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ophauz/etude_sante_publique_python

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Réalisez une étude de santé publique avec Python

Missions :

A partir des données de la FAO (Organisation des Nations Unies pour l'alimentation et l'agriculture), délimiter pour l'année 2017 :

  • la proportion de personnes en état de sous-nutrition ;

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  • le nombre théorique de personnes qui pourraient être nourries à partir de la disponibilité alimentaire mondiale ;

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  • le nombre théorique de personnes qui pourraient être nourries à partir de la disponibilité alimentaire des produits végétaux ;

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  • l’utilisation de la disponibilité intérieure, en particulier la part qui est attribuée à l’alimentation animale, celle qui est perdue et celle qui est concrètement utilisée pour l'alimentation humaine.

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Focus par pays :

  • les pays pour lesquels la proportion de personnes sous-alimentées est la plus forte ;

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  • les pays qui ont le plus bénéficié d’aide depuis 2013 ;

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  • mettre en relief les pays qui semblent être le plus en difficulté au niveau alimentaire.

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Environnement technique : Jupyter Notebook, Python, Pandas