Offered By: IBM
Прогнозирование и ГЕО визуализация для Здравоохранения
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.
Continue readingGuided Project
Data Analysis
5.0
At a Glance
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.
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.