Buscamos determinar si existe una relacion entre la presencia y/o permanencia de baches en las calles versus las caracteristicas socioeconomicas, para distintas zonas del municipio de Hermosillo, Sonora.
Consideramos que los resultados serian de especial interes para todo ciudadano que reside en el municipio de Hermosillo, Sonora, sin embargo tambien podrian servir de referencia a las autoridades locales e inclusive a habitantes de otras localidades de Mexico.
βββ modules <- Codigo fuente del proyecto
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β βββ __init__.py <- Convierte el contenido de la carpeta modules en un modulo de Python
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β βββ dataset.py <- Script para descarga de datos
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β βββ tidying.py <- Script para procesar datos crudos y darles un formato tidy
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β βββ tools.py <- Archivo con funciones desarrolladas para el proyecto
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β βββ config.py <- Archivo para depositar configuraciones y variables
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β βββ templates <- El directorio con los datos en formato tidy
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β βββ data_download_log_template <- Plantilla para bitacora de descarga de datos
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β βββ data_tidying_log_template <- Plantilla para bitacora de procesamiento de datos a formato tidy
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βββ data
β βββ raw <- El directorio con datos crudos - originales e inmutables
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β βββ processed <- El directorio con los datos en formato tidy
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βββ README.md <- El README principal para desarrolladores que usaran el proyecto
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βββ Makefile <- Makefile con comandos que facilitan el uso del proyecto
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βββ references <- Diccionarios de datos, manuales, y otro material explicativo
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β βββ raw <- El directorio con los diccionarios de datos crudos
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β β βββ baches_raw_diccionario.md <- Diccionario Datos Baches crudos
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β β βββ socioeconomico_2020_raw_diccionario.md <- Diccionario Datos SE crudos
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β βββ processed <- El directorio con los diccionarios de datos en formato tidy
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β βββ baches_processed_diccionario.md <- Diccionario Datos Baches/AGEB Tidy
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β βββ socioeconomico_2020_processed_diccionario.md <- Diccionario Datos SE Tidy
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βββ reports <- Reportes de analisis (HTML, PDF, LaTeX, etc.)
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β βββ baches_report.html <- Reporte EDA sobre datos de baches HMO
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β βββ hmo_ec_2020_report.html <- Reporte EDA sobre datos socioeconomicos de HMO
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β βββ figures <- Generated graphics and figures to be used in reporting
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βββ requirements.txt <- Archivo que contiene los requerimientos (dependencias) para crear
β el entorno virtual. Para este proyecto se genero con
β "pip3 freeze > requirements.txt"
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βββ notebooks <- Jupyter Notebooks utilizados unicamente, de momento, para pruebas
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βββ LICENSE <- Licencia Open-Source del MIT adaptada para el proyecto
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βββ docs <- Proyecto default de mkdocs
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βββ models <- Directorio destinado a modelos - Temporalmente sin uso
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βββ pyproject.toml <- Archivo de configuracion de proyecto con metadata del
β paquete/modulo baches_hermosillo y configuracion para
β otras herramientas e.g. black (formato)
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βββ setup.cfg <- Archivo de configuracion para flake8
- Desde una terminal, navegar hasta el directorio donde se desea clonar el repositorio
cd "<ruta_del_directorio>"
- Clonar el repositorio
git clone https://github.com/BSM-Analytics/proyecto-baches-hmo.git
- Desde una terminal, navegar hasta el directorio donde se clono el repositorio
cd "<ruta_del_directorio_con_respositorio_clonado>"
- Crear un entorno virtual con las herramientas nativas de Python (venv -> virtual env)
NOTA: Tambien puedes crearlo con conda u otras herramientas de tu preferencia
python3 -m venv <nombre_del_entorno>
- Activar el entorno virtual
source activate <nombre_del_entorno>
- Instalar las dependencias del proyecto. Estas se encuentran en el documento requirements.txt
pip3 install requirements.txt
- Opcional: Puedes verificar que se hayan instalado los paquetes utilizando la funcion list de pip
pip3 list
- Desde una terminal, estando ubicado en el directorio raiz del proyecto, navegar hacia el directorio modules
cd modules
- Ejecutar el script de Python denominado dataset.py. Este descargara todos los datos a la carpeta data/raw
python3 dataset.py
- Opcional: Verificar que se hayan descargado los datos a la carpeta data/raw
ls -d ./data/raw
- Desde una terminal, estando ubicado en el directorio raiz del proyecto, navegar hacia el directorio modules
cd modules
- Ejecutar el script de Python denominado tidy.py. Esto procesara todos los datos ubicados en
data/raw y generara los conjuntos de datos tidy en la carpeta data/processed
python3 tidy.py
- Opcional: Verificar que se hayan descargado los datos a la carpeta data/processed
ls -d ./data/processed
- Jesus Solis | Email: jesolis_14@hotmail.com | LinkedIn JMSD
- Sebastian Browarski | Email: sebas.browar@gmail.com
- Fernando Martinez | Email: lfmartinezmendoza@gmail.com | LinkedIn LFMM