After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Фахівцям з даних у різних галузях — від маркетингу та громадського здоров'я до civic hacking — доводиться працювати з демографічними й соціально-економічними даними. Державні статистичні служби пропонують детальні, якісні набори даних, але велика кількість змінних і складність адміністративної географії (а що таке тракта перепису?) можуть ускладнити роботу з цим цінним ресурсом. У цьому курсі ви познайомитеся з Десятирічним переписом (Decennial Census) та щорічним опитуванням American Community Survey і дізнаєтеся, де знайти дані про доходи домогосподарств, маятникову міграцію, расу, структуру родини та інші теми. Ви використовуватимете Python, щоб отримувати ці дані через Census API для великих і малих географій. Ви опрацьовуватимете дані за допомогою pandas і створюватимете похідні показники, зокрема міру сегрегації. Також ви спробуєте можливості відображення на мапі в geopandas.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Десятирічний перепис населення та житла
Почніть вивчення продуктів даних перепису з Десятирічного перепису. Використайте Census API та пакет requests, щоб отримати дані, завантажити їх у датафрейми pandas і виконати розвідувальну візуалізацію в seaborn. Дізнайтеся про важливі одиниці географії перепису, зокрема штати, округи та тракти.
- Тематичні таблиці Census50 XP
- Агрегування й обчислення часток100 XP
- Обчисліть частки100 XP
- Визначення екстремальних значень100 XP
- Використання Census API50 XP
- Базовий запит до API100 XP
- Відповідь API і Pandas100 XP
- Від API до візуалізації: групові помешкання100 XP
- Географії перепису50 XP
- Конкретні місця100 XP
- Округи Конгресу за штатами100 XP
- Територіальні одиниці за індексом ZIP100 XP
2
American Community Survey
Дослідіть теми, як-от охоплення медичним страхуванням і джентрифікація, використовуючи American Community Survey. Обчисліть межі похибки (Margins of Error) і проаналізуйте зміни в часі. Створіть хороплетні мапи за допомогою geopandas.
3
Вимірювання сегрегації
Дослідіть расову сегрегацію в США. Обчисліть індекс відмінностей (Index of Dissimilarity) — важливу міру сегрегації. Дізнайтеся про Метрополійні статистичні райони (Metropolitan Statistical Areas) і застосуйте їх — це важлива географія для урбаністичних досліджень. Вивчіть зміни сегрегації в Чикаго з часом.
4
Дослідження тем перепису
У цьому розділі ви застосуєте вивчене в чотирьох тематичних дослідженнях. Дослідіть безробіття за расою та етнічністю; моделі маятникової міграції та щільність працівників; імміграцію та міжштатні потоки населення; а також орендне навантаження в Сан-Франциско.
Аналіз даних перепису США в Python
Курс
завершено
