Aplicación de la ciencia de datos para analizar la calidad del aire en el área metropolitana de Bucaramanga, Colombia
En este trabajo se empleará un proceso de ciencia de datos para analizar un dataset con el fin de revisar la información allí inmersa y con ello poder identificar posibles problemas con los índices que se muestran de la medición obtenida gracias a sensores instalados en puntos estratégicos de la ciu...
- Autores:
-
Ospina Montoya, Jhon Fredy
Valencia Ochoa, Kirlian David
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2024
- Institución:
- Corporación Universitaria Remington
- Repositorio:
- Repositorio institucional Uniremington
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/3658
- Palabra clave:
- Ciencia de datos
Metodología
Big data
Calidad de aire
Salud pública
Análisis de datos
Recopilación de datos
Bases de datos
- Rights
- openAccess
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- Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
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En este trabajo se empleará un proceso de ciencia de datos para analizar un dataset con el fin de revisar la información allí inmersa y con ello poder identificar posibles problemas con los índices que se muestran de la medición obtenida gracias a sensores instalados en puntos estratégicos de la ciudad de Bucaramanga para medir la calidad del aire. Este análisis inicia con la recolección y posterior limpieza de los datos, para asegurar una gran calidad y precisión. Teniendo en cuenta el manejo de valores faltantes se aplicarán visualizaciones de datos para identificar posibles patrones o tendencias en la contaminación del aire. Se finalizará con la interpretación de los resultados obtenidos para poder proporcionar estrategias de mitigación para que sean implementadas por las autoridades locales, basados en los índices permitidos de contaminación. Los datos utilizados son específicos sobre la contaminación del aire en el área metropolitana de Bucaramanga (AMB), aquí se indica que en el año 2018 se estableció una medida ambiental por parte de la administración municipal, la cual consistió en implementar sensores especializados en 5 sectores estratégicos de la ciudad, estos sensores a su vez fueron instalados en 5 estaciones (EST. LAGOS, EST. LA CIUDADELA, EST. SANTA CRUZ, EST. SAN FRANCISCO y EST. LAGOS DEL CACIQUE) en cada una de ellas se pudo medir la presencia en el aire de partículas contaminantes que son perjudiciales para la salud respiratoria de la población Material particulado de 10 Microgramos y 2.5 Microgramos (PM10 y PM2.5). |
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Teniendo en cuenta el manejo de valores faltantes se aplicarán visualizaciones de datos para identificar posibles patrones o tendencias en la contaminación del aire. Se finalizará con la interpretación de los resultados obtenidos para poder proporcionar estrategias de mitigación para que sean implementadas por las autoridades locales, basados en los índices permitidos de contaminación. Los datos utilizados son específicos sobre la contaminación del aire en el área metropolitana de Bucaramanga (AMB), aquí se indica que en el año 2018 se estableció una medida ambiental por parte de la administración municipal, la cual consistió en implementar sensores especializados en 5 sectores estratégicos de la ciudad, estos sensores a su vez fueron instalados en 5 estaciones (EST. LAGOS, EST. LA CIUDADELA, EST. SANTA CRUZ, EST. SAN FRANCISCO y EST. LAGOS DEL CACIQUE) en cada una de ellas se pudo medir la presencia en el aire de partículas contaminantes que son perjudiciales para la salud respiratoria de la población Material particulado de 10 Microgramos y 2.5 Microgramos (PM10 y PM2.5).PregradoIngeniero(a) de Sistemas17 p.application/pdfspaCorporación Universitaria RemingtonPereira (Risaralda, Colombia)Facultad de IngenieríasIngeniería de SistemasCiencia de datosMetodologíaBig dataCalidad de aireSalud públicaAnálisis de datosRecopilación de datosBases de datosAplicación de la ciencia de datos para analizar la calidad del aire en el área metropolitana de Bucaramanga, ColombiaTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Textinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoPublicationORIGINALRIU-PRE-2024 Aplicacion ciencia datos.pdfRIU-PRE-2024 Aplicacion ciencia datos.pdfapplication/pdf695974https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/ceff3618-536a-49a3-9a07-2f5ea1e47ee6/download0d6b3f4e350122bb24f421b383f40fe7MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/2f370787-3718-4cd0-aba7-8d546bee42de/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52BL-FR-11 Cesión Derechos_TG.pdfapplication/pdf570415https://repositorio.uniremington.edu.co/bitstreams/10d629de-52ab-410c-8d85-66b3cab19f24/download14942f6be91a20832fd04188c3ad0ae4MD53123456789/3658oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/36582024-07-25 14:08:27.92https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Derechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024open.accesshttps://repositorio.uniremington.edu.coRepositorio UNIREMINGTONbiblioteca@uniremington.edu.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 |