README.md

Proyecto: Análisis sobre la insuficiencia del desarrollo educacional con relación al rendimiento académico y otras variables

Consideraciones generales

• https://datosabiertos.mineduc.cl/directorio-de-establecimientos-educacionales/

• https://datosabiertos.mineduc.cl/subvenciones-a-establecimientos-educacionales/

• https://datosabiertos.mineduc.cl/resumen-de-docentes-por-establecimiento/

• https://www.ine.gob.cl/docs/default-source/encuesta-suplementaria-de-ingresos/cuadros-estadisticos/2021/ingreso-medio-mensual-por-regi%C3%B3n-2010---2021.xlsx?sfvrsn=30ed8da9_6

• https://datosabiertos.mineduc.cl/matricula-en-educacion-superior/

• https://datosabiertos.mineduc.cl/matricula-por-estudiante-2/

• https://www.ide.cl/index.php/limites-y-fronteras/item/1528-division-politica-administrativa-2020

• https://www.mifuturo.cl/mi-futuro-buscadores/

• https://datosabiertos.mineduc.cl/rendimiento-por-estudiante-2/

Cosas implementadas

✅ Clusters

✅ Graficos

Ejecución 💻

Antes de ejecutar todo el jupyter notebook, primero debe descomprimir los archivos correspondientes:

DivisionPoliticoAdministrativa2020.zip

superior_2022.rar

El jupyter notebook principal del proyercto a ejecutar es entregable.ipynb.

Librerías 📚

Librerías externas utilizadas

La lista de librerías externas que utilicé fueron las siguientes y todas deben ser previamente instaladas:

1. sklearn
2. pandas
3. os: path
4. geopandas
5. matplotlib
6. seaborn
7. numpy
8. warnings
9. zipfile36

Resumen del directorio

• los archivos que se encuentran en la parte principal del directorio son todos los necesarios para ejecutar el jupyter notebook de entregable.ipynb.

• Por otro lado, la carpeta limpieza de datos en esta se encuentran aquellos codigos y archivos que se usaron para previamente tener una noción de los datos para luego limpiar estos.

Limpieza de datos:

Nem, promedios: Esta carpeta contiene los clusters utilizados, con dos carpetas una para limpiar datos y la otra carpeta contiene los datos brutos obtenidos. Tambien contiene la documentación de todos los datos que se utilizaron.

rendimiento: Esta carpeta contiene los archivos brutos utilizados los cuales estan comprimidos y tambien contiene un jupyter notebook en el cual se puede visualizar y trabajar con los datos para luego limpiar estos datos y poder realizar gráficos con estos.