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041			_aSPA TICS 008
084			_0TICS 008
100			_aEmanuel Marlon Fabricio Amperez Tahuico _eAutor
245			_aANÁLISIS DE CONTAGIOS CONFIRMADOS DE COVID-19 PROVENIENTE DE INFORMACIÓN PÚBLICA UTILIZANDO CIENCIA DE DATOS Y TÉCNICAS DE SUAVIZADO EXPONENCIAL/ _cEmanuel Marlon Fabricio Amperez Tahuico. _hImpreso
264			_aCobán, Alta Verapaz: _bUniversidad de San Carlos de Guatemala, Centro Universitario del Norte, Carrera Ingeniería en Ciencias y Sistemas _c2024
300			_a110 p.: _bIlustraciones, gráficas. _c28 cm;
336			_2rdacontenido _aTexto _btxt
337			_2rdamedio _aComputadora _bn
338			_2rdasoporte _aCódigo en línea _bcr
502			_eTICS 008
502			_aTesis de grado _bCarrera Ingeniería en Ciencias y Sistemas _cUniversidad de San Carlos de Guatemala, Centro Universitario del Norte, Carrera Ingeniería en Ciencias y Sistemas _d2024 _oTICS 008
520	1	4	_aCon el auge de la pandemia de COVID-19 en Guatemala, se recopiló una gran cantidad de datos sobre los casos de esta enfermedad, los cuales se presentan y están disponibles a través del tablero COVID-19 Guatemala, lo que permite ofrecer información pública que puede procesarse y analizarse para estudiar la evolución y el comportamiento de la enfermedad en el país. Aplicando ciencia de datos, se llevó a cabo un análisis de los casos de COVID-19 proporcionados por el Ministerio de Salud Pública y Asistencia Social (MSPAS). Los datos fueron recopilados, preparados y limpiados para su análisis, posteriormente, se crearon y entrenaron dos modelos de suavizado exponencial, Holt y Holt-Winters; estos modelos se utilizaron para predecir los contagios confirmados diarios y acumulados para los próximos 30 días en cada intervalo de tiempo establecido. Al finalizar el caso de estudio, se determinó que de los dos modelos creados y propuestos, ambos lograron realizar predicciones efectivas en los casos confirmados acumulados; sin embargo, con base en los resultados de las medidas de error y la incertidumbre explicada, el modelo Holt-Winters mostró un mejor desempeño en la predicción de los contagios, tanto en los casos confirmados diarios como en los casos acumulados, esto demostró que el suavizado exponencial es una herramienta útil, junto con la ciencia de datos, para predecir la tendencia de enfermedades infecciosas o conjunto de datos que cumpla con la característica de una serie de tiempo, permitiendo a las organizaciones actuar de manera anticipada ante situaciones futuras.
650			_2LEMB _a Cobán, Alta Verapaz _xIngeniería en Ciencias y Sistemas _xPredicción _xPandemia _xModelo _xContagios _xAnálisis
700			_aIng. Luis Jacobo Rodas Morales _eAsesor
856			_uhttps://drive.google.com/file/d/1KMBboFFBVLBs1RQ2UT2gNLtBn7fnZQab/view _yPDF _zUn ejemplar en línea.
942			_2ddc _cTES _iTICS 008 _kClasificación _n0 _6TICS_008_000000000000000
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