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백준 문제 풀다가 어려움이 많아서 이 강의도 듣게 됐습니다. 초반에는 간단한 문제들이 있어서 기초 다지는 마음으로 하다가 후반부 갈 수록 너무 어려워서 문제 당 1,2시간 이상 쓴 적도 정말 많았습니다 ㅋㅋㅋㅋ.. 근데 풀어내고 강의 들으면서 확실히 뭔가 실력이 쌓이는 느낌이 듭니다. 강의 하실 때 알고리즘 설명 자세히 해주시고 코드 설명 해주셔서 너무 좋습니다. 혹여나 아무리 생각해도 못푼 문제가 있으면 알고리즘 설명만 듣고 코드는 직접 해볼 수 있어서 좋습니다. 아쉬운 점이 있다면, 저는 C++을 공부하면서 이 강의를 듣게 됐는데, 객체지향 프로그래밍(클래스)에 관한 코딩 내용이 부족했다는 생각이 듭니다. 물론 강의 중간에 struct구조를 쓰시는걸 보고 저는 그걸 class로 좀 더 활용해서 연습하긴 했지만, 이 부분도 같이 좀 더 파고 들었음 좋았겠다는 생각을 했습니다. C++의 장점이니까요. 그래도 알고리즘 배우는 강의로 너무 좋았고 도움 많이 받았습니다. 후속 강의가 나왔길래 그것도 들을 예정입니다!!

강의 내용이 실무에 도움이 많이 될 것 같습니다. 이전에 카프카에 대해 공부를 조금 한 적이 있었는데 공부를 좀 한 상태에서 들은 입장에서, 배운 것들을 정리하는 관점에서도 좋고, 실무와 관련한 살을 보태는 데에도 굉장히 많은 도움이 되었습니다.

블렌더가 어떤 툴인지 궁금해서 강의 들어봤는데 너무 재밌습니다! 기초 툴 강의로 너무 만족스럽습니다. 감사합니다!^^

일분코딩 강사님 유튜브에서부터 지금까지 쭈욱 듣고있는데 정말 눈높이에 맞춰서 잘 가르쳐주시고 뭐하나 빠짐없이 최고인것 같습니다. 강사님 센스도 좋으시고 남은 강의들도 모두 들을 예정입니다 !! 감사합니다!

우연한 기회로 듣게 된 강의인데 ES6에 기반해서 현업에서 사용할만한 좋은 코드들을 많이 알려주셨고, 중간 중간 컴포넌트 트리 그려보기를 제안주시는 등 실질적 도움이 될만한 아이디어도 중간중간 많이 던져주셨습니다. 덕분에 재밌게, 생각도 많이 하면서 공부하고 있습니다. 감사합니다!

Label encoding 을 저렇게 하면 안되지 않나요? train set 에서 fit_transform을 하면 test set에서는 그냥 transform을 해야하고 사실 제대로 하려면 train+test set에서 fit 하고 각각에 대해 transform 을 하시는게 맞는거 같은데요 너무 기계적으로 하시는데 익숙해져서 이런저런 오류가 많습니다.
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