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Logistic Regression Mastering
Importar Dados
Vamos começar importando nossos dados utilizando a famosa biblioteca pandas
. Esta é uma visão geral das características presentes no nosso conjunto de dados:
enrollee_id
: ID único para o candidato;city
: Código da cidade;city_development_index
: Índice de desenvolvimento da cidade (escalado);gender
: Gênero do candidato;relevent_experience
: Experiência relevante do candidato;enrolled_university
: Tipo de curso universitário matriculado, se houver;education_level
: Nível de educação do candidato;major_discipline
: Principal disciplina de educação do candidato;experience
: Experiência total do candidato em anos;company_size
: Número de funcionários na empresa do atual empregador;company_type
: Tipo de empresa do atual empregador;lastnewjob
: Diferença em anos entre o emprego anterior e o atual;training_hours
: Horas de treinamento completadas;target
:0
– Não está procurando mudança de emprego,1
– Procurando por uma mudança de emprego.
A tarefa está concluída!
TarefaConcluído
- Importe a biblioteca
pandas
(comopd
); - Importe o arquivo
"experiment_data.csv"
usandopandas
; - Exiba as primeiras 10 linhas do DataFrame.
Tudo estava claro?
Seção 1. Capítulo 2
Conteúdo do Curso
Logistic Regression Mastering
Importar Dados
Vamos começar importando nossos dados utilizando a famosa biblioteca pandas
. Esta é uma visão geral das características presentes no nosso conjunto de dados:
enrollee_id
: ID único para o candidato;city
: Código da cidade;city_development_index
: Índice de desenvolvimento da cidade (escalado);gender
: Gênero do candidato;relevent_experience
: Experiência relevante do candidato;enrolled_university
: Tipo de curso universitário matriculado, se houver;education_level
: Nível de educação do candidato;major_discipline
: Principal disciplina de educação do candidato;experience
: Experiência total do candidato em anos;company_size
: Número de funcionários na empresa do atual empregador;company_type
: Tipo de empresa do atual empregador;lastnewjob
: Diferença em anos entre o emprego anterior e o atual;training_hours
: Horas de treinamento completadas;target
:0
– Não está procurando mudança de emprego,1
– Procurando por uma mudança de emprego.
A tarefa está concluída!
TarefaConcluído
- Importe a biblioteca
pandas
(comopd
); - Importe o arquivo
"experiment_data.csv"
usandopandas
; - Exiba as primeiras 10 linhas do DataFrame.
Tudo estava claro?
Seção 1. Capítulo 2