Avísame cuando se vuelvan a actualizar los datos

Contrato en

Alquiler de maquinaria pesada para atender emergencia en el cantón de ACOSTA - Distrito Cangrejal

COMPARTIR

La url copiada o compartida es la página exacta actual, con los filtros que estén aplicados si estás en el buscador.
REPORTAR

¿Qué deseas reportar?

RESUMEN DEL CONTRATO 2017PI-000543-0006500001-432018100900119

Importe total

22.8 millones de colones (22,800,000 CRC)

Período de contrato(s)

Entre el 11 de mayo de 2018 y el 11 de junio de 2018

Unidad compradora

COMISION NACIONAL DE PREVENCION DE RIESGOS Y ATENCION DE EMERGENCIAS de nivel federal en Costa Rica

Proveedor(es)

CONSTRUCTORA SANTA ELENA DE POAS SOCIEDAD ANONIMA de Costa Rica

Este contrato es parte de un expediente. Ver expediente ocds-rwubve-2017PI-000543-0006500001 en formato Open Contracting Data Standard.

Ver contrato en www.sicop.go.cr

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

Nivel de gobierno

País(es)

Unidad compradora

COMISION NACIONAL DE PREVENCION DE RIESGOS Y ATENCION DE EMERGENCIAS

Tipo de convocatoria

CONTRATACIÓN ESPECIAL (direct)

Estado de la convocatoria

complete

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

Título del contrato

Alquiler de maquinaria pesada para atender emergencia en el cantón de ACOSTA - Distrito Cangrejal

Proveedor(es/as)

CONSTRUCTORA SANTA ELENA DE POAS SOCIEDAD ANONIMA

Monto

22.8 millones de colones (22,800,000 CRC)

Período de ejecución

11 de mayo de 2018 a 11 de junio de 2018

Código interno de la adjudicación

432018100900119

Documentos oficiales

Ver resolución de adjudicación 1 en sitio oficial www.sicop.go.cr

Este contrato está (terminated)
Este contrato es una extensión, tiene correcciones o enmiendas

IMPLEMENTACIÓN

No hay datos

INFORMACIÓN GENERAL

Fecha de actualización en QQW

28 de noviembre de 2021

Documentos oficiales

Ver resolución de adjudicación 1 en sitio oficial www.sicop.go.cr

Fuente(s)

SICOP (Costa Rica)

Forman parte del proyecto

TodosLosContratos.cr

Organización responsable de la importación

INNOVAAP

Nota: La descarga en formato CSV está temporalmente deshabilitada debido a la migración del servidor. Por favor utiliza el formato JSON para importar los datos.

Elije el sistema en el cuál deseas utilizar los datos para ver las instrucciones. Para metodología de investigación puedes consultar el Manual para investigar contrataciones abiertas.

R (json)

Agrega en tu código:



                        library(rjson) 

                        #Read JSON data into R  

                        data <- fromJSON(file="http://localhost:10010/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=2017PI-000543-0006500001-432018100900119")

Python (json)

Agrega en tu código:


                        import json, urllib 


                        #Read JSON data into python  

                        response = urllib2.urlopen('http://localhost:10010/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=2017PI-000543-0006500001-432018100900119')   

                        data = json.loads(response.read())

Python (pandas, json)

Agrega en tu código:


                        import pandas as pd 


                        #Read JSON data into pandas  

                        df = pd.read_json('http://localhost:10010/v3/contracts?limit=1&sort=&embed=true&db_prefix=&id=2017PI-000543-0006500001-432018100900119')

Avísame cuando se vuelvan a actualizar los datos

Gracias. Ayúdanos con unas preguntas rápidas:

Alquiler de maquinaria pesada para atender emergencia en el cantón de ACOSTA - Distrito Cangrejal

RESUMEN DEL CONTRATO 2017PI-000543-0006500001-432018100900119

CALIDAD DE CONTRATO

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

IMPLEMENTACIÓN

INFORMACIÓN GENERAL

Avísame cuando se vuelvan a actualizar los datos

Gracias. Ayúdanos con unas preguntas rápidas:

Alquiler de maquinaria pesada para atender emergencia en el cantón de ACOSTA - Distrito Cangrejal

RESUMEN DEL CONTRATO 2017PI-000543-0006500001-432018100900119

CALIDAD DE CONTRATO

PLANEACIÓN

CONVOCATORIA

ADJUDICACIÓN Y CONTRATO

IMPLEMENTACIÓN

INFORMACIÓN GENERAL

Importar y usar datos