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강의

Python으로 미국 인구조사 데이터 분석하기

중급기술 수준

업데이트됨 2023. 7.

인구조사 API를 사용하여 인구통계학적 및 사회경제적 데이터를 다루는 방법을 배우세요.

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PythonExploratory Data Analysis

5시간

16 동영상

57 연습 문제

4,850 XP

7,422

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

비즈니스용으로 체험해 보세요

강의 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.

선수 조건

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.

Census Subject Tables

Aggregate and Calculate Proportions

Calculate Proportions

Identify Extreme Values

Using the Census API

The Basic API Request

The API Response and Pandas

API to Visualization: Group Quarters

Census Geographies

Specific Places

Congressional Districts by State

Zip Code Tabulation Areas

2

American Community Survey

Explore topics such as health insurance coverage and gentrification using the American Community Survey. Calculate Margins of Error and explore change over time. Create choropleth maps using geopandas.

Annual Change

Home Values in California

Health Insurance Coverage

Finding ACS Tables by Subject

Margins of Error

Plotting Margins of Error over Time

Significance of Difference of Estimates

Significance of Difference of Proportions

Basic Mapping with Geopandas

Choropleth Map of Internet Access

Proportional Symbol Map of Households w/ Internet

Bivariate Map of Broadband Access

Neighborhood Change

Identifying Gentrifiable Tracts

Identifying Gentrifying Tracts

Mapping Gentrification

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.

Measuring Segregation: The Index of Dissimilarity

Calculating D for One State

Calculating D in a Loop

Calculating D Using Grouping in Pandas

Metropolitan Segregation

Joining Tracts and Metropolitan Areas

Create Function to Calculate D

Characteristics of Segregated Metros

Segregation Impacts: Unemployment

Calculating Unemployment

Impacts of Black-White Segregation by Sex

White and Black Unemployment

Neighborhood Segregation Over Time

Tract Demographics in a Segregated City

Segregation Begets More Segregation

Population Decline in Segregated Neighborhoods

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.

Employment and the Labor Force

Unemployment

Labor Force Participation

Heatmap of Travel Times By Commute Mode

Worker Population

Immigration

State-to-State Flows

Is the Rent Too Damn High?

Rent Burden in San Francisco

High Rent and Rent Burden

Congratulations!

Python으로 미국 인구조사 데이터 분석하기

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