{"id":9154,"date":"2021-05-20T09:29:30","date_gmt":"2021-05-20T09:29:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/?p=9154"},"modified":"2021-09-30T12:07:20","modified_gmt":"2021-09-30T12:07:20","slug":"malawi-2015-flood-data-visualization-project","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.kolabtree.com\/blog\/es\/malawi-2015-flood-data-visualization-project\/","title":{"rendered":"Mariam Atoyebi: Proyecto de visualizaci\u00f3n de datos sobre las inundaciones de 2015 en Malawi"},"content":{"rendered":"

Inundaciones de 2015 en Malawi: Visualizaci\u00f3n de datos de su impacto\u00a0<\/strong><\/p>\n

Este proyecto se llev\u00f3 a cabo principalmente para determinar el impacto de las inundaciones en Malaui, especialmente en el sur del pa\u00eds, que fue la regi\u00f3n m\u00e1s afectada. La inundaci\u00f3n fue causada por las fuertes lluvias entre enero y marzo de 2015.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Present\u00e9 el proyecto en un formato de visualizaci\u00f3n porque los elementos visuales tienen mucho impacto en la gente mientras se cuenta una historia, esto se logr\u00f3 utilizando Python y los paquetes de software QGIS.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Seg\u00fan UNICEF, en Malawi, unas 276 personas murieron o desaparecieron, mientras que 645 personas resultaron heridas y 230.000 fueron desplazadas debido a las inundaciones de 2015.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Es una triste realidad porque las inundaciones son cat\u00e1strofes evitables si se toman las suficientes medidas de precauci\u00f3n. Espero que, con la ayuda de mi proyecto, los organismos gubernamentales y no gubernamentales pertinentes puedan hacer planes adecuados para prevenir futuros sucesos.\u00a0<\/span><\/p>\n

Lea m\u00e1s sobre el proyecto aqu\u00ed<\/strong><\/a><\/p>\n

Sobre el experto<\/strong><\/p>\n

\"\"ATOYEBI, Temitope Mariam<\/strong><\/a>
\n<\/span>Temitope Mariam Atoyebi es una cient\u00edfica de datos independiente. Ha trabajado para clientes de diversos sectores, como la sanidad, las finanzas, el medio ambiente, la agricultura y el transporte. Mariam trabaj\u00f3 anteriormente en la industria del petr\u00f3leo y el gas como experta en petrotecnia, pero su pasi\u00f3n actual es el uso de la ciencia de los datos y sus campos relacionados para resolver los retos de la sociedad, lo que se refleja en los proyectos en los que trabaja. Es licenciada en Ingenier\u00eda del Petr\u00f3leo y est\u00e1 a punto de terminar su m\u00e1ster en Gesti\u00f3n de Proyectos.<\/span><\/p>\n

Algunos de sus proyectos son Construcci\u00f3n de un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico que puede ayudar a crear un sistema optimizado de despliegue de ambulancias en Nairobi, Kenia; Construcci\u00f3n de un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para predecir la calidad del aire (medida por PM2,5 \u00b5\/m3) para cada hora de las pr\u00f3ximas 25 horas en cinco lugares de Kampala Uganda; Construcci\u00f3n de<\/span> un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para ayudar a una empresa keniana a desarrollar un chatbot de salud mental. Tambi\u00e9n le gusta contar historias y extraer ideas a trav\u00e9s de la visualizaci\u00f3n de datos.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

Contacta con ella en:<\/p>\n