Data Science - cluster AI
Juan Ignacio Demaestri
Universidad Tecnológica Nacional
Reporte Final | Materia: Ciencia de Datos | Ingeniería Industrial | UTN FRBA
El principal objetivo de este trabajo es tratar de entender cómo afectan a la evolución del virus, diferentes variables, tales como factores climáticos, aglomeraciones de personas, el movimiento urbano, entre otros. Para ello, se tratará de predecir la evolución del virus mediante una regresión lineal acorde a dichos factores, empleando herramientas de Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Los datasets empleados para el armado del modelo que verifique la hipótesis son los que se detallan a continuación:
- Casos COVID-19. (Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, 2020). Incluye la cantidad de casos positivos, altas institucionales, fallecidos y descartados por COVID-19 según lo reportado por el Sistema Integrado de Información Sanitaria Argentino (SISA).
- Datos censo 2010 CABA. (Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, 2020)
- Molinetes 2020. (Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, 2020). Cantidad de pasajeros por molinete en cada estación en rangos de a 15 minutos y discriminando según tipo de pasaje correspondiente al año 2020.
- Estaciones Subtes(geolocalización) (Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, 2020)
- Barrios CABA(mapa) (Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, 2020)
- Medición factores meteorológicos CABA. (Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires, 2020). Información meteorológica recolectada por Torres de Monitoreo Inteligente (TMI) distribuidas en distintos puntos de la Ciudad.
Trabajo realizado :
1. EDA y Procesamiento de datos
2. Aplicación de Modelos de Machine Learning (se aplicaron modelos de aprendizaje supervisado) para realizar una regresión.
3. Slides del Proyecto
4. Video Exposición: https://youtu.be/9TE5cf5ERvs