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      "content": "- 학습 데이터는 (직원의 개인 정보)와 직원의 (이직 희망 여부)를 제공합니다.\n\n- 테스트 데이터는 (직원의 개인 정보)만 제공하며, 예측된 직원의 (이직 희망 여부)는 submit.csv 파일로 저장하여 캐글 리더보드에 제출해야 합니다.\n\n- 제공되는 (직원의 개인 정보)는 순서대로 **1.직원의 고유 ID, 2.도시 코드, 3.도시 개발 지수, 4.직원의 성별, 5.직원의 데이터사이언스분야 관련 경험, 6.현 대학등록여부(풀타임, 파트타임, 없음), 7.학위(고졸, 대졸 등), 8.직원의 경력, 9.현 회사의 직원 수, 10.고용 유형, 11.이전 회사 입사 년도, 12.이수한 교육 시간, 13.이직 희망 여부** 입니다.\n\n- **예측 결과를 int64로 변환하여 csv파일로 제출하시기 바랍니다**\n",
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      "content": "# 과제 설명\n\n최근 N사는 빅데이터 분야와 데이터 사이언스 분야를 활용한 서비스가 많아지면서 해당 분야 개발자가 많이 필요해졌다. 이에 외부에서 직원을 추가 채용하는 부분을 고려하기 전 사내 부서 이동 제도를 통해 빅데이터 분야와 데이터사이언스분야로 옮기고 싶어하는 직원들의 신청을 받기로 했다. 그러나 HR(인사팀)에서 근무하는 솔잎 양은 해당 직원들의 정보가 인공지능 관련 부서로의 이동 뿐만 아니라, 현 부서의 만족도가 낮아(분야, 임금, 동료, 등) 이직을 고려 중인 직원으로 분류 가능하다는 분석 결과를 도출하고 사내 직원들 중 현재 직장을 그만두고 새로운 일자리를 알아보는 직원을 예측하는 소프트웨어를 만들어 보려 한다. 여러분 역시 수업 시간에 배운 <머신 러닝 기술>을 활용하여, test.csv 파일로 제공된 이직을 희망하는 직원을 예측해 주는 인공지능 SW를 작성해주기 바란다.\n\n학습 데이터는 (직원의 개인 정보)와 직원의 (이직 희망 여부)를 제공한다.\n\n테스트 데이터는 (직원의 개인 정보)만 제공하며, 예측된 직원의 (이직 희망 여부)는 submit.csv 파일로 저장하여 캐글 리더보드에 제출해야 한다.\n\n제공되는 (직원의 개인 정보)는 순서대로 직원의 고유 ID, 도시 코드, 도시 개발 지수, 직원의 성별, 직원의 데이터 사이언스분야 관련 경험, 현 대학 등록 여부(풀타임, 파트타임, 없음), 학위(고졸, 대졸 등), 직원의 경력, 현 회사의 직원 수, 고용 유형, 이전 회사 입사 년도, 이수한 교육 시간, 이직 희망 여부 이다.\n\n자, 그럼 테스트 데이터로 주어진 (직원의 개인 정보)에 맞는 직원의 (이직 희망 여부)를 예측하여 보자.\n\n- **예측 결과를 int64로 변환하여 csv파일로 제출하시기 바랍니다**\n\n##랜덤시드\n- 필요시 특정 알고리즘에 들어가는 `random_state` 를 고정해주어야 합니다.\n```python\nimport random\nimport os\nseed = 42\nrandom.seed(seed)\nnp.random.seed(seed)\nos.environ[\"PYTHONHASHSEED\"] = str(seed)\n```",
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      "content": "#교과목 정보\n- 세종대학교 지능기전공학부 (최유경 교수)\n- 2024년 1학기 기계학습 9주차 실습 1번\n- **예측 결과를 int64로 변환하여 csv파일로 제출하시기 바랍니다**",
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