在公眾號(hào)「python風(fēng)控模型」里回復(fù)關(guān)鍵字：學(xué)習(xí)資料

在全球范圍內(nèi)，截至2021 年 11 月 15 日歐洲中部時(shí)間下午 4:30，各國(guó)已向世衛(wèi)組織報(bào)告了253,163,330（2.5億）例COVID-19確診病例，包括5,098,174（5百萬）例死亡。截至2021 年 11 月 14 日，共接種了7,307,892,664（73億）劑疫苗。

下圖是不同時(shí)間的確診病例和死亡人數(shù)

通過不同顏色可視化，我們可以明顯發(fā)現(xiàn)新冠病毒感染主要發(fā)生在美洲和歐洲。

使用所有這些分類變量，將生成變量中每個(gè)標(biāo)簽的組合，因此總共創(chuàng)建了 316800 個(gè)組合。

這些數(shù)據(jù)將有助于根據(jù)一些預(yù)先定義的標(biāo)準(zhǔn)癥狀確定是否有人患有冠狀病毒疾病。這些癥狀基于世界衛(wèi)生組織 (WHO)http://who.int 和印度衛(wèi)生與家庭福利部提供的指導(dǎo)方針。

免責(zé)聲明：這些數(shù)據(jù)的結(jié)果或分析應(yīng)視為醫(yī)療建議。

該數(shù)據(jù)集包含七個(gè)主要變量，這些變量將影響某人是否患有冠狀病毒疾病，每個(gè)變量的描述如下：國(guó)家：訪問過的國(guó)家列表。年齡：根據(jù)世衛(wèi)組織年齡組標(biāo)準(zhǔn)癥狀對(duì)每個(gè)人進(jìn)行年齡組分類：根據(jù)世衛(wèi)組織，5 項(xiàng)是 COVID-19、發(fā)燒、疲倦、呼吸困難、干咳和喉嚨痛的主要癥狀。其他癥狀包括：疼痛、鼻塞、流鼻涕、腹瀉等。新冠感染患者表現(xiàn)不同，按照嚴(yán)重程度來劃分分為：嚴(yán)重程度，輕度、中度、重度。一般年齡較大的感染者病情較重。

《python新冠病毒數(shù)據(jù)分析和可視化》課程案例中用python深度挖掘新冠病毒COVID-19數(shù)據(jù)和并呈現(xiàn)高級(jí)可視化。歡迎各位同學(xué)了解：https://ke.qq.com/course/4159542

課程目錄如下：

章節(jié)1課程概述

課時(shí)1python機(jī)器學(xué)習(xí)生物信息學(xué)系列課

課時(shí)2python新冠病毒數(shù)據(jù)分析和可視化概述

章節(jié)2python編程環(huán)境搭建

課時(shí)3python官網(wǎng)

課時(shí)4Anaconda快速入門指南

課時(shí)5Anaconda下載安裝

課時(shí)6python第三方包安裝(pip和conda install)

章節(jié)3全球COVID-19新冠狀病毒數(shù)據(jù)分析

課時(shí)7霍普金斯大學(xué)高級(jí)新冠病毒數(shù)據(jù)可視化

課時(shí)831萬數(shù)據(jù)匯總COVID-19新冠病毒患者癥狀

課時(shí)9新冠病毒實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)庫和下載網(wǎng)址

課時(shí)10WHO新冠病毒COVID-19數(shù)據(jù)可視化面板

課時(shí)11新冠病毒管控措施

課時(shí)12WHO世界衛(wèi)生組織新冠病毒周報(bào)介紹

課時(shí)13hist函數(shù)繪制新冠感染和死亡人數(shù)變量頻率分布直方圖

課時(shí)14Top20新冠病毒感染國(guó)家可視化繪圖

課時(shí)15每10萬人感染新冠病毒Top20國(guó)家可視化統(tǒng)計(jì)

課時(shí)16過去24小時(shí)和近7天新冠感染死亡人數(shù)Top20可視化繪圖

課時(shí)17新冠感染人數(shù)和死亡人數(shù)相關(guān)性分析報(bào)告

課時(shí)18autoviz自動(dòng)生成新冠病毒可視化圖表

課時(shí)19D-tale實(shí)現(xiàn)GUI可視化窗口數(shù)據(jù)分析，人人都是數(shù)據(jù)分析師！

章節(jié)4python繪制新冠病毒動(dòng)態(tài)折線圖

課時(shí)20全球COVID-19感染人數(shù)動(dòng)態(tài)折線圖-基礎(chǔ)語法講解

課時(shí)21python腳本-全球新冠狀病毒感染人數(shù)動(dòng)態(tài)圖

章節(jié)5python繪制新冠病毒感染世界地圖和中國(guó)地圖

課時(shí)22python解析json數(shù)據(jù)

課時(shí)23繪制中國(guó)新冠病毒感染各省分布圖

課時(shí)24中國(guó)新冠病毒今日感染人數(shù)各省可視化繪圖

課時(shí)25中國(guó)新冠病毒累計(jì)死亡人數(shù)和死亡率各省分布圖

課時(shí)26繪制世界各國(guó)新冠感染死亡率分布圖

章節(jié)6biopython基因編程

課時(shí)27中心法則central dogma-DNA，RNA，核糖體

課時(shí)28蛋白質(zhì)合成步驟詳解

課時(shí)29biopython安裝和人類基因組計(jì)劃

課時(shí)30讀取Fasta文件的新冠病毒數(shù)據(jù)

課時(shí)31python讀取genbank的gbk文件數(shù)據(jù)

課時(shí)32Seq序列基本操作

課時(shí)33DNA到mRNA的轉(zhuǎn)錄函數(shù)transcribe（）

課時(shí)34python實(shí)現(xiàn)蛋白質(zhì)序列翻譯和密碼表應(yīng)用

課時(shí)35基因調(diào)控-Gene Regulation

課時(shí)36python建立操作子operon預(yù)測(cè)模型

《python新冠病毒數(shù)據(jù)分析和可視化》新冠案例中講述了如何用霍普金斯大學(xué)的工具免費(fèi)分析和實(shí)時(shí)監(jiān)控每日新冠病毒數(shù)據(jù)。

下圖是《呆瓜半小時(shí)入門python數(shù)據(jù)分析》用python繪制中國(guó)新冠病毒感染人數(shù)的各省分布圖。

《python新冠病毒數(shù)據(jù)分析和可視化》講述如何用python繪制世界各國(guó)新冠病毒感染死亡率分布圖。

《python新冠病毒數(shù)據(jù)分析和可視化》講述如何用D-tale庫，GUI可視化分析新冠病毒感染數(shù)據(jù)，下圖是生成詞云圖。其中美國(guó)感染者人數(shù)最多，相應(yīng)字體最大。

《呆瓜半小時(shí)入門python數(shù)據(jù)分析》述如何用D-tale庫實(shí)現(xiàn)描述性統(tǒng)計(jì)，變量的平均數(shù)，中位數(shù)，眾數(shù)，箱型圖，最大值，最小值，四分位數(shù)，一目了然。

《python新冠病毒數(shù)據(jù)分析和可視化》述如何用D-tale庫測(cè)試時(shí)間序列time series可視化

《呆瓜半小時(shí)入門python數(shù)據(jù)分析》課程述如何用autoviz庫的一行代碼實(shí)現(xiàn)所有新冠病毒數(shù)據(jù)可視化，大大節(jié)省自己寫代碼可視化時(shí)間。

包括新冠病毒數(shù)據(jù)變量相關(guān)性矩陣圖片生成

包括變量的pairplot配對(duì)圖

還有小可愛的小提琴圖，它結(jié)合了箱型圖和密度圖特點(diǎn)，非常好用。

《python新冠病毒數(shù)據(jù)分析和可視化》還講解biopython基因編程基礎(chǔ)知識(shí)，包括基因自動(dòng)化轉(zhuǎn)錄，翻譯，讀取fasta和genbank文件的新冠病毒基因序列，建立機(jī)器學(xué)習(xí)操作子預(yù)測(cè)模型等等。

python新冠病毒COVID-19數(shù)據(jù)分析和可視化就介紹到這里，歡迎各位了解

《python機(jī)器學(xué)習(xí)生物信息學(xué)》：https://ke.qq.com/course/package/31252學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識(shí)。