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AU</>Py es un repositorio que recopila un conjunto de técnicas de análisis urbano con python. A través de las mismas, se busca facilitar el trabajo con distintas dinámicas del espacio urbano y brindar una serie de recursos que conformen un primer kit de herramientas para todo aquel interesado en sumergirse en el mundo de la ciencia de datos urbanos.

Modulo 1: Introducción al manejo de datos geográficos

• Funciones regulares y anónimas: map, apply, applymap y lambda x
• Geopandas: GeoDataFrames y GeoSeries
• Tipos de geometrías, atributos y métodos disponibles con shapely
• Sistemas de coordenadas (CRS) y reproyecciones
• Operaciones espaciales (spatial join, overlay y dissolve)

Modulo 2: Enriquecimiento, geolocalización y visualización

• APIs y requests
• Normalización de direcciones
• Geolocalización
• Enriquecimiento de entidades geográficas
• Visualización (Contextily, Leaflet, Folium)
• Folium: Markers, Cluster markers, Mapas de calor, Choropletas, etc.

Modulo 3: Fuentes de datos secundarios

• Unidades geoestadísticas (CNPHV-Indec)
• Construccuón de Coropletas: pysal/mapclassify
• Esquemas de clasificación: NaturalBreaks vs FisherJenks
• Construcción de clases y objetos con fuentes censales
• Conjuntos de datos en GoogleBigQuey
• Ajustes por inflación para series de precios de alquiler

Modulo 4: Grafos y redes de transporte

• Visualización de redes dinámicas: Plotly
• Manipulación de nodos y arcos, tipos de grafos y direccionalidad, métricas de conectividad y centralidad de una red: NetworkX
• Descarga de geometrías, formas de construcción de un grafo, simplificación de una red, estadísticas básicas y extendidas, betweenness centrality y shortest path routing: OSMNx

Modulo 5: Clustering

• Detección de centralidades: OSMNx + DBSCAN