{"id":109256,"date":"2020-11-09T07:30:55","date_gmt":"2020-11-09T06:30:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/?p=109256"},"modified":"2021-04-27T10:22:44","modified_gmt":"2021-04-27T08:22:44","slug":"data-science-para-analizar-la-primera-y-segunda-ola-del-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/data-science-para-analizar-la-primera-y-segunda-ola-del-covid-19\/","title":{"rendered":"Data Science para analizar la primera y segunda ola del COVID-19"},"content":{"rendered":"

Una de las definiciones m\u00e1s conocidas de \u201cData Science\u201d es la de: ciencia que ayuda a responder preguntas a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de los datos. <\/span><\/p>\n

<\/p>\n

Ante una crisis financiera, sanitaria y social como la que vivimos en la actualidad debido al COVID-19, tecnolog\u00edas basadas en Big Data est\u00e1n revolucionando todos los aspectos de los negocios y de la vida cotidiana.<\/span><\/p>\n

Analista de datos, un perfil cada vez m\u00e1s demandado por las empresas<\/b><\/h2>\n

Ya no son solo empresas financieras o del sector industrial las que demandan profesionales especialistas en el an\u00e1lisis de los datos. Esta situaci\u00f3n de incertidumbre e inestabilidad ha provocado que todos los sectores necesiten de expertos que sean capaces de poder predecir situaciones futuras.<\/span><\/p>\n

Una de las \u00e1reas donde los cambios tecnol\u00f3gicos est\u00e1n teniendo un mayor impacto es en el sector sanitario. Este ecosistema tan heterog\u00e9neo, tan solo reafirma el hecho de que un verdadero Data Scientist es alguien que precisa de conocimientos de programaci\u00f3n y de estad\u00edstica, pero que sobre todo conoce el medio en el que trabaja.<\/span><\/p>\n

Los algoritmos permiten analizar tendencias del COVID-19<\/b><\/h2>\n

La cada vez mayor disponibilidad de datos, as\u00ed como la utilizaci\u00f3n de lenguajes de programaci\u00f3n y notebooks<\/em> como pueden ser Python y Jupyter, posibilitan el acceso y manejo a una ingente informaci\u00f3n que hasta hace unos a\u00f1os era dif\u00edcil de procesar.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ejemplo de ello es el conjunto de datos o dataset que ofrece la Uni\u00f3n Europea en relaci\u00f3n con la pandemia, y que muestra de forma clasificada, la incidencia de coronavirus en diferentes pa\u00edses del mundo. Este dataset, a pesar de provenir de la Uni\u00f3n Europea, aporta datos a nivel global, como pueden ser el n\u00famero de casos reportados por cada pa\u00eds, n\u00famero de fallecimientos, cifras de positivos por cada cien mil habitantes en los \u00faltimos catorce d\u00edas, etc.<\/span><\/p>\n

Podemos analizar todas estas variables sin necesidad de ser unos expertos en el \u00e1mbito y estudiar c\u00f3mo ha afectado la pandemia en cada pa\u00eds del mundo mediante la utilizaci\u00f3n de algoritmos no supervisados. Los algoritmos no supervisados son aquellos que no necesitan partir de un conjunto de datos etiquetados para extraer un patr\u00f3n, sino que analizan y comprenden ellos mismos los datos. Ejemplo de algoritmos no supervisados, son los algoritmos de clustering o de agrupamiento, cuyo objetivo, como su nombre indica, es el de agrupar los datos en diferentes subgrupos seg\u00fan su similitud o distanciamiento.\u00a0<\/span><\/p>\n

Empleando estos algoritmos, la anal\u00edtica de datos acerca la incidencia de la pandemia en diferentes pa\u00edses distingue una serie de conclusiones y deducciones que pueden ser vitales en el transcurso de esta segunda ola. Usando como fuente de datos el dataset que ofrece la Uni\u00f3n Europea y centr\u00e1ndonos en variables como el n\u00famero de casos por cada cien mil habitantes en los \u00faltimos catorce d\u00edas, el \u00edndice de mortalidad, o el n\u00famero de muertes y positivos por cada cien mil habitantes, se averigua por ejemplo, que seg\u00fan los datos, los pa\u00edses con una fuerte incidencia del virus durante la pandemia, siguen teniendo una elevada cifra de positivos en los \u00faltimos catorce d\u00edas.<\/span><\/p>\n

\"\"<\/a>Otra reflexi\u00f3n que destapan los datos de manera sorprendente es la no demasiada alta correlaci\u00f3n (tan solo del 50%) entre el n\u00famero de casos positivos y el n\u00famero de muertes por cada cien mil habitantes. Es decir, a pesar de lo que la l\u00f3gica nos pueda hacer pensar; los pa\u00edses con las cifras m\u00e1s altas de positivos no son los que tienen un mayor \u00edndice de mortalidad. \u00bfNo se recogen de forma correcta los datos? \u00bfAfectan las condiciones medioambientales y socioecon\u00f3micas a la mortalidad del COVID-19?\u00a0<\/span><\/p>\n

Disparidad en el \u00edndice de mortalidad entre la primera y segunda ola<\/b><\/h2>\n

Si trasladamos este an\u00e1lisis al caso particular de Espa\u00f1a, podemos observar que algunas de las controversias que han inundado los medios en estos \u00faltimos meses, versaban sobre el suficiente o no n\u00famero de pruebas PCR<\/strong> que se estaban realizando, o si se contabilizan de forma correcta el n\u00famero de positivos. Una vez m\u00e1s, el an\u00e1lisis de los datos puede aportarnos luz.<\/span><\/p>\n

Analizando toda la informaci\u00f3n recogida a lo largo de la crisis del COVID-19, los datos revelan una disparidad existente entre el \u00edndice de mortalidad de la primera ola de la pandemia, con el de la segunda ola (much\u00edsimo inferior a la anterior).\u00a0<\/span><\/p>\n

Mientras la mortalidad en el mes de mayo reflejaba en alguna ocasi\u00f3n picos de hasta un 30%; en la actualidad el \u00edndice de mortalidad se encuentra entre un 1% y un 2%.<\/span><\/p>\n

Este an\u00e1lisis puede reforzar la teor\u00eda de que en esta segunda ola se est\u00e1n realizando much\u00edsimas m\u00e1s pruebas PCR, se est\u00e1n reportando much\u00edsimos m\u00e1s casos de positivos, y por consiguiente la mortalidad es much\u00edsimo m\u00e1s baja, as\u00ed como m\u00e1s real y representativa.<\/span><\/p>\n

Siguiendo con esta comparativa, un estudio de Seroprevalencia que se realiz\u00f3 en junio en Espa\u00f1a reflejaba que el porcentaje de espa\u00f1oles que se hab\u00edan contagiado hasta ese entonces de COVID-19 era de un 5,2%. Ese porcentaje significaba que hasta el treinta de junio, el n\u00famero de personas que habr\u00edan pasado la enfermedad deber\u00eda ser en torno a 2.500.000 (frente a los 240.000 reportados hasta ese entonces por Sanidad). Si tuvi\u00e9ramos en cuenta esa cifra, la mortalidad del covid en Espa\u00f1a en la primera ola se equiparaba al de la segunda con un 1,2%.<\/span><\/p>\n

Mioti forma en Madrid y v\u00eda online a expertos en Data Science<\/b><\/h2>\n

La Ciencia de los Datos nos ayuda a responder muchas y diversas preguntas, hasta incluso llegar a analizar y pronosticar la tendencia de una pandemia a nivel global.<\/span><\/p>\n

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Una de las definiciones m\u00e1s conocidas de \u201cData Science\u201d es la de: ciencia que ayuda a responder preguntas a trav\u00e9s … Leer m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":285,"featured_media":109258,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[520,785],"tags":[9168,10141,10234,12581,12582,1195,3600,6224,7541],"class_list":["post-109256","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-educacion-2","category-nuestros-clientes","tag-internet-of-things","tag-noticiaselpais","tag-docencia-online","tag-mioti","tag-12582","tag-tendencias","tag-educacion-online","tag-data-science","tag-iot","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-25"],"acf":{"mostrar_faldon":"-1","texto_faldon":"Consulta toda la oferta de cursos de Mioti","link_faldon":"https:\/\/www.emagister.com\/cursos-mioti-tech-business-school-cen-1156166.htm","link_texto_faldon":"Ver m\u00e1s","noticiasElPais":{"custom_snippet_image":false,"custom_snippet_title":"","custom_snippet_description":""},"noticiasLaVanguardia":{"custom_snippet_image":false,"custom_snippet_title":"","custom_snippet_description":""},"hreflang":[{"url":""}],"estilo_titulo":"","fecha":"no"},"yoast_head":"\nData Science para analizar la primera y segunda ola del COVID-19 - Blog Emagister<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.emagister.com\/blog\/data-science-para-analizar-la-primera-y-segunda-ola-del-covid-19\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Data Science para analizar la primera y segunda ola del COVID-19\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Una de las definiciones m\u00e1s conocidas de \u201cData Science\u201d es la de: ciencia que ayuda a responder preguntas a trav\u00e9s ... 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