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Analyzing US Census Data in Python

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 07/2023
Apprenez à utiliser l'API Census pour travailler avec des données démographiques et socio-économiques.
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Description du cours

Les data scientists, qu’ils travaillent en marketing, en santé publique ou dans le civic tech, doivent manipuler des données démographiques et socioéconomiques. Les agences statistiques nationales proposent des jeux de données riches et de grande qualité, mais le nombre de variables et la complexité des découpages administratifs (au fait, qu’est-ce qu’un « Census tract » ?) peuvent rendre l’exploration de ce trésor un peu intimidante. Ce cours vous présentera le Decennial Census et l’American Community Survey annuelle, et vous montrera où trouver des données sur le revenu des ménages, les trajets domicile‑travail, la race, la structure familiale, et d’autres thématiques susceptibles de vous intéresser. Vous utiliserez Python pour interroger ces données via l’API du Census pour des géographies fines et larges. Vous manipulerez les données avec pandas et créerez des données dérivées, comme une mesure de ségrégation. Vous découvrirez aussi un aperçu des capacités de cartographie de geopandas.

Prérequis

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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Analyzing US Census Data in Python
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