<jupyter_start><jupyter_text>Redes Neurais Artificiais 2020.1**Disciplina**: Redes Neurais Artificiais 2020.1  **Professora**: <NAME> (<EMAIL>)  **Github**: http://github.com/elloa  **Alunos**:- <NAME> (1615080020)- <NAME> (1615280025) Explorando uma base de dadosNesta atividade prática iremos explorar a seguinte base de dados **_Forest Cover Type_**1. Obtenha esta base de dados no seguinte link: https://www.kaggle.com/uciml/forest-cover-type-dataset/download2. Consulte a documentação oficial da base de dados: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/covertype3. **Responda**:    3.1 O que é cada exemplo na base de dados?    3.2 Em que ano ela foi obtida?    3.3 Quem foram os responsáveis pela criação desta base de dados?<jupyter_code>## Reservado para a importação de bibliotecas
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Manipulando a base de dados1. Abra a base de dados com o pandas2. Imprima os 10 primeiros exemplos pertencentes à esta base3. Imprima os 10 últimos exemplos pertencentes à esta base4. Quantos exemplos esta base de dados possui?5. Quais são os atributos que a base de dados possui e quais seus tipos?6. Há algum dado faltante na base?7. De acordo com a documentação da base de dados, qual o significado dos atributos do tipo "Soil Type"?    7.1 Este atributo é quantitativo ou qualitativo?    7.2 Qual o tipo de codificação utilizada para denotar este atributo? Consulte a seguinte referência:    * https://pbpython.com/categorical-encoding.html<jupyter_code>dataset = pd.read_csv('covtype.csv')
dataset.head(10)
dataset.tail(10)
print(f'Este dataset possui {dataset.shape[0]} dados')
dataset.dtypes
dataset.isna().sum()<jupyter_output><empty_output>
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