Скачать с ютуб 이제 막 나온 따끈따끈한 2024 빅분기(빅데이터분석기사) 실기 책 소개 영상입니다. в хорошем качестве

이제 막 나온 따끈따끈한 2024 빅분기(빅데이터분석기사) 실기 책 소개 영상입니다.

#빅데이터분석기사 #실기 ★빅데이터분석기사 실기 책 구입 사이트★ https://search.shopping.naver.com/boo... ★빅데이터 분석기사 실기 수정사항★ (24.06.25 기준) 1. p.108, 110 코드 전처리 방법 변경 : 불필요 컬럼 제거~라벨인코딩 코드 → #불필요한 컬럼(Ticket, Cabin, Name) 제거 df=df.drop(columns=['Ticket','Cabin','Name']) #결측값 처리(최빈값 대체) 및 원핫인코딩 df['Age'].fillna(df['Age'].mode()[0], inplace=True) df['Embarked'].fillna(df['Embarked'].mode()[0], inplace=True) one_hot_df = pd.get_dummies(df[['Sex', 'Embarked']]) df = pd.concat([df, one_hot_df], axis=1) df = df.drop(columns=['Sex', 'Embarked']) #print(df.info()) 2. p.110 코드 실행 결과 설명 : ~ 사망자의 분류 정확도는 78%이고, 생존자의 분류 정확도는 12%인 것을 확인할 수 있다. → 코드 실행에 따라 분류 결과는 다르게 확인될 수 있음. 3. p.137 데이터 전처리 방법 변경 : 라벨인코딩 코드 3줄 → df['horsepower'] = df['horsepower'].str.replace('?',df['horsepower'].mode()[0]) #hoserpowe 값 중간에 '?' 문자가 포함되어 있으므로 해당 코드를 작성하여 '?' 문자를 horsepower 최빈값으로 변경 df = df.astype({'horsepower':'int'}) #print(df.info()) #print(df.head()) 4. p.168 코드 파일명 변경 : df=pd.read_csv('...cardiovascular_disease_dataset.csv', delimiter=';') → df=pd.read_csv('...cardiovascular_heart_disease_data.csv') 5. p.206 #문제1 전에 코드 추가 : df = df.drop(columns=['Name', 'Sex','Ticket','Cabin','Embarked']) 6. p.211 6-1. 작업형1 문제3 코드 아래에서 두번째 줄 : result = df['Physical Activity Level'].mode( )[0] → result = df['BMI Category'].mode( )[0] 6-2. 작업형1 문제3 코드 정답 : 60 → 0 7. p.213 전처리 순서 : 결측값 처리 → 라벨인코딩 8. p.226 두 번째 줄 설명 : ~ 추출된 결과는 ~ → ~ 추출된 결과를 ~ 9. p.296 코드 아래에서 세 번째 줄 : df['silver price'] = le.fit_transform(df['silver price']) → df['date'] = le.fit_transform(df['date']) 10. p.297 코드 설명 두 번째 점 : ~ 문자열 데이터로 확인되는 dollar exchange rate, KOSPI, gold price, silver price 칼럼에 ~ → ~ 문자열 데이터로 확인되는 date, dollar exchange rate, KOSPI, gold price 칼럼에 ~