Analizando Datos de COVID-19

September 24, 2020

Analizando Datos de COVID-19


1.- La importancia del análisis de datos durante la pandemia

2.- ¿De dónde vienen las bases de datos?

3.- Tipos de análisis: descriptivo, predictivo, prescriptivo

4.- Herramientas y lenguajes de programación

5.- Ejemplo, paso a paso de análisis de datos con R

6.- Principales modelos estadísticos y Machine Learning.

La importancia del Análisis de datos durante la pandemia


El análisis de datos nos ayuda a tener una mejor comprensión de los datos que están siendo extraídos, hay que tener en mente que datos no es lo mismo a informacion. por tener muchos datos no significa que se tenga mucha informacion, la información es el extracto de valor procesados de dichos datos. El sistema de recuperación de datos funciona de la siguiente forma.

flujo de recolección de datos.

El flujo de recolección de datos empieza en el monitoreo desde puntos estratégicos afiliados a diferentes sistemas de salud, hospitales, clínicas, centros de salud, etc. el segundo paso es hacer un informe por parte de las autoridades correspondiente, estos son medios digitales, gobiernos estales y federal, para después llegar a la toma de decisiones basado en lo que es mejor para la comunidad y nosotros mismos como individuos, que también tomamos acción y precauciones basados en los informes de medios de comunicación, universidades y gobiernos.

fuentes de bases de datos

Es importante verificar de donde vienen las diferentes bases de datos que estamos consultando para saber que son fuentes confiables de consulta, en este caso tenemos organismos nacionales como el INEGI y Datos Abiertos en la Dirección General de Epidemiologia.

Tipos de Análisis

Durante este ejercicio nos basamos en hacer un análisis descriptivo que significa que estamos explorando lo que paso o lo que esta pasando en ese momemento, sin tratar de hacer predicciones del comportamiento de la pandemia.

Proceso típico de análisis de datos.

Seguimos la metodología clásica de análisis de datos, desde entender los requerimientos del análisis, procesamiento y preparación de los datos. con esto listo la exploración y la creación de graficas es lo mas interesante y fácil de ejecutar.

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