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Curso

Análisis de datos del Censo de EE. UU. con Python

IntermedioNivel de habilidad
Actualizado 7/2023
Aprende a utilizar la API del censo para trabajar con datos demográficos y socioeconómicos.
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Descripción del curso

Personas que trabajan con datos, desde marketing hasta salud pública o civic hacking, necesitan manejar información demográfica y socioeconómica. Las agencias de censo gubernamentales ofrecen conjuntos de datos muy detallados y de alta calidad, pero la cantidad de variables y las complejidades de las geografías administrativas (¿qué es exactamente un tracto censal?) pueden hacer que acercarse a este tesoro resulte abrumador. En este curso conocerás el Decennial Census y la American Community Survey anual, y verás dónde encontrar datos sobre ingresos del hogar, desplazamientos, raza, estructura familiar y otros temas que puedan interesarte. Usarás Python para solicitar estos datos mediante la Census API para geografías grandes y pequeñas. Manipularás los datos con pandas y crearás datos derivados, como una medida de segregación. También podrás probar las capacidades de mapeo de geopandas.

Requisitos previos

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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Análisis de datos del Censo de EE. UU. con Python
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