Proyecto PEC4 de programación en ciencia de datos. UOC – Portfolio
Fecha: 24 de junio de 2024
Introducción
En este proyecto, que forma parte de la asignatura de Programación para la Ciencia de Datos, he desarrollado un paquete de Python con PyCharm para analizar y visualizar datos sobre el uso de armas en Estados Unidos. Utilizando datos de verificación de antecedentes para permisos de armas y datos poblacionales, he generado mapas coropléticos para visualizar la distribución geográfica del uso de armas por estado.
Descripción del Proyecto
Este proyecto se enfoca en estudiar el comportamiento de la población de Estados Unidos respecto al uso de armas de fuego. Los datos utilizados provienen de dos fuentes principales:
- NICS Firearm Background Checks Dataset
- US State Populations Dataset
El análisis incluye la lectura y limpieza de datos, procesamiento y agrupamiento, análisis temporal y geográfico, y finalmente la visualización mediante mapas coropléticos.
Mapas Coropléticos
Los mapas coropléticos son una herramienta poderosa para visualizar datos geográficos. En este proyecto he creado tres mapas que representan:
- Permisos de armas por estado (% de la población)
- Solicitudes de armas cortas (handguns) por estado (% de la población)
- Solicitudes de armas largas (long guns) por estado (% de la población)
Permisos de Armas por Estado
Solicitudes de Armas Cortas por Estado
Solicitudes de Armas Largas por Estado
Mapa
Conclusiones
El análisis de datos y la visualización mediante mapas coropléticos nos permite identificar patrones y tendencias en el uso de armas en Estados Unidos. Observamos que algunos estados tienen tasas significativamente más altas de solicitudes de armas en comparación con otros, lo cual podría estar relacionado con factores sociales, económicos y legislativos.
Documentación y Código
El código desarrollado para este proyecto está documentado y organizado en módulos, con numerosas funciones, y reglas de estilo PEP8, ademas he utilizado type hints, siguiendo las mejores prácticas de programación en Python. Toda la información necesaria para ejecutar el código, así como los tests y toda la información, se encuentra en el archivo README incluido en el paquete del proyecto.
PEC4 – Programación para la Ciencia de Datos.
Grado en Ciencia de Datos Aplicada. Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
Este trabajo refleja los conocimientos adquiridos a lo largo del curso en esta asignatura y muestra la aplicación práctica de técnicas de ciencia de datos en un caso real.
Para más información sobre el proyecto, y ver o copiar el código (licencia Creative Commons 1.0), visita mi repositorio GitHub.
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