안녕하세요.일코님 강의 들으면서, hwp를 데이터베이스로 활용하는 방법을 많이 고심하고있는데요. 예를들어 영어 구문 1000문장이 데이터베이스로 아래와같이 hwp상의 표로 존재한다고 할때,위와 같이 번호별로 영어구문의 답지를 데이터베이스로 삼고, 학생별로 틀린 문장을 기록한뒤에 함수를 작동시키면 학생별로 틀린 문항번호의 답지만 hwp로 출력할 수 있게 해주고자 합니다. 그런데 문제는, 학생별로 틀린문장이 다 다르기 때문에,학생별로 뽑아줄 hwp의 표의 행 수를 미리 정해놓을 수 없다는 점입니다. 그렇다고 표의 행수를 무작정 많이 만들어놓으면, 표의 행이 너무 많이 비게 되어 종이 낭비가 발생하구요..논리적으로 이 문제를 어떻게 해결할 수 있을까요? 늘 감사합니다^^

강의해주신 내용/ 기출분석이랑 굉장히 비슷했던 거 같아서시간관계상 MAE도 돌려보지못하고..그냥 result 저장하고 제출했는데 ㅠ 랜덤포레스트 회귀/원핫인코딩/칼럼수는 2064개 인가로 문제없었구요, pred는 잘 출력되었습니다. 문제가 될까요?ㅠㅠ MAE로 확인도 못해봤네요 

선생님, 이번 실기문제 중 작업형2에 평가지표가 mae로 나왔는데 에러 값이면 최소값을 해야하는데 모델 3가지를 실행 후 최대값으로 제출해버렸는데, 다른 사항들은 다 조건에 맞춰도 아예 0점 처리되나요??...

안녕하세요key로 리소스 유무를 판단하니 중복되면 안된다고 생각해 테스트해보려고 중복된 key를 넣어주고 for_each로 가져오니 상위 key를 가져오는거 같지 않아서 별도 기준이 있는지 그냥 랜덤인지 궁금하여 질문드립니다. # countvariable "user_count" { type = list(string) default = ["hb", "terraform", "aws"] } resource "aws_iam_user" "user" { count = length(var.user_count) name = "${var.user_count[count.index]}-${count.index}" }배포 시 hb-0, terraform-1, aws-2 생성 (리스트의 인덱스 순서대로 가져옴) # for_eachvariable "user_map" { type = map(string) default = { "hb" = "/good/" "terraform" = "/nice/" "hb" = "/bad/" } } resource "aws_iam_user" "users" { for_each = var.user_map name = each.key path = each.value }배포 시 아래와 같이 생성"hb" : "/good"이 아닌 "hb" : "/bad"가 생성 key가 중복되면 중복되는 key는 제외되어 loop는 실제로 2번만 도는걸까요?   

안녕하세요.네이버 자동로그인 강의를 보고 실습한 뒤다른사이트(영풍문고) 자동로그인을 구현해보던 중 아이디 입력창의 선택자 확인방법이 네이버와 다른건지 잘 확인이 안되는데 혹시 어떻게 확인하면 될까요?  <input name="id" type="text" tabindex="5" maxlength="16" class="textbox focus" style="ime-mode:disabled;" placeholder="아이디" title="아이디" onkeypress="enterSearch();" onfocus="pfocus(this);" onblur="pblur(this);" value="" data-gtm-form-interact-field-id="0">

위 상황에서 인터넷창에 localhost:8080 후 진입하면 우선 선생님과 같은 로그인 화면이 아닌 다른 UI가 나옵니다. 그리고 초기 아이디/비번으로 설정된 airflow/airflow 로 시도해도 로그인이 안되고 있어서 해결방법을 알수있을까요?

안녕하세요 선생님.작업형 2유형 답안 제출 관련 문의 드립니다.작업형 2유형 문제를 해결하면서 선생님이 알려주신 단계대로 차근차근 진행하여 csv예측 파일까지 잘 작성했습니다.마지막에 작성된 csv파일을 확인하는 Print(pd.read_csv("result.csv))구문만 빼고 전 단계의 print구문은 다 주석처리 하고 마지막에 최종 1회만 제출했습니다.앞 단계의 print구문들은 주석처리 하여도 제가 작성하였던 코드만 실행된 상태로 제출되면 감독관이 체점하는대는 아무 문제 없는게 맞을까요?

제목에 해당하는 강의를 재생했을경우 이전파트인 강화학습의 기본 원리와 용어/기호 랑 동일한 강의가 재생됩니다~

안녕하세요. 강사님 수업듣고 큰 도움을 받은 수강생입니다. 먼저 감사하다는 말씀드리고 싶네요.비전공자로 막연한 관심에 파이썬이 뭔지 궁금해하다가 빅데이터 분석기사 시험이 파이썬으로 할수있다는 정보를 알게되고, 시험응시를 하면서 공부해볼 수 있겠구나 싶어서 시작해봤습니다.막상 꾸준히 공불못해서 필기도 실기도 벼락치기하면서 시험을 치뤘지만, 앞으로 데이터분석가 수준으로 조금 더 딥하게 공부해보고 싶은 마음이 생겼습니다.강의에서 캐글, 데이터분석 대회, 스터디 참여 등을 추천해주셔서 해보려고 합니다. 대신 조금만 더 구체적으로 파이썬을 활용하거나 꼭 그렇지않더라도 딥러닝 영역까지 학습하고 숙련할 수 있는 방법론에 대한 의견을 여쭙고 싶습니다. 감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요이번 시험에서 작업형2 문제 풀이 과정입니다 Test 데이터에 총 3개의 범주형 컬럼이 존재 하였습니다. 월, 요일, 네임 이때 각 고유값은 12,7,2 여서 따라서 월과 요일은 라벨인코딩 / 네임은 겟더미즈 로 각각 하였습니다. 이후 모델 성능을 비교파기 위해 랜덤포레스트와 라이트지비엠을 사용 하였습니다. 랜포리그레서로 학습시키고 예측할 땐 random_state 만 고정한채 mae로 평가하였더니 140 정도였고  XGBM리그레서로 학습시키고 mae로 평가하니 108 정도 나왔습니다. 이때도 딱히 하이퍼 파마미터튜닝은 진행하지 않았습니다. 따라서 test 데이터를 xgbmregressor에 적용하여 예측한 결과를 제출하였습니다. 다만 여기서 lightgbm 을 사용하신 분들이 랜덤포레스트에서는 없었던 음수값이 예측에 나왔다고 하는데, 전처리를 동일하게 하고 평가도 좋게나온 모델의 결과가 저렇게 오류로 나올 수가 있나요..?그냥 남들 다 쓰는 랜포 쓸걸 괜히 lightgbm 알아서 쓴거 같다는 기분이 듭니다 ㅜㅜ

이해가 어려운 섹션이나 영상 설명은 질문으로 꼭 남겨주세요.기출문제를 풀다가 막힌 개념이 있나요? 질문으로 회차나 번호, 개념을 예시로 질문해주세요. 답변에 도움이 됩니다.이론 문제는 통합본 PDF 파일로 제공될 예정입니다. (6월 중 업로드 예정)합격을 가르는 것은 역시 코드해석문제. 이론을 외울 시간이 없다면 코드에 익숙해지고, 중요 개념을 몇 가지 외워가면 합격할 수 있습니다. Pdf다운이안대여

실기 5트째 입니다…ㅠ 합격하려고 수강 신청 했습니다. 강의 잘 듣고 주시는 문제들과 이론 자료들로 해서 2회차 시험 도전해보겠습니다.정말 합격하고 싶네요..

안녕하세요, 수업을 대부분 수강하고 실제 현업에서 사용중에 있는데 문의사항이 있어서 질문 드립니다. 현재 상황은 이렇습니다.DAG 구성- 5분단위 스케줄링 -4개의 task - task1 >> task2 >> task3 >> task4 - 각 task 별 timeout =5분 문제 상황은 task 2번이 한달에 한번씩 data 가 많아지면 5분까지 타임아웃이 걸릴때가 있는 것인데요,이때 그다음 Dag run 이 수행되면서 task 2 번이 동시에 수행 되는 시간이 조금 있는데 그때 데이터 처리가 중복으로 처리되는 현상이 발생하게 됩니다. 그래서 가능하면 task2 을 동시에 돌리는걸 막고 싶었는데요,처음 생각해낸 방법은 task_concurrency 옵션을 task 에 주어서 1개만 돌수 있게 바꾸고 timeout 을 조금더 넉넉하게 주려고 했으나, 만에하나 해당 task 가 10분이상 걸린다면 dag run 이 수행되고있는것 제외 2개가 더 웨이팅을 하는것이 되고, 이게 누적이 될수도 있을것으로 보여서 문제로 인지 했습니다.서비스 적으로 5분내에 돌수 있게 하거나, 아니면 5분 스케줄링을 변경하는 방법을 고려해야 하지만 해당 고려 없이 혹시 airflow 단에서 할수 있는 작업이 있을까요?ex . runninng 중인 task 와 대기중인 task 가 하나정도 있다면 해당 task 는 스킵하는 옵션 등입니다..  

이번 시험에서 오즈비가 또 나왔습니다. 지난 시험에서는 특정 변수값이 1 증가할때의 오즈비를 구하라고 나와서 다음과 같이 구했었습니다. import numpy as npnp.exp(계수) --> 답 이번 문제에서는 특정 변수값이 5 증가할때의 오즈비를 구하라고 나왔습니다.그러면 답이 아래와 같나요?  np.exp(5*계수)

선생님 안녕하세요,개정1판도, 개정 2판도 교재를 구매해서공부하고 강의듣고 있습니다. 그런데 두 책에서 log1p()함수에 관해 1+log(x) 라고 설명하고 계시는데 log(x+1)값이 아닐런지요? 그래서 이것을 역함수로 하는 함수는 exp1m()이 아니라 expm1() 되는거고 이름을 지정하는 원칙도 함수의 모양을 따라 지정한 것 같아요1+x값을 로그에 넣고, 역함수를 만드는것은 e^(x)-1이라서 1p ->m1이런식으로..한게 아닐런지.. 제 생각이 잘못되었는지 궁금합니다 

안녕하세요.8회 빅데이터분석기사 실기 작업형 2에서 다른 모델들보다 xgboost 패키지에 XGBRegressor가 성능이 훨씬 좋길래 그 모델을 사용해서 제출했습니다.Future Warning이 나왔지만 별 생각하지 못하고 제출했는데, 시험장 나오고 나서 생각해보니 너무 욕심이었나 생각이 듭니다.결과 파일을 제출한 후, 다시 파일을 확인했을 때, 이상은 없었습니다만 Warning이 나오면서 코드를 다시 확인하라는 메세지가 있어서 혹시 몰라 질문드립니다.아시는 분은 꼭 답변 부탁드릴게요.감사합니다!

MinMaxScaler + one-hot encoding lightgmb(n_estimator = 300) +mae 사용하여 예측하였는데 (mae : 93~94) 예측값이(인원수) 2096개(?)중에서 음수가 11개 나오더라고요.이렇게 예측값이 양수가 나와야하는 경우 보통 음수에 대해 후처리를 한번 더 해서 내보내는건지, 아니면 상관이 없는건지 궁금합니다...

선생님 제가 풀었을때는 pred값이 소수 셋째자리까지 나오는데 시험 제출예시에서는 깔끔하게 정수로 되어있길래 마지막에 pred.astype(int)로 바꿔서 제출했는데 혹시 문제될까요 ㅠ

작업형1313 / 239 / -0.026 작업형2lightgbm 하이퍼파라미터튜닝으로mae 92정도 작업형3-(1)12 / -0.456 / 7.919 작업형3-(2)2.129 / 0.313 / 104.873 랜포보다 lgb가 성능이 더 좋길래 썼는데 나중에 pre 데이터 min값 찍어보니 음수 나오더라구요 ㅠ 이러면 감점 혹은 0점 처리될까요...?

기억나는 문제 쭉 적어 봅니다. 유형1 3번민맥스 정규화 라고 나와서 당황 했는데그냥 민맥스 스케일로 풀었습니다 ㅎㅎ  유형2mae로 평가하는 회귀문제원핫인코딩만 하고 랜덤포레스트 돌렸을때mae값 93? 95? 쯤 나와서 그냥 제출했습니다.  유형3-1로지스틱 회귀문제유의하지 않은 변수가 몇개인지 쓰는문제2.1에서 나온결과 유의한 변수로 로지스틱 모델 다시 만든 회귀계수 값 평균 만들기시험푸는 중간에 알림으로 ???가 유의하면 포함해서 계산? 하라는내용이 왔습니다.그래서 절편? 도 포함해서 계산했는데 맞는지 모르겠네요.. 새로운 값을 넣어서 값을 예측하는 문제3-2.특정변수 가 5 변할때 오즈값이 얼마나 변하는지?오즈비 구해서 *5 해버렸습니다.. 맞을지 모르겠네요합격했으면 좋겠습니다 ㅠㅠ