Leguizamón Páez, Miguel ÁngelRincón Rojas, Dagoberto2022-05-272022-05-272021-06-29http://hdl.handle.net/11349/29157El presente proyecto presenta un pronóstico de la tendencia del COVID- 19 en Colombia usando el modelo de suavizado exponencial doble o modelo de holt. Para desarrollar la investigación se utilizó la base de datos abiertos de Colombia de las personas infectadas con el COVID-19. Para el análisis del modelo se implementados bajo el lenguaje de programación Python que posibilita el trabajo con series de tiempo y provee de robustas y flexibles estructuras de datos en Pandas, dicho lenguaje es el líder en ciencia de datos.This project presents a forecast of the COVID-19 trend in Colombia using the double exponential smoothing model or holt model. To develop the research, the open database of Colombia of people infected with COVID-19 was used. For the analysis of the model, they are implemented under the Python programming language that makes it possible to work with time series and provides robust and flexible data structures in Pandas, this language is the leader in data science.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ModeloPredictivoTendenciaSuavizadoIngeniería Telemática - Tesis y disertaciones académicasCovid 19 - ColombiaModelo de HoltPython (Lenguaje de programación de computadores)info:eu-repo/semantics/openAccessModelPredictiveTrendSmoothingMonografíaAbierto (Texto Completo)