COVID19 Data Analysis Using Python

4.6
estrelas
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oferecido por
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Neste projeto guiado, você irá:

Learn the steps, needed to be taken to prepare your data sources for an analysis

Learn how to look at your data to find a good measure to stablish your analysis based upon

Learn to visualize the result of your analysis

Clock100 Minutes
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

In this project, you will learn how to preprocess and merge datasets to calculate needed measures and prepare them for an Analysis. In this project, we are going to work with the COVID19 dataset, published by John Hopkins University, which consists of the data related to the cumulative number of confirmed cases, per day, in each Country. Also, we have another dataset consist of various life factors, scored by the people living in each country around the globe. We are going to merge these two datasets to see if there is any relationship between the spread of the virus in a country and how happy people are, living in that country. Notes: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que você desenvolverá

Python ProgrammingData AnalysisPandasSeabornStatistics

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Importing COVID19 dataset and preparing it for the analysis by dropping columns and aggregating rows.

  2. Deciding on and calculating a good measure for our analysis.

  3. Merging two datasets and finding correlations among our data.

  4. Visualizing our analysis results using Seaborn.

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Instrutores

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Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

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