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 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.

• 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/