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Kurs

Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python

MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 07/2023
Dieser Kurs zeigt dir praxisnah, wie du mithilfe der Census-API demografische und sozioökonomische Daten nutzt.
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PythonExploratory Data Analysis
5 Std.
16 Videos
57 Übungen
4,850 XP
7,424
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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 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.
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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.
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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.
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Analyse von US-Volkszählungsdaten mit Python
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