Zorrilla, Juan Pedro zorrillajp.87@gmail.com CABA_BarriosPopulares.ipynb [rama_jp] Sala 1
Mercado, Isaac Pablo Rubén mercado.isaacpablor@gmail.com chaco_castelli.ipynb [rama_pablo] Sala 1
Ancillotti, Angel Gabriel ancillottiangel@gmail.com Analisis_Cordoba.ipynb [rama_angel] Sala 1
Ibarra, Facundo Daniel ibarrafacundo@outlook.com Notebook del analisis de la provincia de tucuman [rama-facu] Sala 1
Clavijo, juan juancheloar@gmail.com Ros_barriosPopulares.ipynb [rama_jp] Sala 1
Paz, Fernando paz.fgabriel@gmail.com Mendoza_Barriospopulares.ipynb [rama-gabriel] Sala 1
26-30 de junio
Procesamiento de Datos: Aplicación de técnicas de procesamiento de datos en una temática relacionada
Objetivo del proyecto: El objetivo de este proyecto es aplicar los conceptos estudiados en el espacio curricular de "Procesamiento de Datos" para realizar el procesamiento y análisis de datos. Los miembros del grupo tendrán la libertad de elegir el tema y los datos de interés sobre los cuales trabajar.
Descripción del proyecto: El proyecto consiste en desarrollar un procesamiento de datos que incluya las siguientes etapas:
Recolección y preparación de datos: Obtener o recolectar conjuntos de datos relevantes para el tema elegido. Realizar las tareas de limpieza, integración y transformación necesarias para preparar los datos para el análisis.
Análisis exploratorio de datos: Aplicar técnicas de análisis exploratorio para comprender y explorar los datos en profundidad. Esto puede incluir la identificación de patrones, relaciones, valores atípicos y distribuciones de variables.
Procesamiento y análisis de datos: Aplicar técnicas de procesamiento de datos para realizar tareas como filtrado, agregación, transformación y cálculo de métricas relevantes para el tema elegido. Utilizar herramientas de software y lenguajes de programación adecuados para llevar a cabo estas tareas.
Visualización de datos: Utilizar técnicas y herramientas de visualización de datos para representar gráficamente la información obtenida. Se deben explorar diferentes técnicas de visualización, como gráficos de barras, gráficos de dispersión, diagramas de caja, mapas, entre otros. Además, aplicar técnicas de visualización de múltiples variables para identificar relaciones y patrones complejos en los datos.
Comunicación efectiva de resultados: Generar reportes que presenten de manera clara y concisa los resultados obtenidos durante el procesamiento y análisis de datos.
Requisitos del proyecto:
Grupos: Formar grupos de no más de 7 miembros.
Repositorio de GitHub: Cada grupo deberá crear un repositorio en GitHub para el proyecto. Cada miembro del grupo debe ser colaborador del repositorio.
Estructura del repositorio: El repositorio debe seguir una estructura organizada, incluyendo los conjuntos de datos utilizados, el código fuente, los resultados de análisis y las visualizaciones generadas.
Uso: El proyecto debe ser funcional y el archivo README del repositorio debe incluir las indicaciones necesarias para ponerlo en marcha.
Implementación: Cada miembro del grupo debe realizar al menos un pull request al repositorio. El repositorio debe mantenerse limpio, incluyendo solo los archivos necesarios para un eventual despliegue en la rama principal (main).
Información: El archivo README debe contener información completa sobre los miembros del grupo, el objetivo del proyecto, una breve descripción y las instrucciones para ponerlo en marcha. Además, se deben indicar los problemas o dificultades encontradas durante el desarrollo y sus soluciones.
Visualización de datos: El proyecto debe incluir técnicas de visualización de datos apropiadas, que permitan transmitir de manera efectiva la información y los resultados obtenidos.
Generación de reportes: Se debe generar al menos un reporte que presente los resultados de manera clara y siguiendo buenas prácticas de generación de reportes.
- ¿Cuál es la provincia con el mayor número de barrios populares inscriptos en el registro?
- ¿Cuál es el departamento con el mayor número de barrios populares inscriptos en el registro?
- ¿Cuáles son los barrios con mayor densidad poblacional de cada provincia?
- ¿Cuántas familias viven allí?
- ¿Cuál es la relación con la propiedad del inmueble?
- ¿Cuáles son las condiciones de acceso a servicios públicos?
- Densidad Poblacional por barrio.
- Cuales son los diez barrios mas antiguos?
Aquellos barrios denominados villas, asentamientos y urbanizaciones informales que presentan diferentes grados de precariedad. Deben ser un mínimo de ocho familias agrupadas o contiguas en donde más de la mitad de sus habitantes no cuenten con título de propiedad del suelo ni acceso formal de dos servicios básicos (luz, agua, cloaca).
Basamos el análisis en los barrios populares del país. En el grupo somos 5 integrantes, pertenecientes de diferentes provincias, por lo que decidimos que el análisis individual se base en la zona de residencia de cada uno. Existe una salvedad para la Provincia de Bs As ya que dos de los integrantes comparten provincia y localidad, por lo que también se va a tomar como referencia a CABA para su análisis. El IDE elegido fue Jupyter Notebook con el editor de texto VSC. En cada uno de los cuadernos se encuentran importadas las correspondientes librerías, el DF y a partir de allí el desarrollo completo del proyecto, con sus respectivos análisis y conclusiones finales.
Datos Argentina | Registro Nacional de Barrios Populares
API del Servicio de Normalización de Datos Geográficos de Argentina
Comparto LINK de acceso a una imersion de datos brindada por ALURA LATAM, en el cual trabajan un tema similar al que abordamos en el trabajo.
Son cuatro videos con los archivos notebooks y csv
https://drive.google.com/drive/folders/1-irRC2YOS2_lSEhqC-KpSkNmq2QXkRCX?usp=sharing