Очень сложно удержаться от соблазна и не поиграться немного в data science на фоне бушующей пандемии COVID-19. Это не геодезия и эпидемиолог из меня так себе, но перефразируя известное выражение, можно смело заявить: данные не пахнут (лат. notitia non olet, но лингвист из меня тоже так себе).
Для тех, кто в танке или сидит в бункере по иным причинам, сообщаю, что в мире бушует пандемия COVID-19, вызванная коронавирусом SARS-CoV-2.
Давайте посмотрим на наш чёртов (в оригинале, конечно, другое слово) миллениаловский вирус и узнаем, действительно ли он хочет только указать на недоступность системы здравоохранения, а не убивать людей. Без сомнений, мы будем не первыми в попытке, особенно учитывая миллионы людей, изолированных дома и скучающих без дела, но это не помешает личному опыту знакомства с новыми данными.
Забегая вперёд отмечу, что дальше будет много реальных данных по COVID-19, графиков и кода на Python. Если читатель склонен к панике, то дальше лучше не читать, хотя здесь и не будет ничего, кроме фактов.
Исходный код находится в репозитории на GitHub: ioshchepkov/thegeodesy/covid19
Предпочтительным способом просмотра статической версии, особенно с мобильных устройств с небольшим размером экрана, является nbveiwer.
Интерактивно запустить Jupyter Notebook можно через binder.
Я планирую периодически обновлять этот пост. Впрочем, любой желающий может это сделать сам через binder.
Хочу ещё раз обратить внимание: я не эпидемиолог, была использована самая простая из возможных моделей, которая не учитывала множество факторов, выкладки носят информационный характер, никаких ответственных решений на основе этих вычислений уж точно принимать не стоит.
Этот пост создан с помощью Jupyter Notebook.
Есть, чем занять себя во время самоизоляции