Estructura de Directorios y Archivos Resultantes

Analisis_sistema_educativo_Argentina/
│
├── data/                          # Datasets
│   ├── bronze/                    # Datos brutos
│   ├── silver/                    # Datos limpios y transformados para ML
│   └── gold/                      # Datos listos para visualización de datos
│
├── notebooks_and_scripts/         # Cuadernos y scripts en Python
│   ├── 1_comprension_preparacion_datos/
│   │   ├── 1_a_data_clean.ipynb   # Limpieza de datos
│   │   ├── 1_b_transform.ipynb    # Transformación de datos
│   │   └── 1_c_eda.ipynb          # Análisis exploratorio de datos
│   ├── 2_modelado/                
│   │   └── 2_b_nlp.ipynb          # Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN)
│   └── 3_data_viz/
│       ├── 3_a_data_viz.ipynb     # Visualización de datos
│       └── 3_b_tableau_file       # Archivo de Tableau
│
├── .gitignore                     # Archivos a ignorar por Git
├── LICENSE.md                     # Licencia del proyecto
├── README.md                      # Documentación del proyecto
└── requirements.txt               # Dependencias del proyecto

Tecnologías Utilizadas

• Python

  • Bibliotecas para análisis de datos:
    • NumPy
    • pandas
    • missingno
  • Bibliotecas para visualización de datos:
    • Matplotlib
    • Seaborn
  • Bibliotecas para aprendizaje automático:
    • scikit-learn
  • Bibliotecas para Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN):
    • Keras
    • spaCy

• Tableau para la visualización avanzada de datos.

Instalación de Paquetes

Para instalar las dependencias necesarias, ejecuta el siguiente comando:

pip3 install -r requerimientos.txt

Estado del Proyecto

• En proceso