1. Universidad Antonio Nariño
  2. Trabajos de grado
  3. Especializaciones
  4. Especialización en Gobierno de datos
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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorCables Pérez, Elio Higinio-
dc.contributor.advisorNeira Espitia, Edison Leonardo-
dc.coverage.spatialColombiaes_ES
dc.creatorArias García, Héctor Leonardo-
dc.creatorDoria Pérez, Luís Carlos-
dc.date.accessioned2021-11-03T20:14:07Z-
dc.date.available2021-11-03T20:14:07Z-
dc.date.created2021-06-03-
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/5160-
dc.description.abstractIn this degree work, a sentiment analysis of the perception of COVID-19 vaccination in Colombia is carried out, taking as a source of data the publications on the social network Twitter. With the activities carried out, it was possible to obtain information on the Tweets from March 15 to April 25, 2021 through the streaming API provided by the social network, the information was stored in MongoDB databases in the cloud. Python was used as a programming language for the implementation of the source code by creating notebooks.es_ES
dc.description.tableofcontentsEn el presente trabajo de grado se realiza un análisis de sentimiento de la percepción de la vacunación del COVID-19 en Colombia, tomando como fuente de datos las publicaciones en la red social Twitter. Con las actividades realizadas se logró obtener información de los Tweets desde el día 15 de marzo al día 25 de abril del año 2021 por medio de la API streaming proporcionada por la red social, se almaceno la información en bases de datos MongoDB en la nube. Se utilizó Python como lenguaje de programación para la implementación del código fuente mediante la creación de notebooks.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñoes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.sourceinstname:Universidad Antonio Nariñoes_ES
dc.sourcereponame:Repositorio Institucional UANes_ES
dc.subjectAnálisis de sentimientoses_ES
dc.subjectMinería de textoes_ES
dc.subjectCOVID-19es_ES
dc.titleAnálisis de sentimientos sobre la percepción ciudadana de la vacunación del COVID-19 en Colombiaes_ES
dc.typeTesis - Trabajo de grado - Monografia - Especializaciones_ES
dc.publisher.programEspecialización en Gobierno de Datoses_ES
dc.rights.accesRightsopenAccesses_ES
dc.subject.keywordSentiment analysises_ES
dc.subject.keywordText mininges_ES
dc.subject.keywordCOVID-19es_ES
dc.type.spaTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)es_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.source.bibliographicCitationAlamoodi, A., Zaidan, B., Zaidan, A., Albahri, O., Mohammed, K., Malik, R., Almahdi, E., Chyad, M., Tareq, Z., Albahri, A., Hameed, H., & Alaa, M. (2021). Sentiment analysis and its applications in fighting COVID-19 and infectious diseases: A systematic review. 13es_ES
dc.source.bibliographicCitationBian, Y., Cui, K., Wang, L., Zheng, G., Guo, H., Yang, J., Jiang, M., & Lu, A. (2014)es_ES
dc.source.bibliographicCitationIEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine - Application of Acupuncture on Coronary Heart Disease Treatment: A Text Mining Study. 4. Bian, Y., Zhou, H., Guo, J., Wang, Y., Zheng, G., Guo, H., Tan, Y., Ren, X., Dong, R., Zhang, J., Cui, Z., Lu, A., Jiang, M., & Wang, Y. (2014). IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine, Study of acupuncture therapy on hypertension based on text ming. 4.es_ES
dc.source.bibliographicCitationBisong, E. (2019). Building Machine Learning and Deep Learning Models on Google Cloud Platform.es_ES
dc.source.bibliographicCitationCaputo, A., Giacchetta, A., & Langher, V. (2016). AIDS as social construction: text mining of AIDSrelated information in the Italian press. 7es_ES
dc.source.bibliographicCitationChakraborty, K., Bhatia, S., Bhattacharyya, S., Platos, J., Bag, R., & Hassanien, A. (2020). Sentiment Analysis of COVID-19 tweets by Deep Learning Classifiers—A study to show how popularity is affecting accuracy in social media. ELSEVIER, 14.es_ES
dc.source.bibliographicCitationGonzalez Peña, D., Lourenço, A., López Fernández, H., Reboiro Jato, H., & Fdez Riverola, F. (2014, SEPTIEMBRE). Web scraping technologies in an API world - Briefings in Bioinformaticses_ES
dc.source.bibliographicCitationKabir, Y., & Madria, S. (2020, JULIO 11). CoronaVis: A Real-time COVID-19 Tweets Data Analyzer and Data Repository. 10.es_ES
dc.source.bibliographicCitationKARAMI, A., LUNDY, M., WEBB, F., & DWIVEDI, Y. (2020). Twitter and Research: A Systematic Literature Review Through Text Mining. IEEE ACCESS.es_ES
dc.source.bibliographicCitationMartinez, J. (2016). Primer Taller de Análisis de Sentimiento en Twitter con R. DB GUIDANCE. https://www.youtube.com/watch?v=nOIZnYLlPBoes_ES
dc.description.degreenameEspecialista en Gobierno de Datoses_ES
dc.description.degreelevelEspecializaciónes_ES
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería de Sistemases_ES
dc.audienceEspecializadaes_ES
dc.description.notesPresenciales_ES
dc.creator.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-4295-3902es_ES
dc.creator.cvlachttps://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0000073893es_ES
dc.creator.googlescholarhttps://scholar.google.com/citations?user=_T8_39QAAAAJ&hl=noes_ES
dc.creator.cedula12232029805es_ES
dc.creator.cedula12232028095es_ES
dc.publisher.campusBogotá - Federmánes_ES
dc.description.degreetypeMonografíaes_ES
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