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Mapa Hospitales y clínicas de Guadalajara de Buga / Map Hospitals and clinics of Guadalajara de Buga
www.datos.gov.co | Last Updated 2019-09-30T16:56:46.000ZInformación básica sobre los hospitales y clínicas de atención en servicios de salud y urgencias de Guadalajara de Buga la cual puede ser consultada por el sector turístico, habitantes del municipio y municipios cercanos para la atención básica, servicio de urgencias, cirugía y hospitalización. / Basic information about hospitals and clinics of health and emergency services in Guadalajara de Buga which can be consulted by the tourism sector, inhabitants of the municipality and nearby municipalities for basic care, emergency services, surgery and hospitalization.
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secop nov 2018
www.datos.gov.co | Last Updated 2019-11-01T17:36:20.000ZInformación de los procesos de compra pública registrados en la plataforma SECOP I a partir del año 2011
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Contratos Convocados - Junio 2018
www.datos.gov.co | Last Updated 2019-11-01T17:36:20.000ZInformación de los procesos de compra pública registrados en la plataforma SECOP I a partir del año 2011
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Regionalismos del PERÚ con ejemplos de TWITTER
www.datos.gov.co | Last Updated 2017-12-15T22:51:07.000Z<b>DESCRIPCION</b> Este conjunto de datos contiene un máximo 50,000 tuits que hacen uso de palabras regionales junto con el nombre de la ciudad donde se produjo el tuit de ejemplo. Los regionalismos fueron identificados a partir de un corpus de 218 millones de tuits correspondientes a 333 ciudades de 21 países de Latinoamérica, España y los Estados Unidos. El método para identificar los regionalismos combina técnicas de recuperación de información (Calvo 2017) y de autocorrelación espacial (Nguyen & Eisenstein, 2017). Los ejemplos fueron seleccionados de manera aleatoria entre los tuits correspondientes a las cinco ciudades con mayor grado de regionalismo para cada palabra. Si usted encuentra útil este recurso y lo usa en sus proyectos de investigación o desarrollo, por favor citar: Sergio Mancera. “Automatic extraction of regional words from social networks” (2017). Tesis de maestría, Centro de Investigación en Computación, Instituto Politécnico Nacional, México D.F., México <b>ADVERTENCIA</b> Este conjunto de datos ha sido obtenido por medios completamente automáticos. Por lo tanto, su contenido no ha sido revisado exhaustivamente de manera manual. Sin embargo, en su construcción, el recurso ha sido evaluado de manera científica buscando que posibles errores se presenten en la menor medida posible y su proporción sea comparable con la de otros recursos similares en el mundo. <b>REFERENCIAS</b> Calvo, H. (2014, April). Simple TF• IDF Is Not the Best You Can Get for Regionalism Classification. In International Conference on Intelligent Text Processing and Computational Linguistics (pp. 92-101). Springer, Berlin, Heidelberg. Tomas Mikolov, Ilya Sutskever, Kai Chen, Greg Corrado, Jeffrey Dean. (2013). Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. In Proceedings of NIPS, 2013. https://code.google.com/p/word2vec/ Nguyen, D., & Eisenstein, J. (2017). A Kernel Independence Test for Geographical Language Variation. Computational Linguistics.
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Contratos Adjudicados - Mayo 2018
www.datos.gov.co | Last Updated 2019-11-01T17:36:20.000ZInformación de los procesos de compra pública registrados en la plataforma SECOP I a partir del año 2011
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F-TWITTER-ESPAÑOL (parte 4 de 8): Frecuencias de palabras en español en Twitter para 333 ciudades de Latinoamérica, España y los Estados Unidos
www.datos.gov.co | Last Updated 2017-11-28T00:57:01.000Z<b>DESCRIPCION</b> F-TWITTER-ESPAÑOL contiene las frecuencias (conteos) de todas las palabras en un corpus de aproximadamente de 218 millones de tuits en español geolocalizados en 333 ubicaciones correspondientes a ciudades de más de 100,000 habitantes en Latinoamérica, España y los Estados Unidos. Para cada una de las más de 9 millones de palabras que conforma el vocabulario, reportamos sus conteos de ocurrencias en diferentes tipos de combinaciones de mayúsculas/minúsculas, así como los conteos en cada una de las 333 ciudades. El conjunto de datos total contiene aproximadamente 9’300.000 filas y 339 columnas. Debido a su gran tamaño y para facilitar su manejo, lo hemos dividido en 8 partes cada una con 1’160.500 filas. Las filas del conjunto de datos están ordenadas de manera descendente por la frecuencia total de cada palabra en el corpus. Así, las primeras filas contienen las palabras más frecuentes. Este orden aplica también para las 8 divisiones. Entonces, la primera parte de 8, contiene palabras más frecuentes que la segunda parte, y así sucesivamente. Para su conveniencia, proveemos una versión del conjunto de datos completo en un solo archivo comprimido, el cual se encuentra en la sección “Elementos Adjuntos” en la primera parte: “F-TWITTER-SPANISH_part_X_of_8_RANK_XXXXXXX.zip”. Se provee además, el archivo F-Twitter-Espanol-metadata-ciudades.csv el cual contiene metadatos adicionales para cada una de las 333 ciudades, cuyo enlace para descarga se encuentra más abajo en esta página web en la sección “Elementos Adjuntos”. Cada una de las filas de este archivo de metadatos contiene la siguiente información: #RANK# orden secuencial de las palabras de la más frecuente a la menos frecuente #COUNTRY# nombre del país. #CITY# nombre de la ciudad. #TOTAL_WORDS# número total de palabras en los tuits de la ciudad. #TWEETS# número total de tuits en la ciudad. #VOCABULARY# número de palabras del vocabulario de la ciudad. #USERS# número de tuiteros en que produjeron los tuits. #LATITUDE# latitud de las coordenadas de la ciudad. #LONGITUDE# longitud de las coordenadas de la ciudad. Los tuits obtenidos para cada ciudad corresponden a un subconjunto de los tuits publicados aproximadamente desde Enero 1 del 2009 hasta Diciembre 31 de 2016. Cada una de las 333 localizaciones corresponde a un círculo de radio 15 millas con centro en las coordenadas de la ciudad reportadas en el archivo adjunto de metadatos.
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Registro público de Derechos de Petición
www.datos.gov.co | Last Updated 2019-10-10T05:03:58.000ZDando cumplimiento a la Circular Externa No. 001 de 2011, emitida por el Consejo Asesor del Gobierno Nacional en Materia de Control Interno de las Entidades del Orden Nacional y Territorial, en la cual se da instrucciones sobre el seguimiento a la atención de Derechos de Petición y en especial al numeral 3: "(...)Las entidades destinatarias de la presente Circular dispondrán de un registro público organizado sobre los derechos de petición que les sean formulados, el cual contendrá, como mínimo, la siguiente información: el tema o asunto que origina la petición o la consulta, su fecha de recepción o radicación, el término para resolverla, la dependencia responsable del asunto, la fecha y número de oficio de respuesta. Este registro deberá ser publicado en la página web u otro medio que permita a la ciudadanía su consulta y seguimiento.(...)", se presenta la siguiente información.
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SeCOPI_obras
www.datos.gov.co | Last Updated 2019-11-01T17:36:20.000ZInformación de los procesos de compra pública registrados en la plataforma SECOP I a partir del año 2011
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Esquema de Publicación de Información ICFES 2018
www.datos.gov.co | Last Updated 2019-01-31T16:52:46.000ZEsquema de Publicación de Información para el año 2018 del Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación.
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Activos de Información de Colombia
www.datos.gov.co | Last Updated 2019-09-09T16:33:32.000ZCompilación de los registros de activos de información de las entidades de orden nacional y territorial que hicieron su registro en la herramienta nacional de activos de información, la cual se creó con el fin de consolidar los activos de la nación y dart cumplimiento a una de las actividades del Conpes 3920 de explotación de datos.