Participantes:

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Abril: o mês da Saúde

No mês de abril são comemoradas muitas datas importantes para a área da saúde, são elas:

• 06/04, Dia Mundial da Atividade Física;
• 07/04, Dia Mundial da Saúde; e
• 08/04, Dia Mundial da Luta contra o Câncer.

Todas elas com 2 grandes propósitos:

1. Prevenção de doenças; e
2. Promoção da saúde.

Este período é marcado por campanhas, eventos e iniciativas globais que visam promover hábitos saudáveis, conscientização sobre doenças e acesso igualitário aos serviços de saúde. É uma oportunidade para inspirar mudanças positivas e reforçar o compromisso com a saúde de todas as pessoas, fortalecendo assim a comunidade global em direção a um futuro mais saudável e destacando a importância de cuidar do bem-estar físico, mental e emocional.

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Overview

Dadas essas motivações, o FEA.dev — que tem como objetivo unir o mundo dos negócios com o universo da programação — realizou 3 análises de dados sobre as seguintes temáticas:

1. Saúde mental:
   • Informações: concentra-se na alocação de recursos para saúde em relação ao Produto Interno Bruto (PIB) de diferentes países;
   • Fontes: World in Data.
2. Expectativa de Vida e PIB Nacional:
   • Informações: correlação entre a riqueza nacional (medida no PIB anual) e a expectativa de vida da população que nele habita;
   • Fonte dos dados: World Bank e IHME(Institute for Health Metrics and Evaluation).
3. Pandemia do Covid-19 no Brasil:
   • Informações: total de casos de morte e o seu comportamento ao longo do tempo na Pandemia do Covid-19 no Brasil e análise dos motivos da estagnação dos mesmos;
   • Fonte dos dados: World in Data.

Instalação

Foram utilizadas as seguintes dependências:

Manipulação de dados:

import pandas as pd
import datetime
import numpy as np

Visualização de dados:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.graph_objs as go

Correspondência difusa (fuzzy matching) entre strings:

from fuzzywuzzy import process

Caso falte alguma dependência na sua máquina, basta instalar com o comando pip, como pode ser visto no exemplo abaixo.

  pip install pandas

Resultados

Os resultados podem ser conferidos no storytelling contido em cada arquivo (ipynb) das análise dos dados e na publicação realizada no perfil do FEA.dev no Instagram.

Créditos

• Adrielle Abreu, "Saúde mental";
• André Datz Abadi, "Expectativa de Vida e PIB Nacional";
• Milena Ramos, "Pandemia do Covid-19 no Brasil".