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├── .github/workflows
│   └── run_getmap.yml            # Crea una MV, obtiene credenciales desde Secrets, corre el script cada 30min y hace el commit -> push
│
├── data
│   └── csv
│   │   └── acum_data.csv         # Datos acumulados de los últimos N días, se usan para modelo de pronóstico
│   │   └── coordinates.csv       # Coordenadas de cada estación Ecobici, para el mapa de predicción
│   │   └── df_for_map.csv        # Predicción de bicicletas disponibles para cada estación
│   └── model
│   │   └── model.xz              # Diccionario con modelo y objetos para escalar
│   │   └── tad_for_pred.xz       # Función para re-estrucutar nuevos datos como el modelo lo necesita
│   └── shp
│       └── ...                   # Archivos necesarios para desplegar los límites por Código Postal en CDMX
│
├── media
│   └── map
│       └── cdmx.png              # Delimitación de códigos postales en CDMX
│       └── future_map.png        # Mapa de disponibilidad dentro de una hora, utiliza los datos actuales para predecir
│       └── map.png               # Imagen del mapa de disponibilidad, se actualiza automáticamente cada 30min
│
├── scripts
│   ├── __init__.py               # Para que el directorio se trabaje de forma modular
│   ├── ecoPredict.py             # Recibe los datos transformados desde ecoTad.py para aplicar el modelo de predicción
│   ├── ecoTad.py                 # Re-estructura los datos tal que el modelo prediga la demanda futura
│   ├── map.py                    # Clase con métodos como importar datos desde API, creación de variables, reestructuración de datos, etc
│   └── run_getmap.py             # Llama a la clase de "map.py" y las credenciales desde GitHub Secrets para correr el proceso
│
└── requirements.txt              # Instalar las librerías necesarias con el comando: pip install -r requirements.txt