Typers - HackODS 2026 UNAM

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1. Datos del equipo

• Equipo: Typers

• Integrantes:

  • Enrique Emiliano Cano García
  • Valentina Ayelen Cruz Mendoza
  • Valeria Vianey Rodríguez Barrera

• ODS elegidos:

  • ODS 1: Fin de la pobreza
  • ODS 5: Igualdad de género

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2. Descripción del Problema

Pregunta Central

¿Cuál es el impacto de la brecha salarial de género en la tasa de pobreza laboral a nivel nacional en México?

Coherencia Narrativa

El proyecto analiza la intersección empírica entre la desigualdad de género y la precariedad económica extrema en el país. La premisa narrativa sostiene que la pobreza laboral no es un fenómeno neutral, sino que está fuertemente impulsado por una estructura salarial discriminatoria. Las mujeres en México enfrentan un doble impacto: menores ingresos promedio frente a sus pares masculinos y una alta concentración en el sector informal. A través de este análisis de datos, se demuestra cómo esta brecha de ingresos empuja a las mujeres por debajo de la Línea de Pobreza Extrema por Ingresos (canasta alimentaria), evidenciando que el ODS 1 (Fin de la pobreza) es inalcanzable sin antes erradicar la disparidad salarial establecida en el ODS 5 (Igualdad de género).

Potencial Impacto

Este tablero proporciona herramientas para la visualización y el conocimiento público al cuantificar a nivel nacional cómo la brecha de género condena a más mujeres a la pobreza laboral, el proyecto visibiliza un fallo sistémico. Demuestra con datos oficiales que la simple inserción laboral de la mujer en la economía mexicana no garantiza su subsistencia básica si persisten la informalidad y la desigualdad salarial, orientando el debate público hacia reformas estructurales urgentes en materia de equidad de ingresos y formalización.

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3. Selección, calidad y metadatos de los datos

Diccionario de Datos y Metadatos

Fuente	Indicador	Cobertura	Periodicidad
INEGI · ENOE	Ingreso laboral por sexo, rango salarial, entidad	2005 Q1 – 2025 Q4	Trimestral
CONEVAL · ITLP	Pobreza laboral, formal/informal, jefatura de hogar	2005 Q1 – 2024 Q4	Trimestral
INEGI · Cuenta Satélite TNRH	Valor económico del trabajo no remunerado por decil y función	2019–2023	Anual
INEGI · ENUT 2019	Horas de trabajo no remunerado por sexo y actividad	2019	—

Todos los datos son oficiales, públicos y están descargados en data/. Los scripts de limpieza y el notebook de consolidación están versionados en scripts/. El dataset final que alimenta el tablero es data/dataset_final_tablero.csv.

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4. Estructura del repositorio

Typers-HackODS/
├── README.md                         ← Este archivo
├── LICENSE                           ← Creative Commons BY-SA 4.0
├── pyproject.toml                    ← Dependencias (reemplaza requirements.txt)
├── uv.lock                           ← Versiones exactas — reproducibilidad 100%
├── .python-version                   ← Fija Python 3.14
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├── dashboard/                        ← Tablero Quarto
│   ├── index.qmd                     ← Código fuente del dashboard 
│   ├── _quarto.yml                   ← Configura salida en ../docs 
│   ├── styles.css                    ← Sistema de diseño (variables, tipografía, grid)
│   ├── GUIA_INSTALACION.md           ← Guía detallada paso a paso
│   └── assets/
│       ├── logo_hackods.png
│       └── unam-logo.svg
│
├── docs/                             ← Salida del render (generada automáticamente)
│   └── index.html                    ← Tablero autocontenido listo para publicar
│
├── data/
│   ├── dataset_final_tablero.csv     ← Dataset consolidado que alimenta el tablero
│   ├── *.csv / *.xlsx / *.ods        ← Datos crudos de CONEVAL e INEGI
│   └── clean_data/                   ← Datos intermedios limpios por indicador
│       ├── enoe_salarios_sexo_entidad.csv
│       ├── brecha_generacional_clean.csv
│       ├── horas_no_remuneradas_sexo_funcion.csv
│       ├── trabajo_no_remunerado_valor_decil.csv
│       └── proyecciones.csv
│
└── scripts/
    ├── limpieza_*.ipynb              ← Un notebook por fuente
    └── consolidacion_datos.ipynb     ← Une todos los datasets

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5. Reproducción del tablero

La guía detallada está en dashboard/GUIA_INSTALACION.md.

Requisitos

Herramienta	Instalación
Git	git-scm.com
uv (Astral)	astral.sh/uv

uv instala Python 3.14 y quarto-cli automáticamente — no necesitas instalarlos por separado.

Pasos

# 1. Clonar el repositorio
git clone https://github.com/hackods/Typers-HackODS.git
cd Typers-HackODS
 
# 2. Sincronizar el entorno (instala Python + dependencias + Quarto)
uv sync
 
# 3. Renderizar el tablero
uv run quarto render dashboard/index.qmd

Referencia rápida de comandos

Acción	Comando
Instalar dependencias	uv sync
Correr notebook python	uv run jupyter execute scripts/archivo.ipynb
Generar HTML final	uv run quarto render dashboard/index.qmd

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6. Licencia

Este trabajo está licenciado bajo Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-SA 4.0).