Análisis descriptivo y predictivo para la vigilancia de los casos de dengue grave en la ciudad de Cali

Este proyecto de ciencia de datos desarrolla un modelo predictivo que permite estimar la cantidad de casos de dengue grave que ocurren en un determinado momento en la ciudad de Cali. Para eso, se realiza un análisis de la dinámica de la enfermedad, considerando aspectos como la temporalidad, la inci...

Full description

Autores:
Andrés Mauricio Mena Ríos
Faber Esteban Hurtado Murillo
Jefferson Sánchez Andrade
Tipo de recurso:
Masters Thesis
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Repositorio:
Vitela
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/838
Acceso en línea:
https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/838
Palabra clave:
Modelo predictivo
Dengue grave
Ciencia de datos
Machine Learning
Cali
Rights
openAccess
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
Description
Summary:Este proyecto de ciencia de datos desarrolla un modelo predictivo que permite estimar la cantidad de casos de dengue grave que ocurren en un determinado momento en la ciudad de Cali. Para eso, se realiza un análisis de la dinámica de la enfermedad, considerando aspectos como la temporalidad, la incidencia geográfica y algunas variables sociodemográficas; además, se construyen modelos predictivos basados en cuatro algoritmos de Machine Learning, el uso de fuentes de datos informales, y la incorporación de una variable novedosa como predictor. La primera parte del proyecto se enfoca en análisis descriptivos del dengue grave en Cali, a partir del procesamiento de los registros históricos oficiales, con el propósito de comprender patrones y tendencias de la enfermedad e identificar factores relacionados con su incidencia. La segunda sección del proyecto gira alrededor de la determinación del mejor modelo para predecir la cantidad de casos de dengue en Cali, haciendo uso de una variedad de recursos de la ciencia de datos para la construcción, evaluación y análisis de los candidatos.