# Applicazioni pratiche di machine learning/Trovare lavoro

Applicazioni pratiche di machine learning
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* Applicazioni pratiche di machine learningApplicazioni pratiche di machine learning
** Previsioni su scommesse sportiveApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su scommesse sportive
** Previsioni su azioni, criptovalute, derivatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su azioni, criptovalute, derivati
** Trovare lavoroApplicazioni pratiche di machine learning/Trovare lavoro
** Previsioni sul cambiamento climaticoApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul cambiamento climatico
** Previsioni sul livello del mareApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sul livello del mare
** Previsioni sulle produzioni agricoleApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sulle produzioni agricole
** Riconoscimento della scrittura a manoApplicazioni pratiche di machine learning/Riconoscimento della scrittura a mano
** Previsioni sugli incendiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni sugli incendi
** Diagnosi di malattieApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie
** Diagnosi di malattie mentaliApplicazioni pratiche di machine learning/Diagnosi di malattie mentali
** Identificazione delle pulsarApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione delle pulsar
** Identificazione dei social botApplicazioni pratiche di machine learning/Identificazione dei social bot
** Approvazione carte di creditoApplicazioni pratiche di machine learning/Approvazione carte di credito
** Previsione di reatiApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di reati
** Concessione sussidiApplicazioni pratiche di machine learning/Concessione sussidi
** Previsione di vendite futureApplicazioni pratiche di machine learning/Previsione di vendite future
** Segmentazione dei clientiApplicazioni pratiche di machine learning/Segmentazione dei clienti
** Previsioni su direct mailApplicazioni pratiche di machine learning/Previsioni su direct mail
* Appendice
** Installazione di RApplicazioni pratiche di machine learning/Installazione di R
** Creare reports in RStudioApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in RStudio
** Creare reports in JupyterApplicazioni pratiche di machine learning/Creare reports in Jupyter
** ChatGpt come data analyst o data scientistApplicazioni pratiche di machine learning/ChatGpt come data analyst o data scientist
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## Parte 1: Dati

Il dataset Job_Placement_Data.csv scaricabile da kaggle contiene 215 records di 13 variabili, relativi a neolaureati assunti o non assunti (placed or not placed) . Si vogliono evidenziare i fattori che influenzano positivamente l'assunzione di un candidato. Ecco la spiegazione sulle variabili:
* gender: sesso del candidato
* ssc_percentage: percentuale dei voti di scuola media
* ssc_board: Consiglio didattico per gli esami ssc
* hsc_percentage: percentuale dei voti di scuola superiore
* hsc_board: consiglio didattico per gli esami hsc
* hsc_subject: oggetto di studio per hsc (arte, commercio, scienza)
* Degree_percentage: percentuale dei voti ottenuti nella laurea
* undergrad_degree: titoli di studio universitari
* work_experience: esperienza lavorativa passata
* emp_test_percentage: percentuale del test attitudinale
* specialization: specializzazioni post-laurea - (specializzazione MBA)
* mba_percent: percentuale dei voti in Master Business Administration
* status (TARGET): stato del posizionamento. Posizionato/Non posizionato
Caricamento dati:

## Parte 2 : Domanda di ricerca

Si vuole evidenziare che a prescindere dall'esperienza lavorativa, se le medie dei voti della scuola inferiore, superiore, laurea, test attitudinali, master del candidato sono alte, il candidato tende a trovare lavoro. Chi ha esperienza lavorativa ma voti scolastici bassi tende ad essere disoccupato. Inoltre non dipende dal tipo di studi (arte, commercio, scienze) se il candidato lavora oppure no. Per finire si vuole predire se un candidato troverà lavoro in base alle altre variabili.

## Parte 3 : Esplorazione dati

In chi è occupato la media di percentuale di voti nella scuola inferiore, superiore, università, master risulta di molto maggiore rispetto a chi non è occupato:
status media_scuola_inferiore media_scuola_superiore media_voti_laurea media_test_attitudinale media_master_mba
Come si vede dal seguente grafico e dal t test, chi ha esperienza lavorativa è in proporzione più occupato di chi non ce l'ha, infatti nel t test, essendo p_value<0,05, non vale l'ipotesi nulla al 95%, secondo cui la percentuale di chi è occupato sarebbe la stessa di chi non lo è:
Come si vede dalla seguente tabella la media delle percentuali di voti nella scuola inferiore, superiore, università e master risulta di molto maggiore in chi ha esperienza lavorativa ed è occupato rispetto a chi ha esperienza ma risulta non occupato:
Come si vede dal seguente t test oltre che dalla precedente tabella, tra gli occupati la percentuale di voti alla scuola superiore di chi ha esperienza lavorativa è in media la stessa di chi non ha esperienza, infatti vale l'ipotesi nulla al 95%, essendo p_value>0,05 . Lo stesso vale per altre scuole: inferiore, università, master.
Non dipende dal tipo di studi (arte, commercio, scienze) se il candidato lavora oppure no infatti nel seguente test chi quadrato p_value>0,05 quindi le 2 variabili status e hsc_subject sono indipendenti:

## Parte 4 : Modellizzazione e Previsione in Python

Alleno sul training set vari algoritmi di machine learning. Quello con la migliore accuracy sul validation set (83,33%) è LinearDiscriminantAnalysis .