in checkfeature_namesraise ValueError(message)ValueError: The feature names should match those that were passed during fit.Feature names seen at fit time, yet now missing:- 주구매상품_소형가전 

문제에서는 0.17 0.33 처럼 제출하라고 되어있는데. LIGHTGBM 으로 예측하면 소수점이 더 길게 나오자나요. 이렇게 제출해도 문제가 없는걸까요? 아니면 반올림처리해서 제출해야하나요.....