Entendendo seus dados

Em breve, você vai começar a construir modelos em Keras para prever salários com base em diversos fatores profissionais e demográficos. Antes de começar, é importante entender seus dados fazendo uma análise exploratória.

Os dados já estão carregados em um DataFrame do pandas chamado df. Use os métodos .head() e .describe() no IPython Shell para ter uma visão rápida do DataFrame.

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

Das 9 variáveis preditoras no DataFrame, quantas são indicadores binários? Os valores mínimo e máximo exibidos por .describe() vão ajudar aqui. Quantos preditores binários existem?