Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
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
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Decennial Census zu Bevölkerung und Wohnraum
Starte mit der Decennial Census in die Welt der Census-Datenprodukte. Nutze die Census API und das requests-Paket, um Daten abzurufen, in pandas-DataFrames zu laden und mit seaborn explorativ zu visualisieren. Lerne wichtige Census-Geografien kennen, darunter Bundesstaaten, Countys und Tracts.
- Census-Thementabellen50 XP
- Aggregieren und Anteile berechnen100 XP
- Anteile berechnen100 XP
- Extreme Werte identifizieren100 XP
- Die Census-API nutzen50 XP
- Die grundlegende API-Anfrage100 XP
- Die API-Antwort und Pandas100 XP
- API bis Visualisierung: Gemeinschaftsunterkünfte100 XP
- Census-Geografien50 XP
- Spezifische Orte100 XP
- Wahlbezirke des Repräsentantenhauses nach Bundesstaat100 XP
- Zip Code Tabulation Areas100 XP
2
American Community Survey
Erkunde Themen wie Krankenversicherungsschutz und Gentrifizierung mit der American Community Survey. Berechne Margins of Error und analysiere Veränderungen über die Zeit. Erstelle Choroplethenkarten mit geopandas.
3
Segregation messen
Untersuche rassische Segregation in den USA. Berechne den Index of Dissimilarity, ein wichtiges Maß für Segregation. Lerne Metropolitan Statistical Areas kennen und nutze sie – eine zentrale Geografie für urbane Forschung. Untersuche die Entwicklung der Segregation in Chicago über die Zeit.
4
Census-Themen erkunden
In diesem Kapitel setzt du dein Wissen in vier Fallstudien ein. Untersuche Arbeitslosigkeit nach „race“ und Ethnizität; Pendelströme und Beschäftigtendichte; Zuwanderung und Wanderungen zwischen Bundesstaaten; sowie Mietbelastung in San Francisco.
Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python
Kurs
abgeschlossen
