Título
[pt] COVID-19: UMA APLICAÇÃO DE DATA SCIENCE, POR MEIO DE CLUSTERING EM PYTHON, PARA ANALISAR A RELAÇÃO ENTRE OS DADOS SOCIODEMOGRÁFICOS E AS MEDIDAS DE CONTENÇÃO COM A EVOLUÇÃO DO NÚMERO DE CASOS CONFIRMADOS DA DOENÇA
Autor
[pt] INGRID FERNANDES RIBEIRO FABIO
Autor
[pt] RAISSA VIEGAS SIFFERT GIRUNDI
Vocabulário
[pt] CLUSTERIZACAO
Vocabulário
[pt] HDBSCAN
Vocabulário
[pt] COVID-19
Vocabulário
[pt] DATA SCIENCE
Resumo
[pt] A COVID-19 foi decretada pela Organização Mundial da Saúde (OMS) como uma pandemia
global em 11 de março de 2020. Por ser uma doença nova no mundo, não existiam vacinas ou
medicamentos eficazes e, por isso, a luta dos países para contê-la começou com a adoção de
diversas intervenções não farmacêuticas, ou seja, medidas de contenção como fechamento de
escolas e locais de trabalho. Após um ano do início da pandemia causada pelo coronavírus,
este trabalho busca analisar se existem correlações entre os dados sociodemográficos dos
países e as medidas de restrições adotadas por eles com a evolução do número de casos da
doença. Através do ciclo de vida de Data Science, foram utilizadas técnicas de Clusterização
em Python (K-means, Agglomerative, DBSCAN e HDBSCAN) para encontrar as
semelhanças e/ou discrepâncias entre os países agrupados. Na visualização dos resultados,
obtiveram-se indícios de confirmação da hipótese de pesquisa inicial, havendo algumas
exceções de países que se destacaram dentro dos seus clusters por motivos diversos.
Orientador(es)
FERNANDA ARAUJO BAIAO AMORIM
Catalogação
2021-07-28
Tipo
[pt] TEXTO
Formato
application/pdf
Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53944@1
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53944
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