CORONAVÍRUS E DATA SCIENCE: UMA BREVE ANÁLISE DO PANORAMA MUNDIAL E UM COMPARATIVO ENTRE OS PAÍSES NÓRDICOS
Resumo
Este trabalho tem o intuito de analisar os dados relativos ao COVID-19 no mundo e traçar um comparativo entre os países nórdicos. Os países nórdicos se apresentaram como um recorte relevante por incluir países com contextos semelhantes, mas com abordagens distintas no combate ao COVID-19, com destaque para Suécia. Para tanto, foi utilizada uma base de dados pública, que é atualizada diariamente com as informações oficiais publicadas pelos países. Para a análise exploratória foram utilizadas técnicas de Data Science atreladas à linguagem Python. O estudo identificou a relevância das metodologias de registro de casos e mortes pelo coronavírus para que se possa comparar os dados dos países de forma eficaz, sendo indispensável que existam dados fidedignos e tempestivos. Tendo em vista as semelhanças entre os países nórdicos, as diferenças apresentadas nos números da Suécia em frente aos demais países chamou a atenção e reforçou a ponderação acerca das políticas de restrição e seus efeitos no controle da pandemia.
Referências
COHEN, Joshua. Underreporting Of COVID-19 Coronavirus Deaths In The U.S. And Europe (Update). Forbes, 14 abr. 2020. Healthcare. Disponível em: https://www.forbes.com/sites/joshuacohen/2020/04/14/underreporting-of-covid-19-deaths-in-the-us-and-europe/#2604f6f082d7. Acesso em: 25 mai. 2020.
DZUROSKA, Filip. Coronavirus: A Big Data lesson from South Korea. Towards data science, 28 abr. 2020. Disponível em: https://towardsdatascience.com/coronavirus-a-big-data-lesson-from-south-korea-5bb703b8b0ae. Acesso em: 21 mai. 2020.
GIELOW, Igor. Tecnologia usada no combate à pandemia de coronavírus ameaça privacidade. Folha de S. Paulo, 05 abr. 2020. Coronavírus. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/mundo/2020/04/tecnologia-usada-no-combate-a-pandemia-de-coronavirus-ameaca-privacidade.shtml. Acesso em: 25 mai. 2020.
HAN, Jiawei; PEI, Jian; KAMBER, Micheline. Data mining: concepts and techniques. Elsevier, 2011.
MCKINNEY, Wes. Python para análise de dados: Tratamento de dados com Pandas, NumPy e IPython. Novatec Editora, 2018.
PROVOST, Foster. Data Science para Negócios. Rio de Janeiro: Alta Books, 2016. 408 p.
PARK, Sangchul; CHOI, Gina Jeehyun; KO, Haksoo. Information technology–based tracing strategy in response to COVID-19 in South Korea—privacy controversies. JAMA, 2020.
PUEYO, Tomas. Coronavirus: The Hammer and the Dance. Medium, 19 mar. 2020. Coronavirus. Disponível em: https://medium.com/@tomaspueyo/coronavirus-the-hammer-and-the-dance-be9337092b56. Acesso em: 22 mai. 2020.
ROSER, Max; RITCHIE, Hannah; ORTIZ-OSPINA, Esteban; HASELL, Joe. Coronavirus Pandemic (COVID-19). Our World In Data, 2020. Disponível em: https://ourworldindata.org/coronavirus. Acesso em: 09 jun. 2020.
SHAW, Rajib; KIM, Yong-kyun; HUA, Jinling. Governance, technology and citizen behavior in pandemic: Lessons from COVID-19 in East Asia. Progress in disaster science, p. 100090, 2020.
SONN, Jung Won. South Korea's success in controlling coronavirus is due to acceptance of surveillance. MedicalXpress, 2020. Disponível em: https://medicalxpress.com/news/2020-03-south-korea-success-coronavirus-due.html. Acesso em: 22 mai. 2020.
TRACKING covid-19 excess deaths across countries, The Economist,15 abr. 2020. Disponível em: https://www.economist.com/graphic-detail/2020/04/16/tracking- covid-19-excess-deaths-across-countries. Acesso em: 25 mai. 2020.
VANDERPLAS, Jake. Python data science handbook: Essential tools for working with data. O'Reilly Media, Inc., 2016.
WALLIMAN, Nicolas. Métodos de pesquisa. São Paulo: Saraiva, 2015.
ZHU, Na; ZHANG, Dingyu; WANG, Wenling; LI, Xingwang; YANG, Bo; SONG, Jingdong, et al. A novel coronavirus from patients with pneumonia in China, 2019. New England Journal of Medicine. 20 fev. 2020. Disponível em: http://doi.org/10.1056/ NEJMoa2001017. Acesso em: 22 mai. 2020.