{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Machine Learning\n",
    "\n",
    "*Екатерина Лобачева / Илья Щуров / Сергей Сметанин *\n",
    "\n",
    "*Совместный бакалавриат НИУ ВШЭ и РЭШ, 2016-17 учебный год*\n",
    "\n",
    "[Страница курса](http://math-info.hse.ru/2016-17/Machine_Learning)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Домашнее задание №ML1\n",
    "Задание основано на материалах курса [Data analysis (Software Engineering)](http://wiki.cs.hse.ru/Data_analysis_(Software_Engineering%29) (ФКН НИУ ВШЭ).\n",
    "\n",
    "Вам необходимо анализировать набор данных [adult.data](http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult) (источник: UCI Machine Learning Repository) с помощью Python, pandas, numpy, scipy.\n",
    "\n",
    "Чтобы выполнить работу, скачайте настоящий ipynb-файл, откройте его в *Jupyter Notebook*, впишите решения в оставленные для этого ячейки (при необходимости можно добавлять новые ячейки), приводя полный работающий код, а также все необходимые пояснения и ответы (для этого нужно использовать markdown-ячейки). Вы можете вставлять формулы с помощью TeX-разметки в markdown-ячейки. После выполнения работы необходимо вытащить ipynb-файл из Jupyter (например, с помощью *File → Download as… → IPython Notebook*) и загрузить его на my.NES.\n",
    "\n",
    "**Подсказка.** Файл [adult.data](http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data) является CSV-файлом, но в нём отсутствуют имена переменных — они (вместе с описаниями) приводятся в отдельном файле [adult.names](http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.names). При загрузке датафрейма с помощью `pd.read_csv` используйте параметры `header=None` (чтобы первая строка не воспринималась как строка с именами переменных) и `names=[\"age\", \"workclass\", \"fnlwgt\", \"education\", \"education-num\", \"marital-status\", \"occupation\", \"relationship\", \"race\", \"sex\", \"capital-gain\", \"capital-loss\", \"hours-per-week\", \"native-country\", \"50K\"]`."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вопрос 1\n",
    "Сколько мужчин и женщин в выборке?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Впишите решение сюда"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вопрос 2\n",
    "Каков средний возраст мужчин?\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Впишите решение сюда"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вопрос 3\n",
    "Какова доля граждан США?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Впишите решение сюда"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вопрос 4\n",
    "Нарисовать распределение уровня образования в виде столбчатой диаграммы (bar plot)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Впишите решение сюда"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вопрос 5\n",
    "Найти среднее и стандартное отклонение переменной \"final weight\" (fnlwgt) для разведённых людей?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Впишите решение сюда"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вопрос 6\n",
    "Правда ли, что люди, зарабатывающие более 50 тыс. в основном имеют высшее образование?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Впишите решение сюда"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вопрос 7\n",
    "Каков максимальный возраст мужчин и женщин каждой расы?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Впишите решение сюда"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вопрос 8\n",
    "Люди из каких стран работают как фермеры/рыбаки?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Впишите решение сюда"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вопрос 9\n",
    "Рассмотрим два отношения 1) количество мужчин-бакалавров к количеству мужчин-магистров и 2) количество женщин-бакалавров к количеству женщин-магистров. Какое отношение больше?\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Впишите решение сюда"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Вопрос 10\n",
    "Каково максимальное количество рабочих часов в неделю? Как много людей работают столько часов в неделю? Каков их заработок?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "# Впишите решение сюда"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.5.0"
  },
  "toc": {
   "toc_cell": false,
   "toc_number_sections": false,
   "toc_threshold": 6,
   "toc_window_display": false
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 0
}