Publication:
Algoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de lugares con mayor incidencia de Covid-19, utilizando estrategias de machine learning

Simple item page
dc.contributor.advisorBriñez de León, Juan Carlos
dc.contributor.authorCastro Camargo, Oscar Andrés
dc.date.accessioned2024-04-16T12:23:00Z
dc.date.available2024-04-16T12:23:00Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractLa propagación descontrolada del COVID-19 en China, Italia, Irán y la República de Corea resultó en un porcentaje más alto de casos en comparación con países como Francia, España, Alemania, Emiratos Árabes Unidos y otras naciones europeas. Varios factores contribuyeron a esta notable diferencia en las tasas de incidencia. En China, donde se originó el brote, la falta de preparación inicial y la demora en implementar medidas de contención efectivas permitieron que el virus se propagara rápidamente. La alta densidad poblacional en algunas regiones y la intensa movilidad interna fueron facilitadores adicionales de la transmisión (Huang et al., 2020). Italia fue uno de los primeros países europeos en registrar un gran número de casos debido a la tardanza en imponer medidas de distanciamiento social, la alta proporción de población anciana vulnerable y la arraigada cultura de reuniones familiares frecuentes (Remuzzi & Remuzzi, 2020). En Irán, las autoridades fueron lentas en reconocer la gravedad de la situación y tardaron en implementar medidas de contención adecuadas. Además, la celebración de eventos masivos y la negativa inicial a cancelar las peregrinaciones religiosas aceleraron la propagación del virus (Abdi, 2020). La República de Corea experimentó un brote significativo relacionado con la Iglesia de Shincheonji, cuyos miembros se reunían en lugares cerrados y algunos ocultaron inicialmente sus afiliaciones, dificultando el rastreo de contactos (Lee et al., 2020). En contraste, países como Francia, España, Alemania y los Emiratos Árabes Unidos, si bien tuvieron un número considerable de casos, implementaron medidas de contención más rápidamente y contaban con sistemas de salud más preparados, lo que pudo haber contribuido a una menor tasa de incidencia en comparación con los primeros países mencionados (Legido-Quigley et al., 2020).
dc.description.degreelevelTecnologíaspa
dc.description.degreenameTecnólogo(a) en Desarrollo de Softwarespa
dc.format.extent20 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/2661
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programTecnología en Desarrollo de Softwarespa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2024spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectCovid-19spa
dc.subjectDatasetsspa
dc.subjectAnálisis de datosspa
dc.subjectMachine learningspa
dc.subjectClasificaciónspa
dc.subjectRegresiónspa
dc.subjectClusteringspa
dc.subject.lembEnfermedades respiratorias
dc.subject.lembToma de decisiones
dc.subject.lembAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.titleAlgoritmo computacional para el análisis y toma de decisiones en datos de lugares con mayor incidencia de Covid-19, utilizando estrategias de machine learningspa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
RIU-PRE-2024 Algoritmo computacional analisis.pdf
Size:
918.58 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 2 of 2
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
No Thumbnail Available
Name:
Cesión Derechos_TG 9.pdf
Size:
293.27 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Download
Collections
Tecnología en Desarrollo de Software