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데이터코드랩
South Korea
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**데이터코드랩**은 데이터 분석과 관련된 다양한 주제를 다루는 유튜브 채널입니다. 우리는 데이터의 비밀을 해독하고, 데이터 분석의 열쇠를 제공하며, 데이터로 세상을 읽어나가는 과정을 함께 나누고자 합니다.
데이터코드랩에서는 다음과 같은 내용을 다룹니다:
1. 데이터 분석 기술: 데이터 분석에 필요한 다양한 기술과 도구를 소개하고 활용 방법을 설명합니다.
2. 자격증 준비: 빅데이터분석기사, ADsP, SQLD 등 자격시험 준비를 위한 팁과 핵심 내용을 공유합니다.
3. 실전 프로젝트: 실제 데이터를 활용한 프로젝트를 통해 데이터 분석 능력을 향상시키는 방법을 안내합니다.
4. 데이터 시각화: 데이터를 시각적으로 표현하는 방법과 효과적인 시각화 도구를 소개합니다.
데이터의 언어를 배우고, 데이터의 비밀을 해독하는 과정을 함께 하며 데이터코드랩과 함께 성장해 보세요!
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[빅분기실기] 최신 8회 기출문제 + 풀이 방법 나눠드립니다.
안녕하세요. 빅분기 실기 9회 시험이 얼마 남지 않았네요. 공부 열심히 하셨을 텐데, 최종 정리는 8회 기출 문제로 점검하세요.
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![[빅분기필기]개인정보 및 비식별화 이슈 확인하세요!](/img/tr.png)
[빅분기필기]개인정보 및 비식별화 이슈 확인하세요!
Переглядів 672 місяці тому
이 영상에서는 빅데이터와 관련된 중요한 이슈인 개인정보, 비식별화, 데이터 보호 및 마이데이터(My Data)에 대해서 다룹니다. 개인정보 보호는 빅데이터 시대의 중요한 쟁점이죠. 놓치지 마세요. ※ 실기시험 기출문제 풀이강의 - zrr.kr/OBwK 1. 개인정보와 개인정보 보호제도 - 개인정보의 정의와 중요성 - 데이터 시대에서의 개인정보 활용과 부가가치 창출 - 빅데이터 분석 기사에서의 개인정보 취급과 관리 중요성 2. 개인정보 보호 원칙과 개인정보 침해 - 개인정보 보호의 중요성과 개인정보 침해의 위험성 - 개인정보 침해의 종류와 개인정보 보호에 대한 법률 3. 개인정보 보호 제도와 데이터 3법 - 데이터 3법의 의미와 기능 - 개인정보 보호법, 정보 통신망법, 신용정보법의 역할 4. 비식별화와...
![[빅분기필기]빅데이터 플랫폼과 분석 도구에 대한 이해](http://i.ytimg.com/vi/xkmHKQFmnBU/mqdefault.jpg)
[빅분기필기]빅데이터 플랫폼과 분석 도구에 대한 이해
Переглядів 1112 місяці тому
이 영상에서는 빅데이터 기술 및 제도 중, 빅데이터 플랫폼과 분석 도구에 대해 다룹니다. 빅분기 시험을 처음 준비하는 분들은 꼭 확인하세요. 쉬운 내용을 먼저 봐야 어려운 것들도 이해를 할 수 있습니다. ※ 실기시험 기출문제 풀이강의 - zrr.kr/OBwK 빅데이터 플랫폼과 분석 도구에 대한 이해 1. 빅데이터 플랫폼 - 데이터 수집, 저장, 분석, 활용을 위한 기술 - 데이터 수집: 정형, 비정형 데이터 수집 - 데이터 저장: DBMS와 유사한 데이터 저장 - 데이터 분석: 분석 가량을 제공 - 데이터 활용: 시각화, 운영 프로그램과 연계 2. 빅데이터 플랫폼 구성 - 데이터 플랫폼 내에서 사용자, 샌드박스를 활용한 데이터 분석가의 활동 - 데이터 포팅을 통한 모델 활용 - 데이터 레이어(L0, L...
![[빅분기필기]빅데이터 핵심 기술, 지금 바로 확인하세요.](http://i.ytimg.com/vi/jqbR_ygbebg/mqdefault.jpg)
[빅분기필기]빅데이터 핵심 기술, 지금 바로 확인하세요.
Переглядів 2932 місяці тому
이 영상에서는 빅분기 필기 1과목 중 빅데이터 기술 및 제도에 대해 다룹니다. (아래 상세 참조) 빅분기 시험을 처음 준비하는 분들은 꼭 확인하세요. 쉬운 내용을 먼저 봐야 어려운 것들도 이해를 할 수 있습니다. 원래 이해도는 점차 깊어지잖아요? ※ 실기시험 기출문제 풀이강의 - zrr.kr/OBwK 1. 기술 및 제도 소개 - Big Data 분석에 필요한 필기, 기술, 및 제도 소개 2. 인공지능과 빅데이터의 개념적 차이 - 데이터 분석의 진화: 현상과 원인 분석에서 미래 예측으로 - 데이터 분석의 발전 방향: 현상 분석, 진단 분석, 예측 분석 3. 빅데이터 분석과 인공지능의 관계 - 인공지능과 빅데이터의 상호적 관계 - 빅데이터를 활용한 인공지능 기술 발전 4. 인공지능의 개념과 종류 - 인공지...
![[빅분기필기] 빅데이터 : 꼭 알아야 할 핵심 포인트](http://i.ytimg.com/vi/BvmbN8Pbq30/mqdefault.jpg)
[빅분기필기] 빅데이터 : 꼭 알아야 할 핵심 포인트
Переглядів 1653 місяці тому
이 영상에서는 빅분기필기 시험 1과목 중 빅데이터 개념과 활용에 대한 내용을 다룹니다. 빅데이터의 특징과 데이터 산업에 대해 상식적이지만 시험에 자주 나오는 내용을 다루며, 1과목은 비교적 쉽지만 2, 3, 4 과목이 어렵기 때문에 여기서 높은 점수를 받아야 합니다. 놓치지 마시고 공부해보세요! ※ 실기 기출풀이 강의 - zrr.kr/OBwK #빅분기필기 #빅분기 #빅데이터분석기사 #빅데이터 #빅데이터분석 #빅데이터개요 #빅데이터활용 #빅데이터기술 #데이터분석자격증 #빅데이터분석자격증 #빅데이터자격증 #데이터자격증
![[빅분기필기]빅데이터분석 시작부터 끝까지 완벽 정리!](http://i.ytimg.com/vi/9he_nI8nCeM/mqdefault.jpg)
[빅분기필기]빅데이터분석 시작부터 끝까지 완벽 정리!
Переглядів 7243 місяці тому
빅분기필기! 빅분기필기 한 방에 합격하려면 이렇게 공부해야 합니다. 숲을 보고 나무를 보기. 빅데이터분석 라이프싸이클을 알아야 합니다. 라이프싸이클은 빅데이터분석기사 시험의 각 과목과 일치합니다. 모든 문제는 라이프싸이클 안에서 출제다 고됩니다. 절대로 이 싸이클을 벗어나는 문제는 없습니다. 그런데, 이런 라이프싸이클을 모르고 시험 준비하시면 어떻게 될까요? 네, 어렵게 공부하는 거죠. 어렵게 공부하지 마시고 이 영상 꼭 보세요. 더 쉬워집니다. ※ 빅분기 실기 기출풀이 강의 - zrr.kr/OBwK #빅분기 #빅분기필기 #빅데이터분석기사 #빅데이터분석기사필기 #빅데이터분석프로세스 #빅데이터분석절차 #빅데이터분석라이프싸이클
![[빅분기필기] 이렇게 공부하면 합격한다!](http://i.ytimg.com/vi/UhRTGMBmsQ0/mqdefault.jpg)
[빅분기필기] 이렇게 공부하면 합격한다!
Переглядів 2533 місяці тому
빅분기 필기 시험 준비하시죠? 이 영상에서는 시험을 어떻게 준비해야 하는지 알려드립니다. 우리는 공부하는 걸 좋아하죠. 하지만 자격증 시험은 자격증 획득이라는 목표가 있습니다. 그래서 쉽게 자격증을 획득하는 방법을 익히는 게 중요합니다. ☆ 참, 이 영상 보신 후에 다음 영상을 이어서 보시는 걸 추천합니다. 빅데이터분석 처음부터 끝까지 정리하는 영상이에요. ※ 실기시험 기출문제 풀이강의, 아래 링크를 클릭하세요. - zrr.kr/OBwK #빅분기필기 #빅분기 #빅데이터분석기사 #빅데이터분석기사필기 #빅데이터분석기사 필기 #빅분기 필기 #빅데이터 #자격증 #빅데이터자격증 #데이터자격증 #데이터
빅분기출제경향 공개! 7회 기출 1번 문제 풀이 #빅분기실기 #빅분기실기기출풀이 #빅분기실기1유형
Переглядів 3894 місяці тому
이 비디오에서는 빅데이터 분석 기사 시험을 준비하는 데 도움이 되는 문제를 1유형 1번 문제를 풀이합니다. ★♥♠ 실기시험 기출 풀이 과정 40% 할인 쿠폰 코드를 드려요. 와우~ 40% 할인(4.9만 → 3만), Udemy에서 들을 수 있어요. 아래 링크 지금 바로 클릭! 하세요. 24년 10월 12일에는 할인이 종료됩니다. ★♥♠ - www.udemy.com/course/bigdatakisa/?couponCode=1EB1A7915DE9B11874A0 자격을 획득하고 스펙 업그레이드를 꿈꾸는 분들에게 도움이 될 것입니다! #빅분기실기 #빅분기실기기출풀이 #빅분기 #빅데이터분석기사 #빅데이터분석기사실기 #빅데이터분석기사실기기출풀이 #파이썬 #빅분기6,7회기출풀이 #빅분기실기1유형
![[빅분기실기] 시험전 최종정리! 6, 7회 기출 풀이 #빅분기실기 #빅데이터분석기사 #빅분기실기기출풀이](/img/n.gif)
[빅분기실기] 시험전 최종정리! 6, 7회 기출 풀이 #빅분기실기 #빅데이터분석기사 #빅분기실기기출풀이
Переглядів 3534 місяці тому
빅분기 실기 6, 7회 기출문제 풀이를 공개합니다. 기출 문제 공부안하고 시험보신다고요? 출제자들도 기출문제를 참고합니다. 여러분도 공부해야하겠죠? ★♥♠ 실기시험 기출 풀이 과정 40% 할인 혜택 드려요. 링크 지금 바로 클릭! ★♥♠ - www.udemy.com/course/bigdatakisa/?couponCode=1EB1A7915DE9B11874A0 자격을 획득하고 스펙 업그레이드를 꿈꾸는 분들에게 도움이 될 것입니다! #빅분기실기 #빅분기실기기출풀이 #빅분기 #빅데이터분석기사 #빅데이터분석기사실기 #빅데이터분석기사실기기출풀이 #파이썬 #빅분기6,7회기출풀이 #빅분기실기1유형
[빅분기 실기] 작업형 3유형, T-TEST 어렵지 않아요 :)
Переглядів 5394 місяці тому
이번 영상에서는 T-Test에 대해서 학습해보겠습니다. T-Test는 가설검정에서 사용하는 테스트 방법입니다. 빅분기 실기 작업형 3유형에 나오는 문제죠. T-Test 를 언제 어떻게 사용하는지 실습을 통해 알아보겠습니다. 이론 어렵죠. 하지만 코드는 작성 할 만합니다. 포기하지 마시고, 공부해보세요. 이론이 잘 기억 안 나면 아래 동영상을 참고하세요. - ua-cam.com/video/ZUaRLfpNPyQ/v-deo.html ★♥♠ 실기시험 기출 풀이 과정 40% 할인 혜택 드려요. 링크 지금 바로 클릭! ★♥♠ - www.udemy.com/course/bigdatakisa/?couponCode=1EB1A7915DE9B11874A0 #빅데이터분석기사 #데이터분석 #데이터사이언스 #파이썬 #빅분기 #실...
[빅분기 실기] 콜랩으로 빅분기 실습환경 쉽게 준비하기
Переглядів 1314 місяці тому
빅데이터분석기사 실습을 위한 무료 파이썬 개발환경, 구글 콜랩을 소개합니다. 빅분기 실기 준비를 위해서는 파이썬 개발환경이 필요합니다. 개인 PC에 설치하고 환경을 셋팅할 수도 있지만, 번거로운 작업 없이 구글 콜랩을 사용하면 오로지 시험공부에 집중할 수 있습니다. 앞으로 진행하는 실습 강의는 모두 콜랩에서 진행됩니다. 이미 아시는 분은 넘어가셔도 좋고, 모르시는 분은 꼭 확인해보세요~ ★♥♠ 실기시험 기출 풀이 과정 할인 혜택 드려요. 링크 지금 바로 클릭! ★♥♠ - www.udemy.com/course/bigdatakisa/?couponCode=1EB1A7915DE9B11874A0 아, 물론. 빅분기 실기시험은 별도의 시험 환경에서 진행됩니다. 시험보시기 전에 미리 경험해보시는 것이 좋습니다. :...
[빅분기 실기] 합격전략, 지금 바로 확인하세요!! #빅분기 #빅분기실기 #빅분기실기시험경향
Переглядів 5064 місяці тому
합격하려면 시험이 어떻게 나오는지 부터 알아야겠죠? 시험 유형과 마법의 도구, 실습환경을 둘러보면서 학습 순서를 알아보고 어떻게 공부해야할지 전략을 세워보겠습니다. ★♥♠ 실기시험 기출 풀이 과정 할인 혜택 드려요. 링크 지금 바로 클릭! ★♥♠ - www.udemy.com/course/bigdatakisa/?couponCode=1EB1A7915DE9B11874A0 자격을 획득하고 스펙 업그레이드를 꿈꾸는 분들에게 도움이 될 것입니다! #파이썬 #빅데이터분석기사 #빅분기 #머신러닝분석 #머신러닝 #데이터분석 #데이터사이언스 #예문사 #판다스 #빅데이터분석기사필기 #빅데이터분석기사실기 #빅데이터 #빅분기실기시험경향
[빅분기 실기] 작업형 3유형, 고급통계 로지스틱회귀분석
Переглядів 4144 місяці тому
작업형 3유형 고급통계의 로지스틱회귀분석입니다. 머신러닝에서 이미 배웠던 방법이죠. 하지만 고급통계에서 사용하고 해석하는 방법이 좀 다릅니다. 어떻게 사용하는지 영상 보면서 공부해보세요. 구독과 알람 설정하시면 이번에 합격! ★♥♠ 실기시험 기출 풀이 과정 40% 할인 혜택 드려요. 링크 지금 바로 클릭! ★♥♠ - www.udemy.com/course/bigdatakisa/?couponCode=1EB1A7915DE9B11874A0 #빅데이터분석기사 #데이터분석 #데이터사이언스 #파이썬 #빅분기 #실기시험준비 #빅데이터 #빅분기실기 #가설검정 #통계적가설검정 #작업형3유형 #고급통계 #빅데이터분석기사실기 #로지스틱회귀
[빅분기 실기] 작업형 3유형, 고급통계 다항회귀분석
Переглядів 2754 місяці тому
작업형 3유형 고급통계 다항회귀분석입니다. 다항 회귀는 회귀선이 곡선일 경우입니다. 어떤 데이터가 곡선으로 표시될까요? 분석 방법과 분석결과를 보는 방법을 영상 보면서 공부해보세요. 구독과 알람 설정하시면 이번에 합격! #빅데이터분석기사 #데이터분석 #데이터사이언스 #파이썬 #빅분기 #실기시험준비 #빅데이터 #빅분기실기 #가설검정 #통계적가설검정 #작업형3유형 #고급통계 #빅데이터분석기사실기 #단순선형회귀
[빅분기 실기] 작업형 3유형, 고급통계 다중선형회귀분석
Переглядів 3574 місяці тому
작업형 3유형 고급통계의 중선형회귀분석입니다. 다중선형회귀 분석을 진행하는 방법과 분석결과를 해석하는 방법을 학습합니다. 어떻게 하는지 영상 보면서 공부해보세요. 구독과 알람 설정하시면 이번에 합격! ★♥♠ 실기시험 기출 풀이 과정 40% 할인 혜택 드려요. 링크 지금 바로 클릭! ★♥♠ - www.udemy.com/course/bigdatakisa/?couponCode=1EB1A7915DE9B11874A0 #빅데이터분석기사 #데이터분석 #데이터사이언스 #파이썬 #빅분기 #실기시험준비 #빅데이터 #빅분기실기 #가설검정 #통계적가설검정 #작업형3유형 #고급통계 #빅데이터분석기사실기 #단순선형회귀
[빅분기 실기] 작업형 3유형, 10분 만에 아노바(ANOVA) 문제 해결!
Переглядів 4355 місяців тому
[빅분기 실기] 작업형 3유형, 10분 만에 아노바(ANOVA) 문제 해결!
[빅분기 실기] 통계적 가설검정 , 언제 어떻게 쓰는 거죠? 그거 알려드립니다.
Переглядів 2835 місяців тому
[빅분기 실기] 통계적 가설검정 , 언제 어떻게 쓰는 거죠? 그거 알려드립니다.
[빅분기 실기] 작업형 2유형 분류 모델링 실전 - 모델링부터 채점까지 !
Переглядів 2865 місяців тому
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[빅분기 실기] 제2유형 시험! 평가자들의 채점 방식, 알고 계셨나요?
Переглядів 2845 місяців тому
[빅분기 실기] 제2유형 시험! 평가자들의 채점 방식, 알고 계셨나요?
[빅분기 실기] Tip 작업형 2유형 단순버전 - 회귀모델 완벽 마스터(2)
Переглядів 2565 місяців тому
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[빅분기 실기] 작업형 1유형, IRIS 데이터 문제 함께 풀어봐요!
Переглядів 3175 місяців тому
[빅분기 실기] 작업형 1유형, IRIS 데이터 문제 함께 풀어봐요!
목소리가 너무 울려요
영상 촬영이 미숙해서 목소리가 울렸네요. 알려주셔서 감사드려요. 나중에 재 촬영해볼게요.
감사합니다!
저도 감사합니다.
감사합니다🎉
네, 잘 보시고 꼭 합격하시길 바래요~ :)
8회 기출문제와 풀이 방법은 아래 링크에서 신청할 수 있어요. - buly.kr/YdMGr4
양질의 강의 감사합니다. 3번 문제 답을 16, 혹은 16.0 이라고 입력하여도 정답 처리가 되나요?
만약 정수로 표현하라고 했다면, 16이라고 하셔야 합니다. 그게 아니라면 둘 다 정답 처리가 될 겁니다. 저도 채점자가 아니다 보니, 명확하게 말씀 못드리는 점 양해 부탁드립니다. 감사합니다.
안녕하세요. 실기시험 기출풀이 과정을 오픈했어요. 40% 할인 혜택을 들여요. 10월 12일 까지 쿠폰이 유효해요. 지금 바로 클릭하세요. * www.udemy.com/course/bigdatakisa/?couponCode=1EB1A7915DE9B11874A0 * 최근 8회차 시험 기출풀이가 완료되는 데로, UDemy 강의에 업데이트할 생각이니 놓치지 마시길 ~ ^^
안녕하세요 선생님 궁금한 사항이 있어서 문의 드립니다. 문제 13번 df1 = df.copy() x = df1['mpg'] min = df1['mpg'].min() max = df1['mpg'].max() mm_scaling = ((x - min) / (max - min)) result = sum(mm_scaling > 0.8) print(result) 이렇게 작성을 해보았습니다. 선생님께서는 별도의 변수를 선정하여 데이터 프레임에 저장하여 프로그램을 작성하셨는데 혹시 상기 처럼 작성하면 문제가 있을 요지(len 함수 vs sum함수 등) 가 있을까요?
코드 작성하신 후 정답에 문제 없었으면 어떤 방식으로 풀어도 괜찮아요. sum과 len은 좀 다른데요. sum은 값을 더하고 len은 길이라서요. 코드 실행하면서 데이터를 좀 확인해 보시면 좋을 거 같네요. ^^
00:57:06 수험생을 너무 잘 아십니다 ...
공부 열심하셔서 꼭 합격하셔요~ :)
빅분기 필기시험의 숲을 볼 수 있도록 쉽고 체계적으로 설명해주셔서 감사합니다!!!
영상 잘 봐주셔서 감사드립니다. :)
재미있게 잘듣고 있습니다. 문제 14번 박스문제를 a = df1['weight'].quantile(0,0.25) b = df1['weight'].quantile(0.75,1) len(a|b) 이런 식으로 풀어봤는데 괜찮나요?
정답이 맞으면 어떤 방식으로 풀더라도 괜찮아요. 다만, 코드가 너무 복잡하면 여러 명이 함께 분석하는 경우에 의사소통이 어려운 문제가 있긴 해요. 그런 부분만 감안하셔서 풀어보시면 되세요. 감사합니다. :)
감사합니다.
시청해 주셔서 감사드립니다. :)
좋은 강의 감사합니다~~ 덕분에 이번 빅분기 실기 합격했습니다! 비전공자라서 텍스트로만 공부하기 힘들었는데, 쉬운 설명과 예제 풀이 덕분에 고득점 받을 수 있었어요.
축하드려요~ 정말 잘 하셨네요. :)
1유형 기초세우는데 많은 도움 받았습니다. 감사합니다.
네~ 시청해주셔서 감사합니다.
가설검정에 대해 확실히 알 수 있는 기회를 주셔서 감사합니다.!
도움이 되셨다니 다행이네요. 감사합니다~
가설검정에 대해 확실히 알 수 있는 강의였습니다. 감사합니다.!
도움이 되셨다니 다행입니다.
채점방식까지 알수 있어 좋았습니다.
도움이 되셨다니, 다행이네요. 감사드려요~
감사합니다.~
저도 감사합니다
좋은 강의 감사합니다. 목소리가 차분하고 전달력이 좋아요.~
좋은 댓글 감사합니다!
좋은 정보 감사합니다.!
네~ 잘 시청해주셔서~ 저도 감사드립니다. :)
Good!
:)
감사합니다.~
좋은 강의 감사합니다.!
영상 시청해주셔서 감사합니다~
선생님 궁금한 사항이 있는데요, 다항 회귀는 비선형인데, 왜 명칭을 다항선형 회귀라고 하나요? 명칭이 내용과 안맞는거 아닌가해서요?? 제가 잘 못 이해하고 있는거죠? 다항회귀는 비선형이 아닌거죠? 다만 곡선의 형태일뿐. 직선+곡선=선형 이렇게 이해를 하면 될까요?
다항 회귀 모델은 비선형적인 곡선을 표현하지만, 회귀 계수에 대해서는 선형적이므로 "선형 회귀"의 확장으로 이해할 수 있습니다. 그런데, 좀 혼란스러운 면이 있으니까 다항회귀라고 표현하는 게 더 좋겠네요. 제목을 바꿔야 겠어요. 감사드립니다.
@@데이터코드랩 넵 감사합니다.~~
감사합니다. 역시 유용한 강의였습니다.!
도움이 되셨다니 다행입니다. 감사합니다.
역시 많은 도움 되었습니다. 유용한 강의 내용에 감사드립니다.!
저도 감사드립니다.
올~ 3유형에 대한 핵심사항이 잘 요약되어 있는것 같아요! 감사합니다.!
감사드려요~
선생님 궁금한게 있는데요, 문제 2번에서 위에서 만든 교차표를 chi2_contingency( ) 함수에 교차표를 통째로 넣지 않고, x1, x2, x3를 만들어서 넣은 이유가 있을까요? tabel을 함수에 넣어주면 더 간편한데, 굳이 별도의 변수를 만들어서 넣어준 이유가 궁금해서요.
강의를 듣는 분들의 경험과 지식 수준이 모두 달라서요. 최대한 이해하기 쉽도록 하기 위한 것일 뿐이에요. 코드 이해에 문제가 없으시다면 편한 방식으로 작성하시면 되어요. :)
@@데이터코드랩 넵! 잘 알겠습니다. 감사합니다. ^^
강의가 좋아서 많은 도움 받고 있습니다. 감합니다.~~
도움이 되셨다니 감사합니다
저두 잘보고 있습니다. 감사합니다.!
네, 감사드려요 : )
좋은 강의 감사합니다. 많은 도움이 되었습니다.!
:) 네, 감사합니다.
차분한 목소리로 잘 설명해주셔서 귀에 쏙쏙 들어오네요. 그런데 제가 별도로 사서 공부하던 빅데이터분석기사 실기 한권완성 책의 저자셨네요!! 좋은 강의와 Udemy 쿠폰까지...정말 다시 한번 감사드립니다.
네~ 저도 감사드립니다.
24:55 결측치 36:30 이상치-> 스케일(정규화, min_max) 57:10 mpg 데이터 분석 1:33:33 날짜처리
시간을 남겨주셨네요. 감사드려요!~
잘보고있습니다. 감사합니다~
저도 감사드립니다~
영상 잘보고있습니다. 문제22번에서 가장 큰 상관계수 구할때 음의 상관계수가 큰건 상관관계가높은게 아닐까요? - 0.8 이 0.5 보다 상관관계가 높은게 아닌지 궁금합니다.😮
상관관계에 대해서 아래와 같이 답변 다시 드립니다. 상관관계가 높다 낮다는 절대값 기준으로 표현 합니다. 상관계수가 0.7 이상인 경우, 한 변수가 변화할 때 다른 변수도 거의 함께 변화하는 경향이 강합니다. 0.3 미만인 경우, 두 변수 간의 관계가 약하다는 표현을 합니다. 1: 완전한 양의 상관관계 (한 변수가 증가하면 다른 변수도 완전히 증가) 0.8: 강한 양의 상관관계 (한 변수가 증가하면 다른 변수도 강하게 증가) 0.5: 중간 정도의 양의 상관관계 (한 변수가 증가하면 다른 변수도 중간 정도로 증가) 0.2: 약한 양의 상관관계 (한 변수가 증가해도 다른 변수는 약하게 증가) 0: 상관관계 없음 (두 변수 간에 전혀 관계가 없음) -0.2: 약한 음의 상관관계 (한 변수가 증가하면 다른 변수는 약하게 감소) -0.5: 중간 정도의 음의 상관관계 (한 변수가 증가하면 다른 변수는 중간 정도로 감소) -0.8: 강한 음의 상관관계 (한 변수가 증가하면 다른 변수는 강하게 감소) -1: 완전한 음의 상관관계 (한 변수가 증가하면 다른 변수는 완전히 감소) 잘 공부하시고 시험에 합격하시면 좋겠네요. 응원해요~
@@데이터코드랩 답변 감사합니다 😊 이해하기 쉬운 강의 감사드립니다
보통 상관관계는 0일때 낮다고 표현하고, 절대값이 1에 가까울수록 높은 상관관계를 가진다고 표현하기때문에 댓글쓰신분 말씀처럼 -0.8이 0.5보다 높다고 얘기해야될것같습니다.
네, 감사합니다.
궁금한 것이 있는데 정답이 Age라면 마지막에 print(‘Age’) 이런식으로 답을 제출해도 되는건가요??
정답만 제출하라고 되어 있어서요. 그렇게 하셔도 될 거예요. 하지만 실수 할 수 도 있으니, 가급적이면 코드를 작성하면서 하시는 게 좋을거 같아요
39:30 똑같이 했는데 ..!! 2차원이 아닌 1차원 행렬로 나오는 이유는 뭘까요..?? 인터넷 찾아보니 y_train 셋 때문이라고도 하던데 ..
y_train 데이터셋 때문에 그렇습니다. 일반적으로 모델링을 할 때 1차원 y_train 데이터셋을 사용합니다만, 2차원을 입력해도 문제는 없습니다. 경고 메세지가 나오기는 합니다. 혹시 1차원으로 입력하고 싶으면 y_train.values.ravel() 이라는 함수를 사용해보세요. 구글링을 하시거나 gpt에게 물어보면서 하시면 도움이 될 겁니다.
저것만 풀줄알아도 충분한가요?
충분하진 않습니다. 1유형 문제의 난이도가 점점 올라가고 있어서요. 제가 올린 영상 중에 1유형 30문제 풀기가 있습니다. 그 영상도 보시면서 모두 다 풀어보시면 도움이 될 거에요. 감사합니다.
44:02 데이터프레임 loc함수로 복수 데이터 조회를 할 때 슬라이싱을 적용하잖아요. 0:4까지 슬라이싱을 하면 결과값은 0-3까지 나와야 하는 것 아닌가요?! 문자열 슬라이싱과 넘파이 슬라이싱은 그렇게 알고 공부를 했거든요!
iloc 와 loc가 다릅니다. iloc는 인덱스 슬라이싱이 적용되어요. loc는 행레이블입니다.