WorldLifeStats 🌍

WorldLifeStats è un progetto open-source dedicato all’aggregazione, elaborazione e visualizzazione di dati demografici, sanitari e socio-economici provenienti da fonti autorevoli di tutto il mondo. L’obiettivo è rendere le statistiche globali accessibili, comprensibili e facilmente navigabili attraverso un sito web statico generato automaticamente.

Il progetto automatizza il processo di raccolta dati da diverse organizzazioni internazionali, li normalizza e li utilizza per generare grafici e tabelle comparative. Il risultato è una risorsa centralizzata per esplorare le tendenze e le correlazioni che modellano il nostro mondo.

✨ Caratteristiche Principali

• Aggregazione Automatica: Script Python che si connettono a varie API e fonti di dati per scaricare le informazioni più recenti.
• Fonti Dati Multiple: Integrazione con organizzazioni come la Banca Mondiale, l’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), Eurostat, ISTAT e altre.
• Elaborazione Dati Trasparente: Utilizzo di librerie come Pandas per pulire, trasformare e analizzare i dati in modo riproducibile.
• Visualizzazione Chiara: Generazione di grafici e mappe interattive con Matplotlib, Plotly e altre librerie per presentare i dati in modo intuitivo.
• Sito Web Statico: Il prodotto finale è un sito web veloce, sicuro e facilmente distribuibile, generato tramite template Jinja2.
• Aggiornamenti Continui: Un workflow di GitHub Actions mantiene il sito costantemente aggiornato con gli ultimi dati disponibili.

🎯 Obiettivi del Progetto

• Democratizzare l’accesso ai dati: Fornire un punto di accesso unico a dati che sono spesso frammentati e difficili da reperire.
• Promuovere la Data Literacy: Aiutare ricercatori, studenti e curiosi a comprendere meglio le dinamiche globali attraverso visualizzazioni efficaci.
• Creare uno strumento open-source: Offrire una codebase aperta che possa essere ispezionata, migliorata e utilizzata come base per altri progetti di analisi dati.

🔧 Stack Tecnologico

• Backend & Data Processing: Python
• Librerie Dati: Pandas, NumPy
• Visualizzazione: Matplotlib, Seaborn, Plotly
• Generazione Sito: Jinja2
• Automazione: GitHub Actions
• Dependency Management: Poetry / uv

Questo progetto è un esperimento continuo nell’automazione della raccolta e presentazione di dati su larga scala.