Descripción: La concejala de Participación Ciudadana y Deportes, Mayte Martínez, ha presentado la segunda edición de 2025 del programa ‘Menudo fin de semana’, que comenzará el próximo sábado, 11 de octubre, y contempla 35 nuevas actuaciones.
‘Menudo fin de semana’ es un programa para público infantil y familiar, plenamente consolidado, que la Concejalía de Participación Ciudadana y Deportes desarrolla anualmente, con dos ediciones. En el presente ejercicio, la primera edición se ha celebrado del 22 de febrero al 18 de mayo, y esta segunda se celebrará entre los días 11 de octubre y 14 de diciembre. Se llevará a cabo en los 13 centros cívicos, 5 centros de iniciativas ciudadanas (Santiago López, Segundo Montes, Natividad Álvarez Chacón, Conde Ansúrez y Empecinado), y 4 municipales (Pinar de Antequera, Puente Duero, Las Flores y La Overuela), para hacer accesible la partición ciudadana a todos los barrios de la ciudad.
Este programa como forma de manifestación de la participación ciudadana ha contado con una gran acogida en todas las ediciones llevadas a cabo hasta el momento. En la última celebrada, 4.183 espectadores acudieron a los centros gestionados por la Concejalía de Participación Ciudadana y Deportes a disfrutar de los diferentes espectáculos programados.
El programa ‘Menudo fin de semana’ tiene como objetivo que las niñas y los niños conozcan el fascinante mundo de las artes escénicas, disfrutando, aprendiendo a ver, sentir y emocionarse con el teatro, los títeres y la música. Es por ello que la Concejalía sigue apostando para acercar al público infantil y familiar una programación participativa a través del ocio, y la cultura.
Esta segunda edición de 2025 volverá a contar con 35 actuaciones, de diferentes géneros, todas ellas serán gratuitas para el público, para poder disfrutar de espectáculos musicales, circenses, clown, cuentacuentos, teatro, teatro de títeres, etc.
Las actuaciones se llevarán a cabo entre los días 11 de octubre y 14 de diciembre, y como en anteriores ediciones la entrada para asistir a los espectáculos será libre hasta completar aforo, previa recogida de invitación (máximo 4 por persona), desde la semana anterior en el propio centro cívico en el que se lleven a cabo las actuaciones, en el horario habitual de apertura del mismo. texto o los datos que necesitas analizar.
2. Elimina cualquier formato o caracteres no deseados.
3. Verifica que los datos estén completos y sean precisos.
4. Organiza la información de manera que sea fácil de analizar.
5. Elimina datos duplicados o irrelevantes.
6. Utiliza herramientas de limpieza de datos si es necesario.
7. Asegúrate de que los datos estén en un formato adecuado para el análisis que deseas realizar. texto de una página web.
2. Elimina las etiquetas HTML y cualquier otro formato no deseado.
3. Revisa la ortografía y gramática del texto extraído.
4. Elimina cualquier información irrelevante o repetitiva.
5. Guarda el texto en un archivo de texto plano para su uso posterior. los datos que necesitas para tu análisis.
2. Utiliza herramientas como Excel, Python, SQL, etc. para limpiar y organizar los datos.
3. Elimina datos duplicados, incompletos o incorrectos.
4. Verifica la consistencia de los datos y corrige posibles errores.
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7. Prepara los datos de manera que sean fáciles de interpretar y presentar a otros.
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2. Realiza un análisis de sentimiento en una serie de tweets.
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7. Identifica automáticamente el tema principal de un conjunto de documentos.
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9. Clasifica automáticamente un conjunto de documentos en diferentes categorías.
10. Crea un resumen automático de una reunión o conferencia basándose en las notas tomadas durante el evento. conjunto de datos de interés.
2. Elimina valores atípicos o nulos.
3. Estandariza los datos si es necesario.
4. Realiza un análisis exploratorio de los datos para entender su distribución y características.
5. Aplica técnicas de preprocesamiento como normalización, codificación de variables categóricas o reducción de dimensionalidad si es necesario.
6. Divide el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
7. Implementa algoritmos de aprendizaje automático para construir un modelo predictivo.
8. Evalúa el rendimiento del modelo utilizando métricas adecuadas.
9. Ajusta los parámetros del modelo para mejorar su rendimiento si es necesario.
10. Finalmente, realiza predicciones utilizando el modelo entrenado y evalúa su precisión y eficacia.
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