Back to Catalog

Прогнозирование и ГЕО визуализация для Здравоохранения

IntermediateGuided Project

Лабораторная работа посвящена тому, как можна провести базовый анализ Больших данных о распространении COVID-19 в мире. Рассмотрены возможности прогнозирования на основе линейной регрессии, получения статистических характеристик и создания интерактивных карт, показывающих динамику распространения вируса.

Language

  • Russian

Topic

  • Data Analysis

Industries

  • Healthcare, Здравоохранение

Skills You Will Learn

  • Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence

Offered By

  • IBM

Estimated Effort

  • 1 hour

Platform

  • SkillsNetwork

Last Update

  • October 24, 2024
About this Guided Project
На сегодняшний день существует множество открытых источников данных о распространении COVID-19 в мире. Однако, инструментов для прогнозирования и визуализации этих процессов представлено немного. В лабораторной работе будет показано, каким образом можна загружать данные из открытых источников, выполнять предварительный анализ данных, преобразовывать и очищать данные, выполнять корреляционный и лаг-анализ.

Далее будут рассмотрены 2 различных математических подхода к расчету прогноза на основе линейной регрессии.

Для этого будет произведено разделение набора данных на обучающий и тестовый наборы и продемонстрировано, как строить модели, используя два разных фреймворка. Следующим шагом будет построение прогноза и анализ точности и адекватности полученных моделей.

В конце лабораторной работы будет показано, как визуализировать динамику распространения инфекции COVID на интерактивных картах.

Instructors

Yaroslav Vyklyuk

Full Professor, Doctor of Computer Science, PhD

Dr. Yaroslav Vyklyuk is a full professor at the Lviv Polytechnic National University, Department of Artificial Intelligence Systems. He is an author of over 210 scientific works, 10 monographs, and books, a member of the Editorial Board of 6 international scientific journals, member of the Academic Councils on protection Ph.D. and DrSc thesis in "Mathematical modeling and computational methods". Research Interests: Data Science, Applied System Analysis, Mathematical Modeling, and Decision Making of Complex Dynamic Systems (socio-economic, geographical, tourist, and crisis systems) using Artificial Intelligence Technology, DataMining, Big Data, Parallel Calculations, Statistics, Econometrics, Econophysics and other Advanced Mathematical Methods with implementation into information, WEB, and geographic information systems.

Read more

Kateryna Hazdiuk

PhD of Software Engineering

I am an assistant professor at the Yuriy Fedcovych Chernivtsi National University, Software of Computer Systems Department; an author of over 40 scientific works and 10 training manuals. Research Interests: Mathematical Modeling of Complex Dynamic Systems (bio-like systems, socio-economic, geographical systems), Data Science, Decision Making using Artificial Intelligence Technology, DataMining, Big Data, Parallel Calculations, Statistics, and other methods.

Read more