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El Poder Judicial de la República de Chile está constituido por los tribunales nacionales, autónomos e independientes, establecidos por la ley, a los cuales les corresponde la función jurisdiccional, es decir, el conocimiento y resolución de conflictos de relevancia jurídica, cualquiera que sea su naturaleza o calidad de las personas que en ellos intervengan, sin perjuicio de las excepciones constitucionales o legales.
Nuestro proyecto busca analizar los datos de esta institución referente al ámbito Penal, la cual se refiere al conjunto de comportamientos que dan lugar a un hecho ilícito.
Un delito consiste en un comportamiento culpable y contrario a la ley que conlleva una pena o sanción, la cual se juzga en tribunales penales como son los Juzgados de Garantía, Juzgados de letras y Garantía y los Tribunales Orales, que además se encuentran organizados por territorio y asociados a Cortes de Apelaciones.
Los registros que se analizan se basan en el proyecto de Open Data del Poder Judicial (http://numeros.pjud.cl) donde se encuentran los datos de todos los tribunales del país en el período 2015 al 2019.
Entre las tareas realizadas en este proyecto estan:
├── LICENSE
├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train`
├── README.md <- The top-level README for developers using this project.
├── data
│ ├── external <- Data from third party sources.
│ ├── interim <- Intermediate data that has been transformed.
│ ├── processed <- The final, canonical data sets for modeling.
│ └── raw <- The original, immutable data dump.
│
├── docs <- A default Sphinx project; see sphinx-doc.org for details
│
├── models <- Trained and serialized models, model predictions, or model summaries
│
├── notebooks <- Jupyter notebooks. Naming convention is a number (for ordering),
│ the creator's initials, and a short `-` delimited description, e.g.
│ `1.0-jqp-initial-data-exploration`.
│
├── references <- Data dictionaries, manuals, and all other explanatory materials.
│
├── reports <- Generated analysis as HTML, PDF, LaTeX, etc.
│ └── figures <- Generated graphics and figures to be used in reporting
│
├── requirements.txt <- The requirements file for reproducing the analysis environment, e.g.
│ generated with `pip freeze > requirements.txt`
│
├── setup.py <- makes project pip installable (pip install -e .) so src can be imported
├── src <- Source code for use in this project.
│ ├── __init__.py <- Makes src a Python module
│ │
│ ├── data <- Scripts to download or generate data
│ │ └── make_dataset.py
│ │
│ ├── features <- Scripts to turn raw data into features for modeling
│ │ └── build_features.py
│ │
│ ├── models <- Scripts to train models and then use trained models to make
│ │ │ predictions
│ │ ├── predict_model.py
│ │ └── train_model.py
│ │
│ └── visualization <- Scripts to create exploratory and results oriented visualizations
│ └── visualize.py
│
└── tox.ini <- tox file with settings for running tox; see tox.readthedocs.io
Project based on the cookiecutter data science project template. #cookiecutterdatascience
pip install -e .
Press p or to see the previous file or, n or to see the next file
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