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Mostrando las entradas con la etiqueta salud pública

World Nomad Games 2026: Analyzing Kyrgyz Media Coverage with Python

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World Nomad Games 2026: Analyzing Kyrgyz Media Coverage with Python What did Kyrgyz media talk about during the World Nomad Games 2026 ? In this project, we used Python, Pandas and BeautifulSoup to analyze news coverage published by Kabar , the Kyrgyz national news agency. The goal was to understand how the Games were covered from a Kyrgyz media perspective. Instead of looking only at individual articles, we transformed the news headlines into data and created visualizations to answer three questions: When did Kabar publish the most World Nomad Games stories? Which countries were mentioned most often? What type of topics dominated the coverage? Data Source The analysis is based on 51 Kabar news headlines published between August 31 and September 6, 2026 . Kabar provides an RSS feed, which can be accessed programmatically with Python. However, the current RSS feed mainly contains recent stories. To reconstruct the World Nomad Games coverage for the event dates, ...

Análisis con Python: ¿Cuántos reumatólogos se necesitan en Playa del Carmen?

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📊 ¿Cuántos reumatólogos se necesitan en Playa del Carmen? Un análisis con Python Las enfermedades autoinmunes afectan aproximadamente al 5% de la población mundial . Esto incluye padecimientos como lupus, artritis reumatoide, esclerosis múltiple, entre otros. En este artículo haremos un ejercicio técnico para estimar cuántos reumatólogos serían necesarios para atender esa demanda en una ciudad como Playa del Carmen, Quintana Roo , utilizando Python y Jupyter Notebook . 📌 Paso 1: Estimar población y personas afectadas De acuerdo con datos recientes, la población aproximada de Playa del Carmen es de 304,942 personas. Si el 5% sufre una enfermedad autoinmune: # Supuestos poblacion_total = 304_942 porcentaje_afectados = 0.05 personas_afectadas = poblacion_total * porcentaje_afectados print(f"Número estimado de personas con enfermedades autoinmunes: {int(personas_afectadas)}") Resultado: 15,247 personas con enfermedades autoinmunes. 📌 Paso 2: ¿Cuántos re...

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