diff --git a/estudiantes/mayuhg/aplicacion.png b/estudiantes/mayuhg/aplicacion.png
new file mode 100644
index 0000000..c0312a3
Binary files /dev/null and b/estudiantes/mayuhg/aplicacion.png differ
diff --git a/estudiantes/mayuhg/higa_ejerciciofinal.qmd b/estudiantes/mayuhg/higa_ejerciciofinal.qmd
new file mode 100644
index 0000000..2f04496
--- /dev/null
+++ b/estudiantes/mayuhg/higa_ejerciciofinal.qmd
@@ -0,0 +1,160 @@
+---
+title: "ejerciciofinal"
+format: html
+editor: visual
+---
+
+# Ejercicio Final
+
+Maestría en Humanidades Digitales (UNTREF)
+
+Módulo de Actualización Técnica y Herramientas Digitales
+
+**Alumna**: Mayumi Romina Higa
+
+## Introducción
+
+El presente ejercicio está basado en un dataset pequeño que armé a principios de año para una investigación en curso. La información se extrajo de una tirada preliminar del documento titulado *Análisis de las perspectivas de utilización de las computadoras en el campo bibliográfico y documentario"*, editado en 1969 por el Grupo de Documentación Mecanizada del Centro de Investigaciones Bibliotecológicas de la Universidad de Buenos Aires (UBA), disponible online en formato .pdf en el repositorio de la Universidad. Se destaca por la información brindada en el Apéndice N° II: Registro de equipos de computación instalados en República Argentina (hasta el 31 de diciembre de 1968), relevamiento del cual se desprende el dataset. El mismo fue publicado en Zenodo (DOI: [10.5281/zenodo.10695016](10.5281/zenodo.10695016)) y es de acceso libre.
+
+## 1. Configuración de entorno de trabajo
+
+```{r}
+rm(list = ls()) #limpieza de entorno
+getwd() #ubicación del directorio de trabajo
+setwd("C:/Users/Usuario/Documents/UNTREF/Modulo_Actualizacion/higa_ejerciciofinal") #establezco el nuevo directorio de trabajo
+list.files() #chequeo que estén los archivos que necesito para trabajar
+
+##Cargo las librerías que voy a necesitar:
+library(readr)
+library(tidyverse)
+library(writexl)
+library(ggplot2)
+```
+
+## 2. Importación de archivos
+
+```{r}
+read.csv("inibi_relevamientocomputadoras.csv") #abro la base de datos
+
+inibi <- data.frame(read_csv("inibi_relevamientocomputadoras.csv")) #genero un dataframe
+view(inibi) #compruebo que el dataframe se cargó correctamente
+```
+
+## 3. Exploración del data frame
+
+```{r}
+##usamos algunas funciones exploratorias:
+summary(inibi) #vemos que el dataframe cuenta con pocas variables numéricas (sólo latitud y longitud)
+dim(inibi) #vemos que el dataframe cuenta con 8 variables y 223 registros
+head(inibi, n = 10) #visualizamos las primeras 10 filas
+
+any(is.na(inibi)) #nos confirma que existen celdas vacías (NAs)
+
+inibi %>%
+  summarise_all(~sum(is.na(.))) %>%
+  gather(columna, cantidad_na) %>%
+  filter(cantidad_na > 0)
+
+##vemos que hay 161 celdas vacías sólo en una columna (aplicacion2)
+```
+
+## 4. Manipulación de datos
+
+Algunas preguntas posibles para realizar gráficos que contribuyan a la investigación, serían:
+
+-   ¿Dónde se localizaban las máquinas en 1969? (Georreferenciar)
+
+-   ¿Cuáles eran los modelos más populares? (Filtrar por modelo y graficar con barras)
+
+-   ¿Qué aplicaciones tenían esas computadoras? (Filtrar por aplicación y hacer un gráfico de tortas)
+
+-   Del sector de la administración pública, ¿qué instituciones adquirieron computadoras? (Filtrar por investigación).
+
+### 4.1. Georreferenciación de computadoras
+
+Para este paso utilicé la documentación del paquete mapview: [https://r-spatial.github.io/mapview/articles/mapview_01-basics.htm](https://r-spatial.github.io/mapview/articles/mapview_01-basics.html)
+
+```{r}
+install.packages("leaflet") #instalo el paquete leaflet
+install.packages("mapview") #instalo el paquete mapview que nos permite trabajar con mapas interactivos
+install.packages("leafpop") #instalo el paquete leafpop que nos permite hacer pop-ups con información
+
+library(leaflet) #cargo las librerías
+library(mapview)
+library(leafpop)
+library(dplyr)
+
+#hago el recuento de entidades según ubicación y las ordeno en forma descendente:
+inibi_ubicacion <- inibi %>% 
+  group_by(ubicacion, long, lat) %>% 
+  summarise(nro_entidades = n()) %>%
+  arrange(desc(as.numeric(nro_entidades)))
+
+view(inibi_ubicacion)
+#vemos que la mayor concentración se encuentra en Buenos Aires con 181 entidades
+
+#procedemos a mapear:
+mapview(inibi_ubicacion,
+       xcol = "long", #indico la columna x
+       ycol = "lat", #indico la columna y
+       zcol = "ubicacion", #indico la variable que quiero diferenciar por color
+       cex = "nro_entidades", #indico la variable a partir de la cual establecer el tamaño de los círculos (a mayor nro de entidades en un lugar, más grande será el círculo)
+       crs = 4269, #indico el estándar de proyección WGS84
+       grid = FALSE #saco la grilla que mapview tiene por default
+       )
+
+```
+
+### 4.2. Modelos populares
+
+```{r}
+#Para averiguar cuáles fueron los modelos de computadora más utilizados, utilizo el paquete ggplot
+
+install.packages("ggplot2")
+library(ggplot2)
+
+inibi_modelos <- inibi %>% 
+  group_by(casa, modelo) %>% 
+  summarise(nro_entidades = n()) %>%
+  arrange(desc(as.numeric(nro_entidades)))
+
+View(inibi_modelos)
+          
+
+##graficamos un gráfico de barras horizontal con ggplot
+p<-ggplot(data=inibi_modelos, aes(x=nro_entidades, y=modelo, fill=casa))+
+  geom_bar(stat="identity")+theme_minimal()
+p
+```
+
+### 4.3. Ámbitos de aplicación
+
+```{r}
+##agrupamos el dataset original por aplicación:
+inibi_aplicacion <- inibi %>% 
+  group_by(aplicacion1) %>% 
+  summarise(nro_entidades = n()) %>%
+  arrange(desc(as.numeric(nro_entidades)))
+
+View(inibi_aplicacion)
+
+##hacemos un gráfico de tortas:
+ggplot(inibi_aplicacion, aes(x="", y=nro_entidades, fill=aplicacion1)) +
+  geom_bar(stat="identity", width=1) +
+  coord_polar("y", start=0) +
+  geom_text(aes(label = paste0(nro_entidades, "%")), position = position_stack(vjust=0.5)) +
+  labs(x = NULL, y = NULL, fill = NULL) +
+  theme_void() #elimina el fondo y la grilla
+```
+
+### 4.4. Instituciones de la administración pública con computadoras
+
+```{r}
+#aplico el filtro para obtener un listado de las computadoras en el sector de investigación
+
+inibi_inv <- 
+        inibi %>%
+        filter(aplicacion1 == 'Administración pública')
+
+View(inibi_inv)
+```
diff --git a/estudiantes/mayuhg/inibi_relevamientocomputadoras.csv b/estudiantes/mayuhg/inibi_relevamientocomputadoras.csv
new file mode 100644
index 0000000..d283e0b
--- /dev/null
+++ b/estudiantes/mayuhg/inibi_relevamientocomputadoras.csv
@@ -0,0 +1,224 @@
+casa,modelo,ubicacion,lat,long,institucion,aplicacion1,aplicacion2
+IBM,IBM 305,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Compañía Fabril Financiera,Industria,Textil
+IBM,IBM 1410,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Corporación Argentina de Productores de Carne,Industria,Alimentos
+IBM,IBM 1460,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Dirección Nacional de Estadística y Censos,Administración pública,
+IBM,IBM 1460,Buenos Aires,-34.61,-58.37,SEGBA,Servicios públicos,
+IBM,IBM 1460,Córdoba,-31.41,-64.18,Industrias Kaiser Argentina,Industria,Automotores
+IBM,IBM 1460,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco Industrial de la República Argentina,Bancos,
+IBM,IBM 1620,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Universidad Católica Argentina,Enseñanza,
+IBM,IBM 1620,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Instituto Geográfico Militar,Investigación,
+IBM,IBM 1620,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Facultad de Ingeniería,Enseñanza,
+IBM,IBM 1620,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Facultad de Ingeniería,Enseñanza,
+IBM,IBM 1620,La Plata,-34.92,-57.95,Universidad Nacional de La Plata,Enseñanza,
+IBM,IBM 1620,La Plata,-34.92,-57.95,Dirección Provincial de Vialidad,Servicios públicos,
+IBM,IBM 1620,Tucumán,-26.82,-65.22,Universidad Nacional de Tucumán,Enseñanza,
+IBM,IBM 1620,Córdoba,-31.41,-64.18,Universidad Católica de Córdoba,Enseñanza,
+IBM,IBM 1401,Córdoba,-31.41,-64.18,Dirección de Rentas Provincia de Córdoba,Administración pública,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Aerolíneas Argentinas,Servicios públicos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,INDER,Administración pública,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,DGA,Fuerzas Armadas,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Aeronáutica,Fuerzas Armadas,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,"Municipalidad de Buenos Aires, Contaduría",Administración pública,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,SIAM,Industria,Artefactos para el hogar
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,La Franco Argentina,Seguros,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Secretaría de Comercio,Administración pública,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco de la Nación Argentina,Bancos,
+IBM,IBM 1401,Jujuy,-24.19,-65.29,Ingeniero Ledesma,Industria,Alimentos
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Shell,Industria,Petrolífera
+IBM,IBM 1401,San Nicolás,-33.33,-60.21,SOMISA,Industria,Metalurgia
+IBM,IBM 1401,San Nicolás,-33.33,-60.21,SOMISA,Industria,Metalurgia
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Jabón Federal,Industria,Productos de limpieza
+IBM,IBM 1401,Villa Constitución,-33.22,-60.32,ACINDAR,Industria,Metalurgia
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Continental,Seguros,
+IBM,IBM 1401,Rosario,-32.94,-60.63,Swift,Industria,Alimentos
+IBM,IBM 1401,La Plata,-34.92,-57.95,Swift,Industria,Alimentos
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Droguería Municipal,Industria,Laboratorios
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco Provincia,Bancos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco Provincia,Bancos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,ANGLO,Industria,Alimentos
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco Hipotecario Nacional,Bancos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Grafa,Industria,Textil
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Molinos,Industria,Alimentos
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Policía Federal,Policía,
+IBM,IBM 1401,Rosario,-32.94,-60.63,Unión Gremial Compañía de Seguros,Seguros,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Gas del Estado,Servicios públicos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Aduanas,Servicios públicos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Junta de Carnes,Servicios públicos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,El Continente,Finanzas,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,SEGBA,Servicios públicos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,CNAP,Servicios públicos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,CNAP,Servicios públicos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,CNAP,Servicios públicos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Ducilo,Industria,Textil
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,"IBM, Servicio de Datos",Servicio de Datos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,"IBM, Servicio de Datos",Servicio de Datos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,"IBM, Servicio de Datos",Servicio de Datos,
+IBM,IBM 1401,Buenos Aires,-34.61,-58.37,"IBM, Servicio de Datos",Servicio de Datos,
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Crush,Industria,Alimentos
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Coca-Cola,Industria,Alimentos
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Facultad de Ciencias Económicas,Enseñanza,
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Hisisa,Industria,Textil
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Fadete,Industria,Textil
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Squibb,Industria,Laboratorios
+IBM,IBM 1440,La Plata,-34.92,-57.95,Dirección de Escuelas de la Provincia de Buenos Aires,Administración pública,
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Castelar,Industria,Textil
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,ACA,Comercio,
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Llauró,Industria,Productos de limpieza
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Standard Electric,Industria,Artefactos para el hogar
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Saint,Industria,Alimentos
+IBM,IBM 1440,Córdoba,-31.41,-64.18,EPEC,Servicios públicos,
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Monumental,Seguros,
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Pfeizer,Industria,Laboratorios
+IBM,IBM 1440,Buenos Aires,-34.61,-58.37,"IBM, Planta Martínez",Servicio de Datos,
+IBM,IBM 1130,Rosario,-32.94,-60.63,Universidad Nacional del Litoral,Enseñanza,
+IBM,IBM 1130,Córdoba,-31.41,-64.18,Dinfia,Industria,Material aeronáutico
+IBM,IBM 1130,Corrientes,-27.46,-58.83,Universidad Nacional del Nordeste,Enseñanza,
+IBM,IBM 1130,Comodoro Rivadavia,-45.86,-67.49,Universidad de la Patagonia,Enseñanza,
+IBM,IBM 1130,La Plata,-34.92,-57.95,CSB Rivadavia,Seguros,
+IBM,IBM 1130,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Bullrich,Finanzas,
+IBM,IBM 1130,Córdoba,-31.41,-64.18,EPEC,Servicios públicos,
+IBM,IBM 1130,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Blaisten,Comercio,
+IBM,IBM 1130,San Juan,-31.53,-68.53,Universidad Nacional de Cuyo,Enseñanza,
+IBM,IBM 1130,Buenos Aires,-34.61,-58.37,La Nueva Seguros,Seguros,
+IBM,IBM 1130,Buenos Aires,-34.61,-58.37,H.M. Gama,Industria,Bodegas
+IBM,IBM 1130,Buenos Aires,-34.61,-58.37,CITMADE,Investigación,
+IBM,IBM 1130,Buenos Aires,-34.61,-58.37,"IBM, Centro de Instalaciones",Servicio de Datos,
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco Comercial,Bancos,
+IBM,IBM/360-20,La Plata,-34.92,-57.95,DEBA,Servicios públicos,
+IBM,IBM/360-20,Corrientes,-27.46,-58.83,Gobernación de Corrientes,Administración pública,
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Rigolleau,Industria,Vidrio
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Municipalidad de General Sarmiento,Administración pública,
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,SATYM,Industria,Textil
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Data Process,Servicio de Datos,
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Mellor Goodwin,Comercio,
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Colgate,Industria,Laboratorios
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco de Crédito Popular,Bancos,
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Prodata,Servicio de Datos,
+IBM,IBM/360-20,Rosario,-32.94,-60.63,John Deere,Industria,Maquinaria agrícola
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Universidad de Buenos Aires,Enseñanza,
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Piccardo,Industria,Tabaco
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Cinzano,Industria,Alimentos
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,La Nación Compañía de Seguros,Seguros,
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,"IBM, Centro Educativo",Servicio de Datos,
+IBM,IBM/360-20,Rosario,-32.94,-60.63,"IBM, Servicio de Datos",Servicio de Datos,
+IBM,IBM/360-20,Córdoba,-31.41,-64.18,"IBM, Servicio de Datos",Servicio de Datos,
+IBM,IBM/360-20,La Plata,-34.92,-57.95,"IBM, Servicio de Datos",Servicio de Datos,
+IBM,IBM/360-20,Buenos Aires,-34.61,-58.37,"IBM, Centro de Instalaciones",Servicio de Datos,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco Municipal de la Ciudad de Buenos Aires,Bancos,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,ENTel,Servicios públicos,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,ENTel,Servicios públicos,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,General Motors,Industria,Automotores
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Vialidad Nacional,Servicios públicos,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Chrysler,Industria,Automotores
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Sudamtex,Industria,Textil
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Gas del Estado,Servicios públicos,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Gas del Estado,Servicios públicos,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,SEGBA,Servicios públicos,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Philips,Industria,Artefactos eléctricos
+IBM,IBM/360-30,La Plata,-34.92,-57.95,Dirección Inmobiliaria de la Provincia de Buenos Aires,Administración pública,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Direct Marketing,Servicio de Datos,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,FIAT,Industria,Automotores
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Universidad Tecnológica Nacional,Enseñanza,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,City Bank,Bancos,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,ESSO,Industria,Petrolífera
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco Central,Bancos,
+IBM,IBM/360-30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,"IBM, Centro Educativo",Servicio de Datos,
+IBM,IBM/360-40,Buenos Aires,-34.61,-58.37,SEGBA,Servicios públicos,
+IBM,IBM/360-40,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco de la Nación Argentina,Bancos,
+IBM,IBM/360-40,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Dirección General Impositiva,Administración pública,
+IBM,IBM/360-40,Buenos Aires,-34.61,-58.37,"Municipalidad de Buenos Aires, Rentas",Administración pública,
+IBM,IBM/360-40,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco Hipotecario Nacional,Bancos,
+IBM,IBM/360-40,Buenos Aires,-34.61,-58.37,"IBM, Servicio de Datos",Servicio de Datos,
+Bull,Bull G.E.55,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Giménez Zapiola Viviendas,Finanzas,
+Bull,Bull G.E.55,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Audit S.A.,Servicio de Datos,
+Bull,Bull Gamma 10,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco Francés del Río de la Plata,Bancos,
+Bull,Bull Gamma 10,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Correos y Telecomunicaciones,Servicios públicos,
+Bull,Bull Gamma 10,Mendoza,-32.89,-68.82,"Gobierno de Mendoza, Rentas",Administración pública,
+Bull,Bull Gamma 10,Mendoza,-32.89,-68.82,"Gobierno de Mendoza, Ministerio de Hacienda",Administración pública,
+Bull,Bull Gamma 10,Buenos Aires,-34.61,-58.37,ODOL S.A.,Industria,Laboratorios
+Bull,Bull Gamma 10,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Hijos de Ybarra S.A.,Industria,Alimentos
+Bull,Bull Gamma 10,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Municipalidad de San Isidro,Administración pública,
+Bull,Bull Gamma 10,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Mercado de Valores,Comercio,
+Bull,Bull Gamma 10,Buenos Aires,-34.61,-58.37,SAFRAR Fábrica Peugeot,Industria,Automotores
+Bull,Bull Gamma 10,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Larousse,Comercio,
+Bull,Bull Gamma 10,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Municipalidad de Quilmes,Administración pública,
+Bull,Bull G.E. 115,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Junta Nacional de Granos,Administración pública,
+Bull,Bull G.E. 115,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Manufactura Algodonera,Industria,Textil
+Bull,Bull G.E. 115,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Ricardo Rossi Service Bureau,Servicio de Datos,
+Bull,Bull G.E. 115,Buenos Aires,-34.61,-58.37,CAMEA,Industria,Metalurgia
+Bull,Bull G.E. 115,Buenos Aires,-34.61,-58.37,SEOP,Servicios públicos,
+Bull,Bull G.E. 115,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Gendarmería Nacional,Fuerzas Armadas,
+Bull,Bull G.E. 115,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Bairesco,Servicio de Datos,
+Bull,Bull G.E. 115,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Gas del Estado,Servicios públicos,
+Bull,Bull Gamma 30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Dirección General de Administración Naval,Fuerzas Armadas,
+Bull,Bull Gamma 30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Yacimientos Petrolíferos Fiscales,Industria,Petrolífera
+Bull,Bull Gamma 30,La Plata,-34.92,-57.95,IOMA,Administración pública,
+Bull,Bull Gamma 30,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Banco Francés e Italiano,Bancos,
+Bull,Bull G.E. 400,Buenos Aires,-34.61,-58.37,SEGBA,Servicios públicos,
+Bull,Bull G.E. 400,Buenos Aires,-34.61,-58.37,Colegio de Escribanos,Comercio,
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