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Kurs

Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python

FortgeschrittenSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 07/2023
Dieser Kurs zeigt dir praxisnah, wie du mithilfe der Census-API demografische und sozioökonomische Daten nutzt.
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Kursbeschreibung

Data Scientists in ganz unterschiedlichen Bereichen – von Marketing über Public Health bis Civic Hacking – arbeiten mit demografischen und sozioökonomischen Daten. Behörden der Volkszählung stellen sehr detaillierte, hochwertige Datensätze bereit, doch die Vielzahl an Variablen und die Besonderheiten der amtlichen Geografien (was genau ist eigentlich ein Census Tract?) können den Einstieg in diese Fundgrube herausfordernd machen. In diesem Kurs lernst du die Decennial Census und die jährliche American Community Survey kennen und erfährst, wo du Daten zu Haushaltseinkommen, Pendeln, „race“, Familienstruktur und anderen spannenden Themen findest. Du wirst mit Python über die Census API Daten für große und kleine Geografien abrufen, die Daten mit pandas aufbereiten und abgeleitete Kennzahlen wie ein Maß für Segregation erstellen. Außerdem bekommst du einen Einblick in die Kartierungsfunktionen von geopandas.

Voraussetzungen

Data Manipulation with pandas
1

Decennial Census of Population and Housing

Start exploring Census data products with the Decennial Census. Use the Census API and the requests package to retrieve data, load into pandas data frames, and conduct exploratory visualization in seaborn. Learn about important Census geographies, including states, counties, and tracts.
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2

American Community Survey

3

Measuring Segregation

Explore racial segregation in America. Calculate the Index of Dissimilarity, and important measure of segregation. Learn about and use Metropolitan Statistical Areas, and important geography for urban research. Study segregation changes over time in Chicago.
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4

Exploring Census Topics

In this chapter, you will apply what you have learned to four topical studies. Explore unemployment by race and ethnicity; commuting patterns and worker density; immigration and state-to-state population flows; and rent burden in San Francisco.
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Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python
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