David Arango LondoñoAndrés Mauricio Mena RíosFaber Esteban Hurtado MurilloJefferson Sánchez Andrade2023-01-302024-02-032023-01-302024-02-032023https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/838Este 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.application/pdfapplication/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessModelo predictivoDengue graveCiencia de datosMachine LearningCalihttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2http://purl.org/coar/access_right/c_abf2