Pensamiento con Python

 

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Colección de Scripts en Python Desarrolla una colección de scripts en Python que permita familiarizarte con conceptos fundamentales como variables, tipos de datos, estructura de control, funciones y módulos. 1. Variables y Tipos de Datos: # Script 1: Variables y Tipos de Datos nombre = "Juan" edad = 25 altura = 1.75 es_estudiante = True print ( f "Nombre: {nombre} " ) print ( f "Edad: {edad} años" ) print ( f "Altura: {altura} metros" ) print ( f "¿Es estudiante? {es_estudiante} " ) Nombre: Juan Edad: 25 años Altura: 1.75 metros ¿Es estudiante? True 2. Estructuras de Control: # Script 2: Estructuras de Control numero = int ( input ( "Ingrese un número: " )) if numero % 2 == 0 :     print ( f " {numero} es par." ) else :     print ( f " {numero} es impar." ) Ingrese un número: 38 38 es par. 3. Funciones: # Script 3: Funciones def suma ( a , b ):     return a + b resultado = suma( 3 , 5 ) print ( f
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Estudio de Caso 2 - Revitalizacion Rio Cheonggyecheon en Seúl, Corea del Sur

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  Revitalización del Río Cheonggyecheon en Seúl, Corea del Sur Introducción El proyecto de revitalización del Río Cheonggyecheon en Seúl, Corea del Sur, es un ejemplo destacado de regeneración urbana y sostenibilidad ambiental. Antes de su transformación, el Cheonggyecheon era un río prácticamente olvidado, cubierto por una autopista elevada y relegado como un desagüe contaminado. La revitalización, concluida en 2005, ha convertido el área en un parque público lineal y ha tenido múltiples impactos positivos en la calidad de vida urbana, la biodiversidad y la cultura local. Contexto Pre-Intervención  Historia del Río Cheonggyecheon: Originalmente un arroyo natural, el Cheonggyecheon fue durante años el centro de la vida cotidiana en Seúl. Con el crecimiento de la ciudad y la industrialización, el río se contaminó y fue eventualmente cubierto por una autopista en la década de 1970. - Desafíos Iniciales: La zona del río sufría de serios problemas de contaminación, tráfico vehicular inte
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Estudio de Caso 1

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 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
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