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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9441| Title: | Aplicación de Ciencia de Datos para el análisis de datos de una enfermedad transmisible en México |
| Authors: | Velasco Ramírez, Eduardo |
| metadata.dc.subject.other: | Ciencia de Datos, COVID-19, Epidemiología, Metodología de Ciencia de Datos, Preparación de Datos, Factores Sociodemográficos, México. |
| Issue Date: | 2025-02-10 |
| Publisher: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Description: | La Ciencia de Datos ha cobrado gran relevancia en los últimos años en diversos ámbitos a lo largo de todo el mundo. En este trabajo se contextualiza dentro del dominio epidemiológico a la Ciencia de Datos, la cual se considera aún una disciplina emergente. Es por ello que la investigación que aquí se presenta, contribuye a su crecimiento y adopción en nuevos dominios. El problema a resolver en este trabajo de tesis radica en la generalidad existente en las metodologías de Ciencia de Datos. Las descripciones que presentan dichas metodologías no están dirigidas a ningún dominio particular y carecen de especificidad en la descripción de sus tareas, lo que limita su aplicación a problemas específicos. Extender una metodología de Ciencia de Datos existente y dirigirla a un dominio específico es de gran importancia. En esta tesis, se atiende el problema mencionado mediante la extensión de una metodología de Ciencia de Datos aplicada al dominio epidemiológico, así como su validación con un caso práctico tomando los datos de la reciente pandemia por COVID-19 en México. Dicha extensión forma parte de un proyecto mayor en el que otras etapas de la metodología ya han sido extendidas y validadas exitosamente mediante casos de estudio tomando datos reales de enfermedades transmisibles. Se desarrolló una extensión a la metodología de Ciencia de Datos "Batch Foundational Methodology for Data Science", la cual es a su vez una extensión de la metodología de Ciencia de Datos de IBM. Las etapas extendidas correspondieron a las referentes a la preparación de datos. La extensión se conformó por nueve tareas específicas, las cuales van desde la toma de fuentes de datos oficiales hasta la generación de un almacén de datos funcional para las etapas posteriores. A esta extensión se le denominó metodología BFMDS Extendida. El tema abordado para dicha validación es la reciente pandemia por COVID-19, de la cual se tomó la mortalidad para un conjunto de municipios que se consideraron más influyentes en el comportamiento de toda la República Mexicana. Los datos empleados para la experimentación fueron tomados de fuentes oficiales del gobierno de México, específicamente de la Dirección General de Epidemiología (DGE) y de la Dirección General de Información Sanitaria (DGIS). Gracias a los resultados obtenidos, fue posible obtener respuesta a las distintas preguntas de investigación plateadas. Se respondió principalmente a ¿Cómo se distribuyó la mortalidad por COVID-19 en los municipios con factores sociodemográficos similares y con la mortalidad más alta del país? Entre los hallazgos más relevantes, se observó la existencia de una correlación entre la mortalidad por COVID-19 en municipios de México y su porcentaje de población en pobreza. Dicha correlación mostró en la etapa de evaluación que los municipios con menor índice de pobreza y mayor densidad poblacional, se vieron afectados con una tasa de mortalidad por COVID-19 más alta y viceversa. Se aplicó la técnica de agrupamiento para tener un criterio de separación de acuerdo con la densidad poblacional y el porcentaje de población en pobreza. Desde el punto de vista computacional, se observó que siguiendo los pasos indicados en la metodología BFMDS Extendida fue posible el desarrollo del caso práctico para la extracción de conocimiento y apoyo a la toma de decisiones. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Appears in Collections: | Tesis de Maestría en Computación |
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