数据科学与经济学硕士论文：意大利COVID-19预测仪表板

资源摘要信息:"本文档是一个硕士学位论文项目的资源集合，该论文由米兰大学圣迭戈分校授予数据科学与经济学硕士学位。项目的主题是开发一个在意大利地区和省级进行COVID-19预测的仪表板。该论文的完整分析包含在notebooks文件夹中，其中涵盖了模型的构建、绘图等详细操作。源代码可以在src文件夹以及app.py脚本中找到。用户可以通过两种方式来查看和使用该仪表板：一种是通过点击“在Streamlit中打开”的徽章来预览；另一种是通过克隆GitHub仓库，并按照指定的命令在本地运行开发版本的仪表板。" 从标题和描述中提取的知识点包括： 1. 数据科学与经济学硕士学位：论文的授予机构是米兰大学圣迭戈分校，显示了该机构在跨学科领域的教育和研究能力。 2. COVID-19预测仪表板：该硕士论文项目的主要成果是一个针对意大利地区和省级的COVID-19疫情预测仪表板，这表明了数据分析在公共卫生领域的重要应用。 3. Jupyter Notebook的使用：notebooks文件夹中包含的分析过程显示了Jupyter Notebook在数据科学项目中的广泛应用，特别是在原型开发和数据可视化方面。 4. 源代码文件结构：src文件夹和app.py脚本的提及表明了代码库的组织结构，其中src可能包含应用程序的库代码，而app.py则可能是程序的入口文件。 5. Streamlit的应用：论文中提供了在Streamlit中运行和预览仪表板的指导，Streamlit是一个用于快速创建数据应用的Python库，说明了作者在构建和展示数据产品方面的实践能力。 6. 计算机操作指导：文档中提供了详细的命令行操作步骤，用以克隆GitHub仓库和运行仪表板开发版本，这反映了硕士项目对于学术界和行业界实用性的重视。 7. 依赖项管理：通过pip安装requirements.txt文件中的依赖项，说明了在数据科学项目中管理外部库和工具的标准做法。 8. 数据分析技术：在标签中提及了"tensorflow", "lstm", "arima", "compartmental-models" 和 "sird-model"等关键词，指出了项目中可能使用了深度学习（尤其是LSTM循环神经网络用于时间序列分析）、ARIMA模型（自回归积分滑动平均模型，用于时间序列预测）和隔室模型（一种用于模拟传染病传播的数学模型）等方法。 9. 流行病学背景知识：标签中提到的“covid-19”, “covid”, 和“sird”等，指明了项目具有流行病学背景，特别是关注COVID-19疫情的分析和预测。 10. 跨学科研究：标签中包含了"thesis", "master-thesis", 和 "JupyterNotebook"等关键词，强调了本项目是硕士学位论文研究的一部分，且在研究过程中使用了跨学科的研究工具和方法。 综上所述，这个硕士学位论文项目涉及了多个领域的知识和技术，包括数据科学、机器学习、流行病学、软件工程和互联网技术等，且将这些知识综合应用于解决当前全球面临的重要公共卫生问题。