Publications by Virginia Recagno
Análisis de sentencias judiciales con perspectiva de género - Uruguay
Análisis de sentencias judiciales con perspectiva de género - Uruguay Introducción Objetivo: Analizar si las sentencias de la Suprema Corte de Justicia de Uruguay tienen perspectiva de género. Metodología: Limpieza y transformación de datos. Análisis exploratorio. Visualización de hallazgos clave. Descripción del dataset: 45 sentencia...
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Presentación para RLadies - Natual alero (27.05.2024)
Natural alero Análisis geoespacial de arbolado público en Montevideo ¿Cómo surge esta idea? “El mejor momento para plantar un árbol fue hace 20 años. El segundo mejor momento es ahora.” - Proverbio chino. Economista Pandemia y maternidad - comienzo en análisis de datos (Python) Posgrado Big Data e Inteligencia Territorial Interés en b...
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Análisis geográfico de escuelas públicas de Montevideo
Escuelas públicas de Montevideo Análisis geográfico de datos Ciencias de Datos II, agosto de 2023 Posgrado de Big Data e Inteligencia Territorial Virginia Recagno Introducción El país de los viejos, le dicen algunos. Actualmente Uruguay está en período censal. Según el último realizado en 2011, casi 3,3 millones de personas poblaban e...
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Efecto de la pandemia en la distribución de las tareas de cuidados al interior de los hogares
Encuesta de Uso del Tiempo y Trabajo No Remunerado (Uruguay, 2021) Informe sobre procesamiento parcial de datos - efecto de la pandemia en la distribución de las tareas de cuidados al interior de los hogares Ciencia de Datos I, julio-agosto de 2023 Introducción ¿Quién nos cuidó? ¿Quién nos alimentó, bañó, entretuvo, consoló…? Si ap...
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Análisis de arbolado de Montevideo
Natural alero Análisis espacial del arbolado público en la ciudad de Montevideo “El mejor momento para plantar un árbol fue hace 20 años. El segundo mejor momento es ahora.” - Proverbio chino Introducción Montevideo, con 530 km², es el departamento menos extenso de Uruguay y aún así el más poblado, con casi la mitad de su población...
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Estimación del valor de vivienda por Random Forest
Parte 2 Teniendo en cuenta todas las variables disponibles, estimar el Valor medio de la vivienda (‘Median_House_Value’) mediante Modelos de Machine Learning. Después de probar entre las opciones disponibles -Árboles de decisión, Random Forest, con y sin tunning, en cada caso- la que mejor se ajusta es un Random Forest sin tunneo. Regresi...
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TP6_Machine Learning_BDIT_Flacso
Machine learning con aplicaciones espaciales Trabajo final Big Data e Inteligencia Territorial - FLACSO Parte 1 Analice un paper científico-académico de ML. El paper elegido es “Identifying urban, transportation, and socioeconomic characteristics across US zip codes affecting CO2 emissions: A decision tree analysis” de Maged Zagow, Marwa...
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