Difference between revisions of "Predict the Curve Flattening"
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* [https://airtable.com/shrs71ccUVKyvLlUA/tbl6Br4W3IyPGk1jt/viw7AlEju6qFtXJqL/recTMlRk9MDM4g2EJ?blocks=hide Challenge ID 1757 Predict the Curve Flattening] | * [https://airtable.com/shrs71ccUVKyvLlUA/tbl6Br4W3IyPGk1jt/viw7AlEju6qFtXJqL/recTMlRk9MDM4g2EJ?blocks=hide Challenge ID 1757 Predict the Curve Flattening] | ||
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Revision as of 21:07, 20 March 2020
https://paul-em.github.io/covid-19-curves/
Slack
herausforderung_164 is the channel you can ask for an invitation on 1_038_a_daten
Aufgabe
Titel Predict the Curve Flattening
Kategorie Kommunikation & Informationsvermittlung an Bürger*innen
Daten: Wie können wir Daten besser aufbereiten und nutzen?
Probleme
Jeder redet von #flattenthecurve aber wie sieht die Kurve eigentlich aus und wie entwickelt sie sich? Ich habe in den letzten Tagen bereits eine Open-Source Visualisierung mit Daten der John Hopkins University gemacht: https://paul-em.github.io/covid-19-curves/Spannend wäre allerdings zu wissen wie sich anhand des Momentums die Kurve entwicklen könnte und vielleicht noch andere Darstellungsformen zu entwickeln. Vielleicht wären hier Mathematiker ganz gut. Ich wäre als Informatiker jedenfalls dabei! Formulierung Herausforderung Wir können einfach darstellen ob die getroffenen Maßnahmen Wirkung zeigen.
Ziele
Vorgehen
Links
- http://www.wiwi.uni-muenster.de/fbach/
- https://de.wikipedia.org/wiki/Coronavirus-Epidemie_2019/2020
- https://www.thelancet.com/journals/laninf/article/PIIS1473-3099(20)30120-1/fulltext
- https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19
- https://www.ecdc.europa.eu/en/geographical-distribution-2019-ncov-cases
- http://gabgoh.github.io/COVID/index.html