![[필기] 2_1_2_1 빅데이터 탐색_데이터 전처리_분석 변수 처리(변수 선택. 차원 축소(PCA.LDA.FA)) | 빅데이터 분석기사 필기 무료강의 | 노빌쌤 | 데이터 노트](/img/o.gif)
Пікірлер
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
11월30일 실기시작 전까지 쇼츠_빅데이터 분석기사 | 실기시험 영상의 내용 확인하시면서 마지막까지 최선을 다하세요. 반드시 좋은 결과가 있을거에요. 꼭! 합격하세요^^
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
11월30일 실기시작 전까지 쇼츠_빅데이터 분석기사 | 실기시험 영상의 내용 확인하시면서 마지막까지 최선을 다하세요. 반드시 좋은 결과가 있을거에요. 꼭! 합격하세요^^
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
11월30일 실기시작 전까지 쇼츠_빅데이터 분석기사 | 실기시험 영상의 내용 확인하시면서 마지막까지 최선을 다하세요. 반드시 좋은 결과가 있을거에요. 꼭! 합격하세요^^
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
11월30일 실기시작 전까지 쇼츠_빅데이터 분석기사 | 실기시험 영상의 내용 확인하시면서 마지막까지 최선을 다하세요. 반드시 좋은 결과가 있을거에요. 꼭! 합격하세요^^
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
* 실기 체험 환경 주소 dataq.goorm.io/exam/3/빅데이터분석기사-실기-체험/quiz/2
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
조금이나마 시험에 도움이 되었으면 좋겠네요. 제 메일로 ( [email protected] ) 요청 주시면 강의 코드를 제공해 드려요. 강의 번호 (2_3_3)도 함께 알려주세요. '구독'과 '좋아요' 부탁 드려요. 꼭! 합격하세요^^
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
* 실기 체험 환경 주소 dataq.goorm.io/exam/3/빅데이터분석기사-실기-체험/quiz/4
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
부족한 영상이지만, 조금이나마 시험에 도움이 되었으면 좋겠네요. 제 메일로 ( [email protected] ) 요청 주시면 강의 코드를 제공해 드려요. 강의 번호 (2_3_2)도 함께 알려주세요. '구독'과 '좋아요' 부탁 드려요. 꼭! 합격하세요^^
@acb5972 Ай бұрын
유익한 영상 감사합니다~
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
도움이 되셨다니 다행입니다.
@acb5972 Ай бұрын
시간계산이 어렵네요 반복해서 봐야할 것 같아요! 감사합니다 :)
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
1분은 60초이므로, 5000초를 60으로 나누어 분 단위를 구하면(5000÷60=83(몫)), 몫은 83입니다. 5000초에서 83분(83×60=4980초)을 제외한 나머지를 계산합니다. (5000−4980=20(나머지)). 나머지는 20초입니다. 해당 개념을 파이션으로 구현한 코드입니다. 좋은 의견 감사합니다.
@acb5972 Ай бұрын
좋은 영상 감사합니다!
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
좋은 댓글 감사합니다!
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
부족한 영상이지만, 조금이나마 시험에 도움이 되었으면 좋겠네요. 제 메일로 ( [email protected] ) 요청 주시면 강의 코드를 제공해 드려요. 강의 번호 (2_3_1)도 함께 알려주세요. '구독'과 '좋아요' 부탁 드려요. 꼭! 합격하세요^^
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
정규화(Normalization)는 데이터를 특정 범위나 분포로 변환하는 다양한 기법을 포함한 일반적인 용어입니다. 최소최대 정규화 와 z-score 표준화 등이 정규화 기법 중 일부 입니다. 사전 설명 없이 평소 사용하는 구분으로 최소_최대 정규화를 정규화로, z-score 표준화를 표준화를 지칭했네요. 참고 부탁드려요.
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
정규화(Normalization)는 데이터를 특정 범위나 분포로 변환하는 다양한 기법을 포함한 일반적인 용어입니다. 최소최대정규화 와 z-score표준화 등이 정규화 기법 중 일부 입니다. 사전 설명 없이 평소 사용하는 구분으로 최소_최대정규화를 정규화로, z-score 표준화를 표준화를 지칭했네요. 참고 부탁드려요.
@DanielYoonify Ай бұрын
선생님 강의 잘듣고 있습니다. 28:07 기출 4번 마지막 부분에서 상관계수를 구하고 출력해줄때 iloc[0,1] 을 해주는 이유가 뭘까요?
@DanielYoonify Ай бұрын
mpg와 weight의 상관관계에서는 무조건 0행 1열인 이유가 궁금합니다.
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
안녕하세요. 상관분석은 대각선 기준으로 대칭인 대칭 행렬이기에 iloc[0,1] 혹은 iloc[1,0] 둘 다 가능합니다.감사합니다.^^
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
부족한 영상이지만, 조금이나마 시험에 도움이 되었으면 좋겠네요. 제 메일로 ( [email protected] ) 요청 주시면 강의 코드를 제공해 드려요. 강의 번호 (1과목 핵심노트)도 함께 알려주세요. '구독'과 '좋아요' 부탁드려요. 꼭! 합격하세요^^
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
부족한 영상이지만, 조금이나마 시험에 도움이 되었으면 좋겠네요. 제 메일로 ( [email protected] ) 요청 주시면 강의 코드를 제공해 드려요. 강의 번호 (1_2_3)도 함께 알려주세요. '구독'과 '좋아요' 부탁드려요. 꼭! 합격하세요^^
@데이터서핑앤노트 Ай бұрын
부족한 영상이지만, 조금이나마 시험에 도움이 되었으면 좋겠네요. 제 메일로 ( [email protected] ) 요청 주시면 강의 코드를 제공해 드려요. 강의 번호 (1_3_4)도 함께 알려주세요. '구독'과 '좋아요' 부탁드려요. 꼭! 합격하세요^^
@withyohyo 4 ай бұрын
안녕하세요. 혹시 강의 자료는 어디서 구입할 수 있나요? 강의 업뎃은 언제까지 다 되나요?
@데이터서핑앤노트 4 ай бұрын
안녕하세요. 강의에 관심을 가져주셔서 감사해요. 현재 매주 1~2개의 강의 영상을 업로드할 예정이며, 이로 인해 강의 자료는 업로드 된 자료까지만 있어요. 아직 완성되지 않은 상태입니다. 다만, 시험 10분 전에 볼 수 있는 핵심 노트는 최대한 시험 1주일 전에 나누어 드릴 수 있도록 계획하고 있어요. 저 역시 꾸준히 업로드 예정이니, 시험 준비 잘 하시길 바래요. 감사합니다.