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carlosm3011 / repository
Un conjunto de notebooks Jupyter para procesar datos publicados por los RIRs y otras organizaciones acerca del estado y uso de los recursos de numeración de Internet (IPv4, IPv6, ASN)
This repository contains Jupyter/Colab notebooks and small CLI helpers for exploring data sources related to internet numbering resources: IPv4, IPv6, and autonomous system numbers.
Install dependencies with uv:
uv sync --extra dev
Start JupyterLab:
uv run jupyter lab
Run the helper CLI:
uv run number-resources --help
Downloaded source files should be kept in data/raw.
Derived files produced by notebooks or scripts should be kept in data/processed.
The data directories are ignored by git so notebooks can keep local copies without committing large or generated files.
Notebook examples are written in English and should run in both local JupyterLab and Google Colab. Prefer descriptive variable names and cells that can be adapted into standalone scripts with minimal changes.
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
SamuelMenan /
Este repositorio contiene un conjunto de notebooks de Jupyter que realizan un análisis exploratorio de datos sobre un conjunto de datos de arroz. El análisis se centra en examinar las características físicas y químicas del arroz, así como en explorar las relaciones entre estas variables.
FranciscoLabra87 /
🔬 Análisis de Enfermedad en la Sangre - Machine Learning Este repositorio contiene un Jupyter Notebook donde se analiza un conjunto de datos para predecir la presencia de una enfermedad en la sangre.
FranciscoLabra87 /
Detección de Cardiopatía Descripción Este repositorio contiene un Jupyter Notebook que analiza la detección de cardiopatías mediante técnicas de ciencia de datos. Se incluyen exploración de datos, procesamiento y preprocesamiento, destacando técnicas como el escalado de variables y la división en conjuntos de entrenamiento y prueba. El notebook
omarparra18 /
Repositorio donde se almacena el código fuente creado para la ejecución del algoritmo de agrupamiento K-Means en un notebook de Jupyter Lab usando Python. Tambien se almacenan los conjuntos de datos empleados para el ajuste y ejecución de dicho algortimo.
CervantesJess /
Implementación de 5 librerías de Python para la manipulación de un conjunto de datos sobre animales adoptados.
abcastillo1 /
Se realiza la implementación de cinco librerías de Python para el manejo de un conjunto de datos.