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Curso

Analisando dados do Censo dos EUA em Python

IntermediárioNível de habilidade
Atualizado 07/2023
Aprenda a usar a API do Censo dos EUA para trabalhar com dados demográficos e socioeconômicos.
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Descrição do curso

Cientistas de dados em áreas diversas, de marketing a saúde pública e civic hacking, precisam trabalhar com dados demográficos e socioeconômicos. As agências governamentais de censo oferecem conjuntos de dados de alta qualidade e riquíssimos em detalhes, mas a quantidade de variáveis e as complexidades das geografias administrativas (afinal, o que é um tract do Censo?) podem tornar esse tesouro intimidante à primeira vista. Este curso apresenta o Decennial Census e a American Community Survey anual, e mostra onde encontrar dados sobre renda domiciliar, deslocamentos, raça, estrutura familiar e outros temas que podem interessar a você. Você vai usar Python para solicitar esses dados pela Census API para geografias grandes e pequenas. Vai manipular os dados com pandas e criar dados derivados, como uma medida de segregação. Você também vai experimentar os recursos de mapeamento do geopandas.

Pré-requisitos

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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Analisando dados do Censo dos EUA em Python
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