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코스 설명
마케팅, 공중 보건, 시민 해킹 등 다양한 분야의 데이터 과학자는 인구통계 및 사회경제 데이터를 다뤄야 해요. 정부의 인구조사 기관은 매우 상세하고 고품질의 데이터셋을 제공하지만, 변수 수가 많고 행정 지리의 구조가 복잡해(예: Census tract가 뭔가요?) 이 금광에 접근하기가 막막할 수 있어요. 이 강의에서는 10년마다 실시하는 Decennial Census와 매년 실시하는 American Community Survey를 소개하고, 가계 소득, 통근, 인종, 가족 구조 등 관심 주제의 데이터를 어디서 찾을 수 있는지 알려드려요. Python으로 Census API를 사용해 큰 규모와 작은 규모의 지리 단위 데이터를 요청하고, pandas로 데이터를 가공하며, 분리 지표 같은 파생 지표도 만들어 볼 거예요. 또한 geopandas의 매핑 기능도 맛보기로 경험합니다.
사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
인구 및 주택에 대한 Decennial Census
Decennial Census로 인구조사 데이터 제품을 처음 탐색해 보세요. Census API와 requests 패키지를 사용해 데이터를 가져오고, pandas 데이터 프레임으로 로드한 뒤 seaborn으로 탐색적 시각화를 수행해요. 주, 카운티, 트랙트 등 중요한 인구조사 지리 단위에 대해 배우세요.
2
American Community Survey
American Community Survey를 활용해 건강 보험 가입률, 젠트리피케이션 같은 주제를 살펴보세요. 오차 한계(Margin of Error)를 계산하고 시간에 따른 변화를 탐색해요. geopandas를 사용해 색채구분도(choropleth) 지도를 만들어 봅니다.
3
분리 측정하기
미국의 인종 분리를 탐구해요. 분리의 중요한 지표인 불균등 지수(Index of Dissimilarity)를 계산해 봅니다. 도시 연구에서 중요한 지리 단위인 대도시 통계 지역(Metropolitan Statistical Areas)에 대해 배우고 활용해요. 시카고의 시간에 따른 분리 변화도 살펴봅니다.
4
인구조사 주제 탐색
이 장에서는 지금까지 배운 내용을 네 가지 주제 연구에 적용해요. 인종 및 민족별 실업, 통근 패턴과 노동자 밀도, 이민과 주 간 인구 이동, 그리고 샌프란시스코의 임대료 부담을 탐색해 봅니다.
Python으로 미국 인구조사 데이터 분석하기
코스
완료
