El Ayuntamiento de Cáceres ha anunciado un ambicioso plan para hacer más accesibles los pasos de peatones en toda la ciudad. Con el objetivo de mejorar la movilidad y la calidad de vida de todas las personas, se llevará a cabo la adaptación de más de 400 cruces peatonales en diferentes barrios.
El alcalde de Cáceres, Rafa Mateos, junto con representantes de asociaciones y colectivos de personas con discapacidad, ha supervisado la implementación de estas medidas en un paso de peatones ya adaptado en la calle Argentina. Este proceso ha sido consensuado con entidades como la ONCE, AEMDI, COCEMFE, la Asociación de Enfermos de Esclerosis Múltiple de Cáceres y la OTAEX, que forman parte de la mesa de trabajo encargada de coordinar estas acciones junto con la concejalía de Infraestructuras del Ayuntamiento.
El proyecto, que contará con una inversión de 400.000 €, priorizará la adaptación de aquellos pasos de peatones cercanos a centros de atención a personas con movilidad reducida, residencias de mayores, colegios, centros sanitarios, entre otros. Se eliminarán las barreras físicas, como los peldaños, y se instalará pavimento podotáctil conforme a la normativa vigente.
Además, se han tenido en cuenta las características demográficas de cada distrito de la ciudad para asegurar la accesibilidad en todos los barrios. El objetivo final es crear una red de itinerarios accesibles que mejoren la experiencia de desplazamiento en Cáceres.
Con estas acciones, el Ayuntamiento busca avanzar en accesibilidad de manera sensata y respondiendo a las necesidades reales de la comunidad. El compromiso con la inclusión y la igualdad de oportunidades se refleja en esta iniciativa, que busca hacer de Cáceres una ciudad más amigable y accesible para todos sus habitantes. conjunto de datos de interés.
2. Elimina valores atípicos.
3. Normaliza o estandariza los datos si es necesario.
4. Verifica la consistencia de los datos.
5. Elimina valores nulos o faltantes.
6. Revisa la calidad de los datos.
7. Realiza un análisis exploratorio de los datos.
8. Transforma los datos si es necesario para su análisis.
9. Prepara los datos para su uso en modelos predictivos o análisis estadísticos.
10. Guarda el conjunto de datos limpio y listo para su análisis.
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