Dacon x BDA 2nd Student Completion Prediction AI Challenge

Dataset Info.

• train.csv [파일]
• ID : 샘플별 고유 ID
• generation : BDA 기수
• school1 : 대학교
• major type : 복수전공 여부
• major1_1 : 제1전공
• major1_2 : 제2전공
• major_data : 제1전공 전공자 여부
• job : 현재 직무
• class1~4 : 수강 분반
• re_registration : 학기당 새로운 학회원을 모집할 때 재등록 여부
• contest_award : 공모전 수상 경력
• nationality : 내/외국인 여부
• inflow_route : 유입 경로
• whyBDA : BDA를 선택한 이유
• what_to_gain : BDA에서 얻고싶은 것
• hope_for_group : 조별활동 희망 여부
• previous_class_3~9 : 각 기수를 수강했을 시 분반
• major_field : 전공 분야
• desired_career_path : 희망 진로
• completed_semester : 대학교 이수학기
• project_type : 팀/개인 중 프로젝트에 참여하고 싶은 형태
• time_input : 하루에 BDA에 투입 가능한 시간
• desired_job : 희망 직무
• certificate_acquisition : 취득한 자격증
• desired_certificate : 취득을 희망하는 자격증
• desired_job_except_data : 데이터 외 희망 직무
• incumbents_level : 어느 정도 연차의 현직자를 원하는지
• incumbents_lecture : 어떤 주제의 현직자 강의를 원하는지
• incumbents_company_level : 강연 현직자가 어느정도 규모의 회사를 다니는 사람이었으면 좋겠는지
• incumbents_lecture_type : 온, 오프라인 중 원하는 현직자 강연 형태
• incumbents_lecture_scale : 원하는 현직자 강의 규모
• incumbents_lecture_scale_reason : 현직자 강의 규모 선택 이유
• interested_company : 관심있는 기업명
• expected_domain : 희망하는 도메인
• contest_participitation : 데이터 관련 대회 경험
• idea_contest : 아이디어 공모전에 대한 경험
• onedayclass_topic : 원데이 클래스 주제
• completed : (TARGET) 수료 여부(0 - 미수료 , 1 - 수료)

※ 본 대회는 기존 1회 대회와 달리, 중도 탈퇴를 예측하는 것이 아니라 학습 과정을 끝까지 완료하여 ‘수료’에 도달한 학습자를 예측하는 것을 목표로 합니다.

• test.csv [파일]
• ID : 샘플별 고유 ID
• completed 칼럼 존재하지 않음.
• 그 외 train.csv 파일과 구성 동일

• sample_submission.csv [파일] - 제출 양식
• ID : 샘플별 고유 ID
• completed : (TARGET) 수료 여부(0, 1)

※ 제공드리는 데이터를 엑셀로 열람하는 경우, 데이터가 비정상적으로 보이는 현상이 발생할 수 있으니 반드시 Pandas패키지와 같은 데이터툴을 이용하여 열람부탁드립니다.