Por Pablo Arranz 
El proyecto de abastecimiento de agua potable para el Camp d’Elx y Llano de San José en Elche está en marcha con una inversión estimada de 5,4 millones de euros. Este plan abarca cinco tramos, cada uno con sus propias extensiones de red y presupuestos asignados.
El primer tramo, el de Llano de San José, cuenta con una extensión de 3.696 metros de red y un presupuesto total de 1,9 millones de euros. Le sigue el tramo 2 en Camp d’Elx Matola, con 599 metros de red y un presupuesto estimado de 169.145 euros. El tramo 3, en Museo Puçol, tiene una extensión de red de 927 metros y un presupuesto de 467.284 euros. El tramo 4, en Carretera de León, abarca 4.063 metros de red con un presupuesto estimado de 2,6 millones de euros, mientras que el tramo 5 en Matola cuenta con 450 metros de red y un presupuesto estimado de 216.883 euros.
El alcalde ha destacado el compromiso del Ayuntamiento en revertir la desigualdad en el acceso al agua potable, asegurando que seguirán trabajando para llegar a casi 2.500 vecinos sin este servicio básico. La gerente de Aigües d’Elx, María José Toledo, ha anunciado que los vecinos podrán iniciar trámites para las acometidas que permitan la conexión con la red principal.
Por otro lado, el alcalde pedáneo del Llano de San José, José Sansano, ha expresado su gratitud hacia el Ayuntamiento de Elche por este avance significativo. Tras décadas de espera, finalmente logran tener acceso al agua potable, marcando un hito importante para la comunidad local. Este proyecto no solo busca mejorar la calidad de vida de los habitantes, sino también reducir la brecha de desigualdad entre los residentes del casco urbano y el Camp d’Elx. conjunto de datos.
2. Elimina valores atípicos o datos erróneos.
3. Estandariza o normaliza los datos si es necesario.
4. Verifica si hay valores faltantes y decide cómo manejarlos.
5. Divide los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba.
6. Aplica técnicas de reducción de dimensionalidad si es necesario.
7. Realiza un análisis exploratorio de los datos para comprender mejor su distribución.
8. Asegúrate de que los datos estén balanceados si es necesario.
9. Considera la posibilidad de crear nuevas características o variables.
10. Guarda el conjunto de datos limpio y preparado para su uso en modelos de aprendizaje automático.
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