Criando Modelos com Python e Machine Learning para Prever a Evolução do COVID-19 no Brasil

Objetivo: O objetivo deste projeto é usar Python e Machine Learning para analisar os dados da disseminação do COVID-19 no Brasil e criar modelos preditivos que possam prever os números de infectados, recuperados e óbitos nos próximos dias, bem como identificar o ponto de virada da curva de infecção com base em diferentes cenários.

Descrição: Neste Labs, vamos investigar os dados oficiais da disseminação do COVID-19 no Brasil desde fevereiro de 2020. Faremos uma análise exploratória dos dados, identificando os padrões de disseminação da doença ao longo do tempo. Em seguida, vamos construir modelos de Machine Learning utilizando a linguagem Python e bibliotecas como Pandas, NumPy e Scikit-learn para prever os números de infectados, recuperados e óbitos nos próximos dias.

Além disso, iremos utilizar técnicas de visualização de dados para criar gráficos e dashboards interativos que permitam visualizar as previsões e acompanhar a evolução da pandemia. Também iremos identificar o ponto de virada da curva de infecção, ou seja, o momento em que o número de novos casos começa a diminuir.

Requisitos técnicos:
- Conhecimento em Python e suas bibliotecas (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
- Familiaridade com Machine Learning e técnicas de regressão e classificação
- Acesso aos dados atualizados da disseminação do COVID-19 no Brasil (disponíveis em órgãos oficiais como o Ministério da Saúde e secretarias estaduais de saúde)
- Conhecimento em técnicas de visualização de dados (matplotlib, seaborn, plotly)
- Capacidade de criar gráficos e dashboards interativos para visualizar as previsões e acompanhar a evolução da pandemia.