Build your ultimate AI agent
รายละเอียดคอร์ส
นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลในหลากหลายสาขา ตั้งแต่การตลาด สาธารณสุข ไปจนถึงการพัฒนาเมือง ล้วนต้องทำงานกับข้อมูลด้านประชากรศาสตร์และเศรษฐกิจสังคม หน่วยงานสำมะโนของรัฐบาลมีชุดข้อมูลที่ละเอียดและมีคุณภาพสูง แต่จำนวนตัวแปรที่มากมายและความซับซ้อนของขอบเขตทางภูมิศาสตร์ (เช่น Census tract คืออะไร?) อาจทำให้การเข้าถึงข้อมูลเหล่านี้เป็นเรื่องท้าทาย คอร์สนี้จะแนะนำ Decennial Census และ American Community Survey รายปี พร้อมแสดงแหล่งข้อมูลเกี่ยวกับรายได้ครัวเรือน การเดินทาง เชื้อชาติ โครงสร้างครอบครัว และหัวข้ออื่น ๆ ที่น่าสนใจ จะได้ใช้ Python ดึงข้อมูลผ่าน Census API สำหรับพื้นที่ขนาดใหญ่และเล็ก จัดการข้อมูลด้วย pandas สร้างข้อมูลเชิงอนุพันธ์ เช่น ดัชนีวัดการแบ่งแยก รวมถึงสำรวจความสามารถด้านการทำแผนที่ด้วย geopandas
ข้อกำหนดเบื้องต้น
หลักสูตร
โครงสร้างคอร์ส
1
Decennial Census ด้านประชากรและที่อยู่อาศัย
เริ่มสำรวจข้อมูลสำมะโนประชากรด้วย Decennial Census ใช้ Census API และแพ็กเกจ requests ในการดึงข้อมูล โหลดเข้า pandas DataFrame และสร้างการแสดงผลเชิงสำรวจด้วย seaborn พร้อมเรียนรู้เกี่ยวกับภูมิศาสตร์สำมะโนที่สำคัญ ได้แก่ รัฐ เคาน์ตี และ tract
- ตารางหัวข้อสำมะโนประชากร50 XP
- รวมข้อมูลและคำนวณสัดส่วน100 XP
- คำนวณสัดส่วน100 XP
- ค้นหาค่าสุดขั้ว100 XP
- การใช้งาน Census API50 XP
- การส่ง API Request เบื้องต้น100 XP
- การตอบกลับจาก API และ Pandas100 XP
- จาก API สู่การแสดงผล: กลุ่มประชากรในสถานที่พักอาศัยพิเศษ100 XP
- ภูมิศาสตร์ของสำมะโนประชากร50 XP
- สถานที่เฉพาะเจาะจง100 XP
- เขตเลือกตั้งสภาผู้แทนราษฎรแยกตามรัฐ100 XP
- พื้นที่รหัสไปรษณีย์ (Zip Code Tabulation Areas)100 XP
2
American Community Survey
สำรวจหัวข้อต่าง ๆ เช่น ความครอบคลุมของประกันสุขภาพและการเปลี่ยนแปลงทางเศรษฐกิจในชุมชน คำนวณ Margin of Error และศึกษาการเปลี่ยนแปลงตามช่วงเวลา พร้อมสร้างแผนที่ choropleth ด้วย geopandas
3
การวัดระดับการแบ่งแยก
สำรวจการแบ่งแยกทางเชื้อชาติในสหรัฐอเมริกา คำนวณ Index of Dissimilarity ซึ่งเป็นดัชนีสำคัญในการวัดระดับการแบ่งแยก เรียนรู้เกี่ยวกับ Metropolitan Statistical Area ซึ่งเป็นหน่วยภูมิศาสตร์สำคัญสำหรับการวิจัยเมือง และศึกษาการเปลี่ยนแปลงของการแบ่งแยกในชิคาโกตามช่วงเวลา
4
การสำรวจหัวข้อสำมะโนประชากร
ในบทนี้ จะนำสิ่งที่เรียนรู้มาประยุกต์ใช้กับการศึกษา 4 หัวข้อ ได้แก่ อัตราการว่างงานจำแนกตามเชื้อชาติและกลุ่มชาติพันธุ์ รูปแบบการเดินทางและความหนาแน่นของแรงงาน การย้ายถิ่นฐานและการเคลื่อนย้ายประชากรระหว่างรัฐ รวมถึงภาระค่าเช่าในซานฟรานซิสโก
การวิเคราะห์ข้อมูลสำมะโนประชากรสหรัฐฯ ด้วย Python
เรียนจบแล้ว
