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46 results for “vivienda”
Producción social de la vivienda y el hábitat
<p><strong>Coordinador del Seminario</strong>: Carlos A. Navarrete Ulloa.<br> <strong>Expositor</strong>: Hiram Eduardo Urias Barrera</p> <p><strong>Comité Ejecutivo PRONACE-Vivienda</strong></p> <p>Fernando Córdova Canela, Centro Universitario de Arte, Arquitectura y Diseño, Universidad de Guadalajara (UdeG).<br> Francisco Javier Porras Sánchez, Instituto de Investigaciones Dr. José María Luis Mora.<br> Gabriel Castañeda Nolasco, Universidad Autónoma de Chiapas (UNACH).<br> Carlos A. Navarrete Ulloa, Centro Universitario de Tonalá, (UdeG).</p> <p>Exposición realizada en el marco del PRONACE Vivienda en el cual se comenta la lectura:</p> <p>Ortiz Flores, E. (2012). Producción social de la vivienda y el hábitat. Bases conceptuales y correlación con los procesos habitacionales. Habitat International Coalition HIC, Oficina Regional para América Latina. <a href="https://hic-al.org/2018/12/28/produccion-social-de-la-vivienda-y-el-habitat-bases-conceptuales-y-correlacion-con-los-procesos-habitacionales/">https://hic-al.org/2018/12/28/produccion-social-de-la-vivienda-y-el-habitat-bases-conceptuales-y-correlacion-con-los-procesos-habitacionales/</a></p>
Planificación y vivienda abandonada
<p>Coordinador del Seminario: Carlos A. Navarrete Ulloa.<br> Expositor: Luis Adolfo Ortega Granados.</p> <p>Comité Ejecutivo PRONACE-Vivienda</p> <ul> <li>Fernando Córdova Canela, Centro Universitario de Arte, Arquitectura y Diseño, Universidad de Guadalajara (UdeG).</li> <li>Francisco Javier Porras Sánchez, Instituto de Investigaciones Dr. José María Luis Mora.</li> <li>Gabriel Castañeda Nolasco, Universidad Autónoma de Chiapas (UNACH).</li> <li>Carlos A. Navarrete Ulloa, Centro Universitario de Tonalá, (UdeG).</li> </ul> <p>Exposición realizada en el marco del PRONACE Vivienda en el cual se comenta la lectura:</p> <p>Banco Mundial (2014). Latinoamérica: la más urbanizada del mundo, pero no la más planificada. <a href="https://infonavit.janium.net/janium/Documentos/67994.pdf">https://www.bancomundial.org/es/news/feature/2014/04/21/latinoamerica-mas-urbanizada-del-mundo-pero-no-la-mas-planificada</a><br> <br> Peregrina, E. & Cuadro Urbanismo (2015) Atlas del Abandono de Vivienda. Instituto del Fondo Nacional para la Vivienda de los Trabajadores. <a href="https://infonavit.janium.net/janium/Documentos/67994.pdf">https://infonavit.janium.net/janium-bin/sumario.pl?Id=20220725161932 </a></p>
La nueva cara de la política de vivienda en México rumbo al 2036
<p>Coordinador del Seminario: Carlos A. Navarrete Ulloa.<br> Expositor: Ramona Esmeralda Velázquez García</p> <p>Comité Ejecutivo PRONACE-Vivienda</p> <ul> <li>Fernando Córdova Canela, Centro Universitario de Arte, Arquitectura y Diseño, Universidad de Guadalajara (UdeG).</li> <li>Francisco Javier Porras Sánchez, Instituto de Investigaciones Dr. José María Luis Mora.</li> <li>Gabriel Castañeda Nolasco, Universidad Autónoma de Chiapas (UNACH).</li> <li>Carlos A. Navarrete Ulloa, Centro Universitario de Tonalá, (UdeG).</li> </ul> <p>Exposición realizada en el marco del PRONACE Vivienda en el cual se comenta la lectura:</p> <p>Martínez, Y. F. La nueva cara de la política de vivienda en México rumbo al 2036.</p> <p><a href="http://revistavivienda.infonavit.org.mx/2021/11/17/la-nueva-cara-de-la-politica-de-vivienda-en-mexico-rumbo-al-2036/">http://revistavivienda.infonavit.org.mx/2021/11/17/la-nueva-cara-de-la-politica-de-vivienda-en-mexico-rumbo-al-2036/</a></p>
Viviendas tuteladas
<p>Este conjunto de datos incluye un directorio con los datos de las <strong>Viviendas Tuteladas</strong> de Zaragoza.</p> <p>El Ayuntamiento de Zaragoza pone a disposición una visualización en la que se muestran datos sobre Viviendas Tuteladas. El conjunto de datos contiene información de localización (dirección, código postal, latitud y longitud), contacto (email y teléfono), horario y url a la web de cada centro.</p> <p><a href="https://www.zaragoza.es/sede/servicio/catalogo/2689">Acceso a la ficha descriptiva del dataset</a></p>
Viviendas_Madrid_Oeste
<p>This dataset contains the information and main characteristics of the properties for sale in the area of Madrid Oeste. </p>
Viviendas de lujo en venta de E&V en Barcelona
<p>This <strong>dataset</strong> has <strong>2111</strong><strong> records</strong> and <strong>25 variables</strong> (the first one is an ID). All this information is from <strong>houses and flats for sale from</strong> the <strong>Barcelona province</strong></p> <p>The information was extracted from <strong>www.engelvoelkers.com</strong> by using <strong>webscraping</strong> with <strong>selenium</strong>.</p> <p>We didn't perform a preprocessing, so some numerical variables are strings (<em>n_rooms, n_bedrooms, n_bathrooms, useful_area, built_area, land_area, price, energy_consumption, o2_emission, terrace_area</em>)</p> <p><strong>The variables are:</strong></p> <p><em>id, eav_id, title, subtitle, n_rooms, n_bedrooms, n_bathrooms, useful_area, built_area, land_area, price, built_year, energy_class, energy_consumption, co2_emission, co2_emission_scale, protected, status, parking, garage, floor_cover, property_subclass, terrace_area, heating_type, location_status</em></p> <p><em><strong>This dataset is part of the practice 1 of the Tipología y ciclo de vida de los datos (Universitat Oberta de Catalunya)</strong></em></p>
Vivienda 2
Restitucion de fachada. Pueyrredón 220. Rosario, Santa Fe, Argentina. Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
Precio de la vivienda en Palma de Mallorca por municipios.
<pre>Esta práctica se ha realizado bajo el contexto de la asignatura Tipología y ciclo de vida de los datos, perteneciente al Máster en Ciencia de Datos de la Universitat Oberta de Catalunya. En ella, se aplican técnicas de web scraping mediante el lenguaje de programación Python para extraer así información de viviendas en Palma de Mallorca.</pre>
Edificio de vivienda
Relevamiento de edificio en proceso de demolicion. El mismo fue una vivienda tipica en la ciudad de San Miguel de Tucuman Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
Oferta de venta de viviendas en Barcelona - Noviembre 2024
<p>El dataset contienen información de viviendas en venta en la zona de Barcelona, incluyendo características de las viviendas como por ejemplo el número de habitaciones, numero de baños, si dispone de ascensor del precio del metro cuadrado, localización, precio del piso. Además, incluye tanto la de publicación de los anuncios, como la de la fecha de extracción.</p>
Precio actual de la vivienda en Sevilla según las características del inmueble
<p><strong> El conjunto de datos extraído para esta actividad práctica junta diversas características de las distintas viviendas a la venta publicadas en el portal inmobiliario de Habitaclia en la ciudad de Sevilla actualmente. Esto se ha hecho para poder realizar un análisis del precio/calidad de la vivienda en función de la zona y sus características.</strong></p>
Puerta vivienda Segovia
Puerta de una vivienda situada en la calle Trinidad nº8 de Segovia. Desconozco su historia, porque no he encontrado documentación. A pesar de estar deteriorada, creo que es un ejemplo muy bello de la arquitectura civil segoviana.  25 fotos tomadas con Canon SX30. Procesado con Photoscan (trial version) y postprocesado con Blender. Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
Vivienda 1
Restitucion de fachada. Callao 225, Rosario. Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
Vivienda 2.
V2 sin anotaciones Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
Vivienda 1.
V1 sin anotaciones. Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
Viviendas de venta en el distrito de Retiro (Madrid) en el portal inmobiliario fotocasa
<p>Relación de viviendas y características de las mismas obtenidas mediante web scraping del portal inmobiliario <strong>fotocasa</strong>. Este trabajo se ha llevado a cabo en el marco de una práctica de la asigantura <strong>Tipología y ciclo de vida de los datos</strong> del mater universitario de <strong>Ciencia de Datos</strong> de la <strong>UOC</strong>.</p> <p>Se ha tratado de anonimizar el dataset quitando información referente al vededor, números de teléfono, correos electrónicos, nombres, etc y otra información que puede hacer fácilmente identificable la vivienda).</p> <p> </p>
Mapeo poblacional y de vivienda en asentamientos rurales en las cuencas de los ríos Las Piedras y Palacé a partir de imágenes satelitales Planet de alta resolución y redes neuronales convolucionales
<p> El objetivo de desarrollo sostenible (ODS) número 11 apunta a que las ciudades y asentamientos humanos sean más inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles. Este ODS persigue 10 metas las cuales se miden a través de 15 indicadores. El indicador 11.3.1, mide la relación entre la tasa de consumo de la tierra y la tasa de crecimiento de la población. Cumplir con lo enunciado en el indicador se constituye en una tarea difícil de cuantificar en asentamientos rurales donde la población se establece de manera dispersa y donde la complejidad de la geografía y dinámicas sociales de la zona hacen difíciles las tareas de monitorización y captura de datos, por ejemplo, zonas como cuencas hidrográficas de los ríos Las Piedras y Palacé. En Colombia, para el Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE), también es de gran importancia poder obtener un mapeo preciso de la población y las viviendas en asentamientos rurales dispersos y de difícil acceso; ya que esto permitiría obtener una estimación más aproximada de la cantidad de habitantes en el país durante el Censo Nacional de Población y Vivienda (CNPV). Por tales razones, en este proyecto de investigación se propone realizar un mapeo actualizado con alta resolución espacial de la dinámica de crecimiento poblacional y de las viviendas centrándose en asentamientos rurales dispersos y de difícil acceso a partir de imágenes satelitales de alta resolución y redes neuronales convolucionales. El mapeo permitirá disminuir los costos relacionados a salidas técnicas brindando la posibilidad de realizar actualizaciones de población y vivienda con una frecuencia anual.</p>
Entrevista en festejo comunitario en relación a la vivienda realizada en Monte Sinaí II el Fénix PRONAII 321260 PRONACE Vivienda CONAHCYT
<p>Video entrevista de la comunidad Monte Sinaí II el Fénix, realizada con una cámara Cannnon Rebel SL2 acompañado de un lente Cannon 50mm. Hecho en el marco de los trabajos del proyecto de investigación e incidencia (PRONAII) 321260 denominado "Desarrollo de un modelo de producción social replicable de vivienda y hábitat". Proyecto financiado por CONAHCYT.</p> <p>El video fue capturado el 30 de abril del 2024 de 11:00 hrs a 15:00 hrs aproximadamente y procesamiento en el mes de junio de 2024.</p> <p>La comunidad rural Monte Sinai II el Fénix se ubica en el municipio de Cintalapa, Chiapas, México. Esta Comunidad Colinda con el Estado de Oaxaca. Datos de ubicación: Latitud:16.653355, longitud: -94.018430.</p>
Precios y Características de Viviendas en Venta En Madrid Capital (noviembre 2024)
<p><span>Este conjunto de datos contiene información sobre viviendas en venta en la ciudad de Madrid, recopilada de la plataforma Fotocasa. La selección se ha centrado en todas las propiedades en venta dentro de Madrid Capital, abarcando sus diversos distritos. El dataset incluye características detalladas como el precio, la ubicación, el tamaño en metros cuadrados y el número de habitaciones de cada propiedad, lo que permite realizar un análisis exhaustivo de las tendencias y variaciones en el mercado inmobiliario de Madrid.</span></p>
Características de las viviendas a la venta en Huesca a 4 de noviembre de 2021
<p>El conjunto de datos contiene las características principales e información relevante sobre las viviendas en venta del mercado inmobiliario de la provincia de Huesca a fecha de 4 de noviembre de 2021. Los datos se obtuvieron del portal inmobiliario <em>Fotocasa</em> (<a href="https://www.fotocasa.es/">https://www.fotocasa.es/</a>).</p> <p>El dataset incluye 22 campos diferentes, aunque no todos ellos son obligatorios. A continuación, se describe cada uno de los campos:</p> <ul> <li><strong>Identificador</strong> - Como obligatorio. Este campo contiene un identificador único que permite identificar a las publicaciones de forma unívoca. Se utiliza el mismo identificador que asigna el portal web.</li> <li><strong>Provincia</strong> - Campo obligatorio. Nombre de la provincia en la que se ubica la propiedad.</li> <li><strong>Municipio</strong> - Campo obligatorio. Municipio donde se encuentra el inmueble.</li> <li><strong>Zona</strong> - Campo obligatorio. Zona de la localidad del inmueble.</li> <li><strong>Tipo</strong> - Campo obligatorio. Permite identificar el tipo de inmueble concreto. El tipo de inmueble puede ser en general piso, loft, apartamento, ático, dúplex, planta baja, estudio, casa o chalet, casa adosada, finca rústica, garaje, oficina, trastero, terreno, edificio, local o nave industrial dependiendo de las opciones seleccionas.</li> <li><strong>Precio</strong> - Campo obligatorio. Precio de venta expresado en euros y sin comas ni puntos decimales.</li> <li><strong>Dimensión</strong> - Campo obligatorio. Dimensión del inmueble expresada en metros cuadrados.</li> <li><strong>Habitaciones</strong> - Número de unidades de habitaciones con las que cuenta el inmueble.</li> <li><strong>Lavabos</strong> - Número de unidades de lavabos de la propiedad.</li> <li><strong>Planta</strong> - Número de planta en la que se encuentra el inmueble.</li> <li><strong>Ascensor</strong> - Si la propiedad cuenta con ascensor el campo será “SI”. Para el resto de los casos el campo estará vacío ya que no se puede deducir si realmente no tiene ascensor o falta indicar esta información.</li> <li><strong>Parking</strong> - Especifica si la propiedad cuenta con parking.</li> <li><strong>Estado</strong> - Estado de conservación del inmueble.</li> <li><strong>Calefacción</strong> - Tipo de energía que utiliza el mecanismo de calefacción.</li> <li><strong>Agua caliente</strong> - Tipo de energía que se utiliza para calentar el agua.</li> <li><strong>Antigüedad</strong> - Años de antigüedad desde la construcción el inmueble.</li> <li><strong>Orientación</strong> - Orientación respecto de los puntos cardinales.</li> <li><strong>Amueblado</strong> - Contiene la información sobre si el inmueble está amueblado.</li> <li><strong>Consumo</strong> - Calificación energética de consumo de energía.</li> <li><strong>Emisiones</strong> - Calificación sobre las emisiones de CO<sub>2</sub>.</li> <li><strong>Vendedor</strong> - Identifica si es un particular o el nombre de la agencia inmobiliaria que publica el anuncio.</li> <li><strong>Imagen</strong> - Campo obligatorio. Se identifica con “SI” en el caso de que se haya descargado la imagen principal del anuncio. En caso de que el anuncio no contenga imagen el campo será “NO”. Las imágenes se guardan en el fichero “images” y tiene como nombre el mismo valor del identificador de la publicación concreta. (Disponibles en <a href="https://zenodo.org/record/5652229/">https://zenodo.org/record/5652229/</a>) </li> </ul>
ScienceDex guides
Understand access before you commit
These curated guides explain access requirements, typical timelines, costs, and reuse considerations for widely used research datasets.
Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas is an Allen Institute collection of brain map atlases, datasets, APIs, and analysis tools covering mouse, human, and non-human primate brain resources.
Annotated Behaviour and Observability Dataset (ABODe)
ABODe is a University of Edinburgh DataShare dataset for behavior classification in group-housed mice using home-cage video, identities, bounding boxes, ground-plate positions, and annotator labels.
DANDI Archive for NWB datasets
DANDI is a BRAIN Initiative archive for publishing and sharing neurophysiology data, including electrophysiology, optophysiology, and behavioral data packaged as NWB and related standards.
International Brain Laboratory public data
The International Brain Laboratory public data releases expose standardized mouse decision-making experiments, including Neuropixels recordings, widefield calcium imaging, behavior, and session metadata accessed through the ONE API.
OpenNeuro
OpenNeuro is a free, open platform for sharing neuroimaging datasets, with public search, dataset pages, and download paths for web, S3, DataLad, and the OpenNeuro CLI.