IIT Admissions Dataset
Dataset tabulaire détaillant les candidatures à l’admission aux IIT en Inde, couvrant des aspects académiques, financiers et personnels.
Environ 200 000 enregistrements tabulaires CSV avec champs académiques, financiers et démographiques
CC0: Public Domain
Description
Le IIT Admissions Dataset rassemble des données sur 200 000 étudiants ayant postulé aux Indian Institutes of Technology. Il contient des informations sur le domaine d’études, la spécialisation choisie, les frais de scolarité et les remises accordées. Ces données permettent d’analyser les tendances et les profils des candidats sur plusieurs dimensions.
À quoi sert ce dataset ?
- Étudier les tendances d’admission et les préférences académiques
- Analyser les facteurs financiers influençant les admissions
- Modéliser et prédire les chances d’admission selon les profils
Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?
Il est possible d’ajouter des données sur les résultats des étudiants, leurs performances post-admission ou des informations socio-économiques plus détaillées pour affiner les analyses.
🔎 En résumé
🧠 Recommandé pour
- Chercheurs en éducation
- Data scientists
- Décideurs académiques
🔧 Outils compatibles
- Pandas
- Scikit-learn
- TensorFlow
- R
💡 Astuce
Combinez avec des données externes sur les performances pour analyses longitudinales.
Questions fréquemment posées
Quelles informations académiques sont présentes dans ce dataset ?
Le dataset inclut le domaine d’études, la spécialisation, ainsi que les frais et remises appliqués.
Peut-on utiliser ces données pour prédire l’admission des candidats ?
Oui, les données sont adaptées pour entraîner des modèles prédictifs basés sur les profils candidats.
Ce dataset contient-il des données personnelles sensibles ?
Non, les données sont agrégées et anonymisées pour respecter la confidentialité des candidats.
