チャレンジ #205: 将来有望な大学の専攻
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先週のチャレンジに対する解決策はこちらにあります。
今週のチャレンジは Designer Cloud または Designer Desktopを使用して回答することができます。
Designer Cloud についてまだご存知でない場合、こちらでデモ を見ることができます。
今週のチャレンジではデータをクリーンアップして、フォーマットした後、 データをソートして 計算フィールドを作成する必要があります。
あなたの高校生になる息子は卒業後、大学に進学する予定です。 彼は専攻(the majors)として何学部を選択するべきか迷っています。
そこで偉大な親であるあなたは、彼を正しい方向に導きたいと考えています
与えられたデータセットに基づいて、就職率が 80% 以上の専攻を特定してください。
これらの学習分野を子供に提案することで、大学卒業後に子供が家に戻ってきて親のすねをかじらなくてもよくなる可能性が最も高くなります!
このチャレンジでは、次のことを行う必要があります:
1. まず、カンマ区切りでデータを列に分割してください。
2. 次にデータの最初の行をヘッダーに変換しましょう。
3. 適切なデータ型を数値列に割り当ててください。
4. 就職している学生の割合 (最も近い整数に切り上げ) を計算する列を作成してください。 計算には、雇用された列と合計列を使用します。
5. データを降順に並べ替えます。
6. 就職率が 80% 以上の専攻をフィルタリングしましょう。
データソース: www.kaggle.com/datasets/tunguz/college-majors
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子どもには、就職のことなど気にせず好きなこと学んでくれと、カッコいいこと言ってあげたいです。
答えに合わせました。以下スポイラーにUnemployment_rateの計算のネタバレです↓
数字が微妙に合わないのは、小数点9桁目で四捨五入すると、合います。理由はよくわかりません!
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やってみました。