Entendendo seus dados

Em breve, você começará a criar modelos no Keras para prever salários com base em vários fatores profissionais e demográficos. Antes de você começar a criar um modelo, é bom entender seus dados realizando algumas análises exploratórias.

Os dados são pré-carregados em um DataFrame do pandas chamado df. Use os métodos .head() e .describe() no shell IPython para obter uma visão geral rápida do DataFrame.

A variável-alvo que você estará prevendo é wage_per_hour. Algumas das variáveis preditoras são indicadores binários, em que o valor 1 representa True, e 0 representa False.

Das 9 variáveis de previsão no DataFrame, quantas são indicadores binários? Os valores mínimo e máximo, conforme mostrado em .describe(), serão informativos aqui. Quantos preditores de indicadores binários existem?