¿Por qué algunos países prosperan y otros no? Confianza social, tecnología y desarrollo

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Confianza social, tecnología y desarrollo: ¿por qué algunos países prosperan y otros no? En los últimos años he tenido la oportunidad de visitar varios países que han marcado profundamente mi forma de ver el desarrollo económico. He estado en Japón y visité Hiroshima, una ciudad que fue destruida por una bomba atómica y que hoy es una ciudad moderna y ordenada. También visité Corea del Sur, un país que hace pocas décadas era uno de los más pobres del mundo y que hoy es líder en tecnología e innovación. Y he visto Alemania, que después de dos guerras mundiales logró reconstruirse y convertirse nuevamente en una de las economías más fuertes del mundo. Estas experiencias generan una pregunta inevitable: ¿por qué algunos países logran reconstruirse y prosperar incluso después de enormes crisis, mientras que otras regiones con grandes recursos naturales siguen enfrentando dificultades para desarrollarse? Una posible respuesta está en un concepto muy estudiado en economía...

📊 Cómo Analicé 10 Años de Divorcios en México con Python ¡Y cómo puedes hacerlo tú!

Análisis de divorcios en México con Python y datos del INEGI (Proyecto real de Ciencia de Datos)

¿Alguna vez te has preguntado qué estados de México tienen las tasas de divorcio más altas y cómo analizarlo con datos reales? En este proyecto práctico de Ciencia de Datos con Python, trabajé directamente con microdatos oficiales del INEGI para responder esa pregunta.

El resultado es un mapa interactivo profesional que permite explorar visualmente los divorcios en México, normalizados por cada 1,000 habitantes, usando herramientas reales que se utilizan en el mundo laboral.

¿Qué aprenderás con este proyecto?

  • Consolidación masiva de datos: lectura automática de más de 9 archivos CSV desde una carpeta.
  • Limpieza de datos reales: solución a errores de codificación (UTF-8 vs Latin1) y cruces con catálogos oficiales del INEGI.
  • Análisis estadístico: normalización de tasas por población para comparaciones correctas entre estados.
  • Visualización geoespacial: creación de mapas Choropleth interactivos con Folium y popups dinámicos.

Fuente de datos: INEGI (datos oficiales)

Todos los datos utilizados en este análisis provienen de fuentes oficiales del INEGI, utilizando los registros de divorcios del 2017 al 2024.

Los archivos se descargan de forma masiva y se almacenan como archivos ZIP, los cuales posteriormente son procesados automáticamente en Python.

Notebook profesional listo para usar

Para ahorrar horas de depuración y pruebas, preparé un Jupyter Notebook profesional, completamente documentado y listo para ejecutar.

👉 Descárgalo aquí: https://zelideth.gumroad.com/l/guovg

Incluye:

  • Código limpio y organizado
  • Catálogos de población ya procesados
  • Diccionarios y normalizaciones listas
  • Mapa interactivo funcional

Video: Notebook en ejecución

Este proyecto es ideal si estás aprendiendo Python, Pandas, visualización de datos o si quieres construir un portafolio real de Ciencia de Datos.

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