Análisis de COVID-19 en Argentina

Introducción

  • Contagios por rango etario
  • Predicciones en base a estudios previos
  • Diferencias entre datasets: Min de Salud vs. COVID Stats AR
  • Mapa con densidad de muertes por departamento/comuna

Contagios por rango etario

Limpieza de datos para análisis de contagiados

Normalización

# Contagiados
(df_poblacion_contagiados['total'] / df_poblacion['total']) * 100
# Fallecidos
(df_poblacion_fallecidos['total'] / df_poblacion['total']) * 100

Distribución de contagiados por rango etario

Distribución de fallecidos por rango etario

Impacto de fallecidos sobre contagiados

Análisis por rango etario y sexo

Comportamiento de fallecidos en el tiempo

Fallecidos reportados el 25 de Septiembre en función del día de deceso

Predicción del comportamiento sobre el número de fallecidos

COVID Stats Ar

Predicciones con la función logística

Diferencia entre datasets: Ministerio de Salud vs. COVID Stats AR

Comparando datos

Confirmados vs Confirmados FIS

Confirmados vs Confirmados FA

Confirmados vs Confirmados FIS ajustada

Mapa de Densidad de Fallecidos por Departamento

Panorama de Argentina
Provincia de Buenos Aires
Zona metropolitana de Buenos Aires
CABA y primer cordón metropolitano
San Salvador de Jujuy y alrededores

Conclusión

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I write about Data Science, AI, ML & DL. I’m electronics engineer. My motto: “Per Aspera Ad Astra”. Follow me in twtr @augusto_dn

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Augusto de Nevrezé

Augusto de Nevrezé

I write about Data Science, AI, ML & DL. I’m electronics engineer. My motto: “Per Aspera Ad Astra”. Follow me in twtr @augusto_dn

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