これらのコースを受講したことで、プロフェッショナルなビジュアライゼーションやダッシュボードを自信を持って作成できるようになりました
Shoebur Rahman調達スペシャリスト、Giz Bangladesh
コースの説明
マーケティングから公衆衛生、シビックハッキングまで、幅広い分野のデータサイエンティストは、人口統計や社会経済データを扱います。政府のセンサス機関は詳細で高品質なデータセットを提供していますが、変数の多さや行政地理（Census tract とは何か？）の複雑さにより、この宝の山に取り組むのは躊躇しがちです。本コースでは、Decennial Census（10年ごとの国勢調査）と年次の American Community Survey を紹介し、世帯収入、通勤、人種、家族構成など、関心の高いテーマのデータの見つけ方を学びます。Python を使って Census API から大域・小域の地理単位でデータを取得し、pandas でデータを操作し、隔離度のような派生指標も作成します。さらに、geopandas を使った地図化の入門も体験します。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
Decennial Census（10年ごとの国勢調査）
Decennial Census からセンサスデータ製品の探索を始めます。Census API と requests パッケージを使ってデータを取得し、pandas のデータフレームに読み込み、seaborn で探索的な可視化を行います。州、郡、tract などの重要なセンサス地理についても学びます。
2
American Community Survey（ACS）
American Community Survey を用いて、健康保険の加入状況やジェントリフィケーションといったテーマを探ります。誤差範囲（Margin of Error）を計算し、時間変化を分析します。geopandas でコロプレスマップを作成します。
3
セグリゲーションの測定
米国における人種的セグリゲーションを探究します。セグリゲーションの主要指標である Index of Dissimilarity を計算します。都市研究で重要な地理単位である Metropolitan Statistical Areas について学び、活用します。さらに、シカゴにおけるセグリゲーションの経年変化を検討します。
4
センサステーマの探究
この章では、学んだ内容を4つのトピックに応用します。人種・民族別の失業、通勤パターンと就業者密度、移民と州間人口移動、サンフランシスコにおける家賃負担を分析します。
Pythonで学ぶ米国センサスデータ分析
コース修了
