LifeSkills for Power Women

¡Bienvenidos/as/es a Hacktoberfest 2024 con Dalia Empower! Este repositorio tiene como objetivo analizar datos relacionados con habilidades para la vida (LifeSkills) y su impacto en el desarrollo personal y profesional de mujeres. Queremos generar insights que ayuden a entender cómo las habilidades como comunicación efectiva, inteligencia emocional, resiliencia y toma de decisiones influyen en el éxito laboral, académico y social de mujeres.

A lo largo de Hacktoberfest, invitamos a todos los interesados en ciencia de datos, empoderamiento femenino y LifeSkills a contribuir a este proyecto para crear visualizaciones y análisis significativos.

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🚀 Cómo participar

1. Clona el repositorio

   • Haz un fork del repositorio y luego clónalo a tu máquina local:

     git clone https://github.com/TU-USUARIO/LifeSkills4PowerWomen.git
     cd LifeSkills4PowerWomen

2. Instala las dependencias localmente

   • Asegúrate de tener Python y pip instalados. Luego instala las bibliotecas necesarias:

     pip install -r requirements.txt

   O usa Google Colab

   Si prefieres no configurar el entorno local, puedes ejecutar y colaborar directamente desde Google Colab, sin necesidad de instalar nada en tu computadora.

   Pasos para Colaborar en Google Colab:

   1. Abre este enlace para iniciar el notebook en Google Colab: Abrir en Google Colab.
   2. Sube el archivo .ipynb que desees trabajar desde la carpeta Notebooks/.
   3. Asegúrate de clonar el repositorio y cargar los datos dentro de Colab:
   • Ejecuta las siguientes celdas en el notebook para clonar el repositorio y acceder a los datasets:

     !git clone https://github.com/TU-USUARIO/LifeSkills4PowerWomen.git
     %cd LifeSkills4PowerWomen

   4. Realiza el análisis, las visualizaciones o los cambios necesarios en Colab.
   5. Descarga el notebook actualizado desde Google Colab y realiza un pull request (PR) desde tu máquina local siguiendo los pasos mencionados anteriormente.

3. Selecciona un Tarea

   • Consulta la lista de "Issues" en el repositorio y selecciona una tarea que se ajuste a tus intereses y nivel de experiencia. ¡Las tareas están etiquetadas para ayudarte a encontrar la más adecuada para ti!

4. Contribuye y haz un Pull Request

   • Una vez que hayas realizado los cambios, crea un pull request (PR) con una descripción detallada de lo que has trabajado. Asegúrate de seguir nuestra guía de contribución para mantener el formato y los estándares del proyecto.

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🧑‍💻 Tipos de Contribuciones

• Análisis de datos: Contribuye con notebooks que analicen el impacto de LifeSkills en diferentes ámbitos (laboral, académico, social).
• Visualizaciones: Desarrolla gráficos y visualizaciones significativas para mostrar los resultados de los análisis de datos.
• Limpieza y mejora de datos: Ayuda a limpiar, transformar y documentar los datasets.
• Documentación: Mejora las guías de uso, ejemplos y recursos educativos sobre el análisis de datos y empoderamiento femenino.

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📊 Fuentes de datos y datasets recomendados

A continuación, te proporcionamos algunas fuentes de datos y APIs de libre acceso que contienen información valiosa para analizar habilidades para la vida (LifeSkills) y empoderamiento femenino:

1. World Bank Data (Banco Mundial)

   • Descripción: Datos sobre indicadores de género, educación, empleo y participación económica de mujeres a nivel global.
   • Enlace: https://data.worldbank.org/
   • API: https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/articles/889392-about-the-indicators-api-documentation

2. UN Women Data Hub

   • Descripción: Datos e informes sobre igualdad de género, empoderamiento femenino, educación y participación laboral.
   • Enlace: https://data.unwomen.org/

3. Kaggle Datasets

   • Descripción: Colección de datasets gratuitos sobre temas de empoderamiento femenino, género y habilidades para la vida.
   • Enlace: https://www.kaggle.com/datasets

4. UNESCO Institute for Statistics (UIS)

   • Descripción: Estadísticas sobre educación, equidad de género y datos sociales para medir el impacto de habilidades blandas y educación en el empoderamiento.
   • Enlace: http://data.uis.unesco.org/

5. OECD Data

   • Descripción: Datasets sobre la igualdad de género en temas como educación, mercado laboral y salud.
   • Enlace: https://data.oecd.org/

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📈 Herramientas y tecnologías

• Python: Lenguaje principal para el análisis de datos.
• Bibliotecas: Pandas (manipulación de datos), NumPy (cálculos numéricos), Matplotlib y Seaborn (visualizaciones).
• Jupyter Notebooks: Herramienta para crear y compartir análisis interactivos.

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✨ Métricas de éxito

Queremos que este proyecto tenga un impacto positivo, y estas son algunas de las formas en las que mediremos el éxito:

• Número de contribuciones y PRs realizadas durante Hacktoberfest.
• Colaboraciones diversas y análisis significativos.
• Visualizaciones e informes que generen conciencia sobre la importancia de LifeSkills y empoderamiento femenino.

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📧 Contacto

Si tienes alguna pregunta, sugerencia o deseas colaborar en algo específico, no dudes en abrir un "Issue" o comunicarte con las y los mantenedores del repositorio.

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