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Technical Guide: Implementing SHACL
The adoption of the new DCAT-AP-ES profile aligns Spain with the application profile in Europe (DCAT-AP), facilitating automatic federation between data catalogs defined in RDF (Resource Description Framework).
In this RDF graph environment where flexibility is the norm, the absence of traditional…
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Nuevas tendencias y desafíos en el mundo de los datos
El ecosistema digital en torno a los datos ha evolucionado de forma acelerada en los últimos años. Si anteriormente el debate se centraba en el volumen y la velocidad, hoy en día nos encontramos ante un escenario más complejo, donde la inteligencia artificial…
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Public sector data reuser´s decalogue
The "Public Sector Data Re-User´s Decalogue" (2025 edition), offers an updated guide to facilitate the access, reuse and enhancement of public sector information in the current context marked by the data economy, artificial intelligence and new European regulatory frameworks. It maintains its…
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Technical guide: Data version control
Data possesses a fluid and complex nature: it changes, grows, and evolves constantly, displaying a volatility that profoundly differentiates it from source code. To respond to the challenge of reliably managing this evolution, we have developed the new 'Technical Guide: Data Version Control'.
This…
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Data Scientist's Decalogue
Data science has become a pillar of evidence-based decision-making in the public and private sectors. In this context, there is a need for a practical and universal guide that transcends technological fads and provides solid and applicable principles. This guide offers a decalogue of good practices…
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A practical introductory guide to exploratory data analysis in Python
The following presents a new guide to Exploratory Data Analysis (EDA) implemented in Python, which evolves and complements the version published in R in 2021. This update responds to the needs of an increasingly diverse community in the field of data science.
Exploratory Data Analysis (EDA)…
- Guides
A practical introductory guide to exploratory data analysis
Before performing data analysis, for statistical or predictive purposes, for example through machine learning techniques, it is necessary to understand the raw material with which we are going to work. It is necessary to understand and evaluate the quality of the data in order to, among other…
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Share-PSI 2.0: Las mejores prácticas para compartir información del sector público
Iniciativa Aporta – Datos.gob.es ha actualizado y enriquecido las 56 mejores prácticas para compartir información del sector público que fueron recopiladas por la red temática Share-PSI 2.0. El repositorio de Share-PSI 2.0. concebido para servir de orientación a todas las organizaciones públicas a…
- Guías
Estudios de Caracterización del Sector Infomediario 2014
En el marco del Proyecto Aporta se ha lanzado la tercera edición del Estudio de Caracterización del Sector Infomediario el cual identifica y clasifica la actividad empresarial basada en productos y/o servicios que reutilizaban la información del sector público en España; teniendo en cuenta tanto a…
- Informes y estudios
Documentos de ayuda para un organismo RISP
Desde que se traspuso la Directiva 2003/98/CE del Parlamento Europeo y del Consejo, de 17 de noviembre de 2003, relativa a la reutilización de la información del sector público en la Ley 37/2007, de 16 de noviembre, sobre reutilización de la información del sector público, han sido numerosos…
- Materiales formativos
