技术学生档案预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：学生档案,技术教育,课程完成,技能预测,多分类问题,数据科学,前端开发,后端开发
数据概述：
本数据集来自IBM Maratona 2020项目，由Tortuga Code提供，旨在为学生推荐与其技术背景和学习偏好相匹配的课程目录。数据集中包含了学生的多项特征，包括其在数据科学、前端开发和后端开发领域的学习时长、完成的课程数量以及平均分数等信息。此外，数据集还标注了学生的“技术档案”标签，用于指示其在不同技术领域的技能水平，如初学者或高级开发者。
数据集的结构如下：
- 特征（X）：
- Unnamed: 0：无意义列，可忽略。
- NAME：学生的姓名。
- USER_ID：学生的唯一标识。
- HOURS_DATASCIENCE：学生学习数据科学课程的总时长。
- HOURS_BACKEND：学生学习后端开发课程的总时长。
- HOURS_FRONTEND：学生学习前端开发课程的总时长。
- NUM_COURSES_BEGINNER_DATASCIENCE：学生完成的初学者级别数据科学课程数量。
- NUM_COURSES_BEGINNER_BACKEND：学生完成的初学者级别后端开发课程数量。
- NUM_COURSES_BEGINNER_FRONTEND：学生完成的初学者级别前端开发课程数量。
- NUM_COURSES_ADVANCED_DATASCIENCE：学生完成的高级级别数据科学课程数量。
- NUM_COURSES_ADVANCED_BACKEND：学生完成的高级级别后端开发课程数量。
- NUM_COURSES_ADVANCED_FRONTEND：学生完成的高级级别前端开发课程数量。
- AVG_SCORE_DATASCIENCE：学生在数据科学课程中的平均分数。
- AVG_SCORE_BACKEND：学生在后端开发课程中的平均分数。
- AVG_SCORE_FRONTEND：学生在前端开发课程中的平均分数。
- 目标（Y）：
PROFILE：学生的技术档案标签，用于表示其技能水平和专业方向，包括以下类别：
beginner_front_end：前端开发初学者。advanced_front_end：前端开发高级开发者。beginner_back_end：后端开发初学者。advanced_back_end：后端开发高级开发者。beginner_data_science：数据科学初学者。advanced_data_science：数据科学高级开发者。
数据用途概述：
本数据集适用于以下场景：
1. 技能预测与推荐系统：基于学生的课程学习情况和技能水平，预测其技术档案标签，并为其推荐合适的课程目录，帮助学生更好地规划学习路径。
2. 多分类问题建模：数据集包含多个分类标签，适合用于构建和评估多分类机器学习模型，如随机森林、支持向量机或深度学习模型。
3. 教育数据分析：研究学生在不同技术领域的学习时长、课程完成情况和成绩之间的关系，为教育平台优化课程设计和学习路径提供数据支持。
4. 技能发展评估：分析学生在初学者和高级阶段的课程完成情况和成绩，评估其技能发展水平。
5. 课程推荐系统优化：通过分析学生的学习行为和技能水平，改进推荐算法，提高推荐的精准度和用户体验。
该数据集不仅适用于学术研究，还对在线教育平台、技能评估系统以及职业发展指导等领域具有实际应用价值。同时，数据集的结构清晰，目标明确，适合用于机器学习项目的实践与展示，尤其是多分类问题的建模与分析。
