Projet : Réalisez une étude de santé publique

Projet du parcours Data Analyst OpenClassrooms en partenariat avec l’ENSAE-ENSAI.

Projet d'étude de santé publique sur le thème de la sous-nutrition dans le monde.

Préambule

Pour ce projet, les données ont été manipulées en Python sur support Jupyter Notebook. Identification des premières tendances, estimations de la population mondiale qui pourrait être nourrie à partir de la disponibilité alimentaire végétale, animale… Estimation de la population mondiale considérée comme étant en sous-nutrition. Ainsi que d'autres ratios. Transformation des données en un format propice à l’utilisation souhaitée par les utilisateurs finaux, qui utiliserons la base via le langage SQL. Une fois les données correctement formatées, elles seront intégrées dans une base de données.

Les données

Téléchargement des données de la FAO, estimation de la population mondiale, calcul de la disponibilité alimentaire pour chaque pays, calcul de différents ratios permettant d'établir des points de comparaison, identification d'aliments riches en protéines animales ou végétales, etc…

Compétences évaluées

• Appliquer l'algèbre relationnelle en R ou Python
• Utiliser une documentation technique
• Utiliser les librairies spécialisées pour la Data Science
• Récupérer des données à partir d'une source identifiée
• Effectuer des requêtes complexes en SQL

Prérequis techniques

Si vous n'avez jamais installé Python, alors autant installer directement la distribution Anaconda. Anaconda est donc une distribution Python, faite pour la Data Science.

De cette manière on peut installer Python et ses librairies de Data Science Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scipy, Numpy etc… Mais aussi le notebook Jupyter, qui reste incontournable et vivement recommandé! C'est par ici : Anaconda

Si vous souhaitez lancer le projet, il sera nécessaire d'installer Jupyter Notebook sur votre mahcine. La doc. Jupyter est accessible via : Jupyter Documentation

python -m pip install --upgrade pip    
python -m pip install jupyter

Pour tester l'installation, vous pouvez taper dans votre console la commande suivante :

jupyter notebook

Installation des librairies Python uniquement

Pour installer python ainsi que les librairies de Data Science, il est fortement recommandé d'installer la distribution Anaconda.

pip install pandas
pip install numpy

Auteur

Nalron (Nicolas Pasero) Persona - Initial work - Github