%0 Journal Article 
%A Pérez Suárez, Julio Manuel
%A Lei Lei, Kang Cheng
%A Natera Ariza, Jhon Naider
%A Dovale Morales, Issa David
%T Análisis de datos de la viruela símica


%U http://hdl.handle.net/10584/11884
%X En este proyecto se busca desarrollar una
aplicación para realizar el análisis de datasets con información
sobre el virus de la viruela símica, se pretende utilizar técnicas de
análisis de datos y de reconocimiento de patrones (Minería de
datos). Analizaremos cómo se comporta el virus y su
propagación, y con base a eso obtendremos indicadores
estadísticos, luego aplicaremos distintos métodos de regresión
lineal para realizar predicciones sobre la propagación a nivel
mundial.
Las pandemias y epidemias han afectado a la humanidad
desde hace un buen tiempo, siendo capaces de causar
millones de muertes. Por suerte, el avance tecnológico que se
da hoy en día es considerable con respecto a décadas
pasadas. Esto invita al uso de nuevas herramientas
tecnológicas para combatir y/o entender las pandemias y
otras enfermedades que se presentan hoy en día. Además,
existen estudios que confirman que el Covid-19 ha acelerado
el uso de tecnologías digitales e inteligentes (Moosavi et al.,
2021).

De esta forma, por medio de este trabajo se espera aportar
respuestas y conclusiones para que las personas puedan
conocer aún más acerca de este virus y que otros trabajos o
investigaciones puedan usar a este de referencia. Este trabajo
será útil para que los formuladores de políticas tomen
acciones inmediatas para mitigar el peligro de la pandemia y
mejorar el bienestar humano en las ciudades y, a largo plazo,
los ayudará a estar mejor preparados para manejar futuras
pandemias (Rahman et al., 2021).

%K Viruela símica
%K Inteligencia Artificial
%K brote de enfermedad
%K análisis de datos
%K correlación
%K análisis predictivo
%K aprendizaje supervisado
%K extracción de características
%K regresión lineal
%K Kfold
%K minería de datos
%K epidemia
%K pandemia
%K sobreajuste
%K Características polinómicas
%K Monkeypox
%K Artificial Intelligence
%K disease outbreak
%K data analysis
%K correlation
%K predictive analysis
%K supervised learning
%K feature extraction
%K linear regression
%K Kfold
%K Overfitting
%K Polynomial Features
%K Data Mining
%K epidemic
%K pandemic
%~ GOEDOC, SUB GOETTINGEN