Analyse des données COVID-19 avec Python

Introduction

Dans ce projet, vous allez apprendre à analyser les données COVID-19 à l'aide de Python. La pandémie de COVID-19 a eu un impact considérable sur le monde, et la compréhension des données est cruciale pour suivre la propagation du virus et prendre des décisions éclairées.

👀 Aperçu

{
  "Confirmed": {
    "Africa": 1203094,
    "America": 6396173,
    "Asia": 6480321,
    "Europe": 3450299,
    "Oceania": 27346,
    "Others": 721,
    "Total": 17557954
  },
  "Deaths": {
    "Africa": 28289,
    "America": 254610,
    "Asia": 133186,
    "Europe": 206438,
    "Oceania": 576,
    "Others": 15,
    "Total": 623114
  },
  "Recovered": {
    "Africa": 930536,
    "America": 5087347,
    "Asia": 5163062,
    "Europe": 1927545,
    "Oceania": 21892,
    "Others": 651,
    "Total": 13131033
  },
  "Active": {
    "Africa": 244269,
    "America": 1054216,
    "Asia": 1184073,
    "Europe": 1316316,
    "Oceania": 4878,
    "Others": 55,
    "Total": 3803807
  }
}

🎯 Tâches

Dans ce projet, vous allez apprendre :

• Comment configurer l'environnement de développement et installer les bibliothèques Python requises
• Comment comprendre la structure et le contenu des données COVID-19
• Comment implémenter une fonction pour convertir les noms de pays en noms de continents
• Comment traiter les données COVID-19 et calculer les statistiques récapitulatives pour chaque continent
• Comment tester le code et vérifier la sortie

🏆 Réalisations

Après avoir terminé ce projet, vous serez capable de :

• Comprendre comment travailler avec les données CSV en Python
• Implémenter des fonctions pour traiter et analyser les données
• Convertir les données entre différents formats (par exemple, CSV en JSON)
• Gagner de l'expérience dans l'analyse et la visualisation de données
• Contribuer à la compréhension de la pandémie de COVID-19 grâce à des analyses basées sur les données