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Cefireist / repository
En este repositorio se limpian datos del censo 2023 sobre centros educativos, poblacion y centros culturales, mediante el uso de SQL (ddSQL). Luego se realizan graficos en python con datos extraidos.
A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.
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Departamento de Computación - FCEN - UBA
Este trabajo práctico explora la relación entre los centros culturales y los establecimientos educativos en Argentina, utilizando datos oficiales del Censo 2023.
Analizar si existe una relacion entre la cantidad de centros culturales y la presencia de establecimientos educativos, considerando también la distribución de la población.
Recolección de datos:
Procesamiento de datos:
Análisis y visualización:
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rafaelpsilva07 /
Este repositório é parte do curso de Python para Engenheiros e Cientistas: https://www.udemy.com/course/python-para-engenheiros-e-cientistas/?referralCode=FA25B2C024FF2D3F8232
80/100 healthChilangdon20 /
En este repositorio encontraras todo relacionado con python, desde definiciones básicas hasta Machine Learning y un poco de Data Science, este repositorio contiene todo lo que e aprendido acerca de python, espero lo disfrutes.
30/100 healthAFIF-UG /
Repositorio de Introduccion a Python - Curso Online 2022, que contiene las bases y fundamentos para aprender a programar en este lenguaje.
jmcurbelo /
Este repositorio contiene el material del curso de Udemy Big Data y Spark: ingeniería de datos con Python y pyspark. En este curso, aprenderás a utilizar las herramientas y técnicas necesarias para trabajar con grandes conjuntos de datos utilizando la librería pyspark.
69/100 healthTomvargas /
En este repositorio vas a encontrar programas de diferentes lenguajes de programación que te pueden servir para practicar o estudiar, poco a poco iré subiendo más contenido y comentando ls lineas para que entiendas mucho mejor. Dame una estrellita y sigueme para que estes actualizado.
70/100 healthbcamandone /
En este repositorio vas a encontrar análisis realizados en Jupyter Notebook utilizando una variedad de poderosas bibliotecas de Python, entre las cuales se incluyen pandas, numpy, matplotlib, seaborn
60/100 health