USO DE TÉCNICAS DE DATA SCIENCE NA PREVISÃO DE FEBRE AMARELA UTILIZANDO O TWITTER

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    • 1
      Autor
      ‹ ›
      ALENCAR, VLADIMIR COSTA DE Indisponível
    • 2
      Editora
      ‹ ›
      APPRIS EDITORA E LIVRARIA LTDA Indisponível
    • 3
      Páginas
      ‹ ›
      81 Indisponível
    • 4
      Edição
      ‹ ›
      1 - 2020 Indisponível
    • 5
      Ano
      ‹ ›
      2020 Indisponível
    • 6
      Origem
      ‹ ›
      NACIONAL Indisponível
    • 7
      Encadernação
      ‹ ›
      BROCHURA Indisponível
    • 8
      Dimensões
      ‹ ›
      14.8 x 21 x 0.5 Indisponível
    • 9
      ISBN
      ‹ ›
      9788547341329 Indisponível
    • 10
      Situação
      ‹ ›
      Sob Encomenda Indisponível
    • 11
      Data de lançamento
      ‹ ›
      22/01/2020 Indisponível
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Esta obra tem como objetivo descrever um modelo que identifica e analisa os focos de febre amarela no Brasil por meio da mídia social Twitter. No livro, a febre amarela é abordada num contexto histório e epidemiológico, até os anos mais recentes dessa epidemia. Utilizamos a mídia social Twitter para rastrear mensagens dos usuários do Twitter em tempo real, onde essas mensagens relatam sintomas da doença ou existe alguma relação com a epidemia pesquisada. O modelo criado teve como base o algoritmo bayesiano (teorema de Bayes), que é um ótimo classificador de texto. Os tweets foram classificados em 4 grupos, e depois selecionados somente aqueles que têm relação com a epidemia. Foi utilizado um Sistema Gerenciador de Banco de Dados Não-Relacional, o MongoDB, para o armazenamento dos dados coletados. Finalmente, foram identificadas, com sucesso e em tempo real, as localizações e número de ocorrêcias onde possuem o surto da epidemia por município e por estado. Os resultados do projeto foram validados com os dados oficiais da Secretaria de Vigilância Sanitária, apresentando um alta correlação.

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