Thinking in Python

 D atos y scripts en Python para abordar la recuperación de ríos contaminados Dataset de Python para generar un Estudio de Impacto Ambiental Estamos seguros de que Python es una herramienta/activo para hidrólogos, hidrogeólogos, geocientíficos o profesionales afines y sabemos que solo la práctica puede brindarle el nivel de Python que necesita para aplicarlo en el análisis de datos o modelamiento numérico. La cantidad de horas, los temas tratados junto con los procesos de examen y certificación brindan una sólida referencia de Python en las capacidades profesionales. Crear un conjunto de datos y scripts en Python para abordar la recuperación de ríos contaminados, la mitigación de contaminantes externos, la reforestación de vegetación en el entorno, la implementación de vías peatonales y la introducción de equipamientos urbanos implica una tarea compleja y multidisciplinaria. Creación del Conjunto de Datos 1.1 Datos del Río Contaminado Puedes simular datos sobre la calidad del agua del

 Dataset para Python como la IA puede ser aplicada en Construcción 1. Datos del Proyecto: Crear un conjunto de datos que simule un proyecto de construcción. Esto podría incluir información como el tipo de edificio (residencial, comercial), el tamaño del terreno, la ubicación geográfica, y la fecha de inicio del proyecto. import pandas as pd import numpy as np # Crear datos de proyecto proyecto_data = {     'Tipo de Edificio' : [ 'Residencial' , 'Comercial' , 'Industrial' ],     'Tamaño del Terreno (m^2)' : np.random.randint( 500 , 5000 , size= 3 ),     'Ubicación' : [ 'Ciudad A' , 'Ciudad B' , 'Ciudad C' ],     'Fecha de Inicio' : pd.to_datetime([ '2023-01-01' , '2023-02-01' , '2023-03-01' ]) } df_proyecto = pd.DataFrame(proyecto_data) print (df_proyecto) Tipo de Edificio Tamaño del Terreno (m^2) Ubicación Fecha de Inicio 0 Residencial 3617 Ciudad A

  Tipos de evaluación en los Procesos Formativos asistidos por la IA Tipo de evaluación en el contexto del dataset generado para la materia de Infraestructura de Espacios Urbanos y Rurales, y cómo la inteligencia artificial (IA) podría estar influyendo en estos procesos: | No | Apellidos   | Nombres    | Cuestionario 30 | Portafolio 70 | Nota Final 100 | Calificaciones | |----|-------------|------------|-----------------|---------------|-----------------|-----------------| | 1  | García      | Juan       | 25              | 60            | 85              | Aprobado        | | 2  | Martínez    | María      | 28              | 68            | 96              | Aprobado        | | 3  | Rodríguez   | Carlos     | 20              | 50            | 70              | Aprobado        | | 4  | López       | Ana        | 22              | 45            | 67              | Reprobado       | | 5  | Pérez       | Luis       | 30              | 70            | 100