Un proceso de Big Data para la predicción de cantidad de casos de Infecciones Respiratorias Agudas en función del Clima

Autores
Repetto, Francisco; Rivera, Malena; Buccella, Agustina
Año de publicación
2025
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este trabajo describe la aplicación de un proceso de Big Data orientado a la predicción de la cantidad de casos de infecciones respiratorias agudas en Argentina, empleando datos oficiales de condiciones climáticas y registros de casos correspondientes al período comprendido entre Enero de 2019 y Diciembre de 2024.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Análisis de datos
Modelos de predicción
Modelos de predicción
Enfermedades respiratorias
Variables climáticas
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
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