https://github.com/rogeriols/covid-19mundial
🦠 Forecast com os dados do covid-19 🦠
https://github.com/rogeriols/covid-19mundial
covid-19 forecasting heroku python3 streamlit
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JSON representation
🦠 Forecast com os dados do covid-19 🦠
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/rogeriols/covid-19mundial
- Owner: RogerioLS
- License: mit
- Created: 2020-11-26T21:46:33.000Z (over 4 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-11-28T01:25:43.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-02-13T14:53:36.574Z (3 months ago)
- Topics: covid-19, forecasting, heroku, python3, streamlit
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage: https://covid-mundial.herokuapp.com/
- Size: 12.1 MB
- Stars: 2
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
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[](https://github.com/XAMPPRocky/tokei)
# 🦠 Analise para o Covid-19 🦠
Xó covid, recentemente fiz uma analise com a aplicação utilizando o **Shiny** mas com outro foco, que foi trabalhar com o *yahoo finance* onde criei uma dash iterativa, que permitia o usuário colocar a sigla da ação desejada e era retornado pra ele o valor de venda e o volume de ações vendidas.
Seguindo essa mesma metodologia resolvi criar algo para o vírus que vem deixando o mundo de cabelos em pé não é mesmo?
Porém resolvi segui com uma outra liguagem de programação, e utilizei o **Python** juntamente com a biblioteca Streamlit, O **Streamlit** pode transformar scripts de dados em aplicativos da web compartilháveis em minutos. Tudo em Python. Tudo de graça. E o melhor não é preciso ter nenhuma experiência com front-end.
Para fazer a capturas dos dados que foram utilizar para realizar essa tarefa eu utilizei o Repositório de dados COVID-19 pelo Centro de Ciência e Engenharia de Sistemas (CSSE) da Universidade Johns Hopkins, esse repositório é atualizado com fraquencia com fonte de dados confiáveis do mundo todo.
**Link para ser direcionado para o repositório:**
[Clique aqui para olhar e entender melhor as fontes dos dados](https://github.com/CSSEGISandData/COVID-19)
Utilizei um recurso que pode transformar um arquivo **.ipynb** para **.py** se não terei que ficar utilizando duas ID's, no caso **pyCharm** e o **jupyternotebook** a baixo o script:
```python
!jupyter nbconvert --to script YOURNOTEBOOKNAME.ipynb
!awk '!/ipython/' YOURNOTEBOOKNAME.py > temp.py && mv temp.py app.py && rm YOURNOTEBOOKNAME.py
!streamlit YOURNOTEBOOKNAME app.py
```
**Link para entender um pouco mais sobre o script:**[Clique aqui para saber mais](https://github.com/ChristianFJung/NotebookToWebApp/blob/master/article.md)
Também utilizei a ferramente **Heroku** para fazer o deploy e subir essa dash linda. Ela ficara disponível para o público.
**Link para dash linda 🦠**
[Clique aqui para ser direcionado](https://covid-mundial.herokuapp.com/)
A seguir um exemplo de como ficou na prática nossa dash:
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