Einführung
In diesem Projekt lernst du, wie du COVID-19-Daten mit Python analysierst. Die COVID-19-Pandemie hat einen erheblichen Einfluss auf die Welt genommen, und das Verständnis der Daten ist entscheidend für das Verfolgen der Ausbreitung des Virus und das Treffen informierter Entscheidungen.
👀 Vorschau
{
"Bestätigt": {
"Afrika": 1203094,
"Amerika": 6396173,
"Asien": 6480321,
"Europa": 3450299,
"Ozeanien": 27346,
"Sonstige": 721,
"Gesamt": 17557954
},
"Todesfälle": {
"Afrika": 28289,
"Amerika": 254610,
"Asien": 133186,
"Europa": 206438,
"Ozeanien": 576,
"Sonstige": 15,
"Gesamt": 623114
},
"Genesen": {
"Afrika": 930536,
"Amerika": 5087347,
"Asien": 5163062,
"Europa": 1927545,
"Ozeanien": 21892,
"Sonstige": 651,
"Gesamt": 13131033
},
"Aktiv": {
"Afrika": 244269,
"Amerika": 1054216,
"Asien": 1184073,
"Europa": 1316316,
"Ozeanien": 4878,
"Sonstige": 55,
"Gesamt": 3803807
}
}🎯 Aufgaben
In diesem Projekt wirst du lernen:
- Wie du die Entwicklungsumgebung einrichtest und die erforderlichen Python-Bibliotheken installierst
- Wie du die Struktur und den Inhalt der COVID-19-Daten verstehst
- Wie du eine Funktion implementierst, um Länder-Namen in Kontinent-Namen umzuwandeln
- Wie du die COVID-19-Daten verarbeitest und die Summenstatistiken für jeden Kontinent berechnest
- Wie du den Code testest und die Ausgabe verifizierst
🏆 Errungenschaften
Nach Abschluss dieses Projekts wirst du in der Lage sein:
- Zu verstehen, wie du mit CSV-Daten in Python umgehst
- Funktionen zur Datenverarbeitung und -analyse zu implementieren
- Daten zwischen verschiedenen Formaten (z.B. CSV in JSON) umzuwandeln
- Erfahrungen in der Datenanalyse und -visualisierung zu sammeln
- Durch datengetriebene Erkenntnisse zum Verständnis der COVID-19-Pandemie beizutragen
