Babacar diouf
Datascience

Covid-19 | Cas du Sénégal | Babacar DIOUF | SN |

Afin de contribuer à la lutte contre le coronavirus au Sénégal, Babacar Diouf,  Datascientist, nous propose une analyse des données avec une visualisation des zones géographiques affectées. Source: Linkedin

Statisticien/actuaire de formation, Babacar est actuellement en formation Post Master Big Data à l’école Télécom Paris. Il a le goût du challenge et est intéressé par la data science, les mathématiques. Il a, de plus, travaillé dans divers domaines tels que l’ Assurance et les  Télécommunications. 

Synthèse: Au 21 mars 2020, sur les 237 cas testés au Sénégal 57 sont positifs dont plus de 50% localisés à Touba.

covid19-sénégal
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Face au nombre de données assez limitées,  Babacar n’a pas pu faire des prévisions stables avec des modéles de Machine Learning tels que les time series (A envisager dans la suite). Cependant une comparaison entre la situation au Sénégal et celle en Italie est proposée. Le graphe montre que la pente de l’Italie est partie pour être plus raide que celle du Sénégal. Restons vigilants car malgré leurs ressources techniques plus intéressantes que les nôtres leur situation s’est très vite détériorée.
Merci Maël Fabien pour les données.
Le code python est disponible ici: https://lnkd.in/gdjKkQh

covid19-sénégal cas positif
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covid19-sénégal macro
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covid19-sénégal les statistiques des macros

PS: Pour anticiper les opérateurs téléphoniques pourraient utiliser les données des clients pour retracer leurs itinéraires au cas où un besoin de confinement se ferait sentir.

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