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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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