-
データの収集と分析:
- インドの各州や都市ごとの感染件数データを収集し、時系列データとして分析します。PythonのPandasライブラリやNumPyライブラリを使用してデータを処理し、グラフや統計情報を生成する方法を示します。
-
感染拡大の要因の特定:
- インドの感染状況に影響を与える要因を特定します。人口密度、ワクチン接種率、移動制限などの要因を考慮し、それぞれの要因の影響度を評価する方法を紹介します。
-
予測モデルの構築:
- インドのコロナ感染件数を予測するための機械学習モデルを構築します。PythonのScikit-learnライブラリやTensorFlowライブラリを使用し、過去のデータから未来の感染件数を予測する方法を説明します。
-
予防対策の推奨:
- インドでのCOVID-19対策として推奨される予防措置を紹介します。マスクの着用、手洗いの重要性、ソーシャルディスタンスの確保などの対策方法について詳しく解説します。
-
ワクチン接種キャンペーンの実施:
- インドでのワクチン接種キャンペーンの実施方法について説明します。予約システムの構築や接種センターの運営など、ワクチン接種のスケジュール管理に役立つコード例を提供します。