Sau khi hoàn thành các khóa học này, tôi cảm thấy tự tin khi tạo các trực quan hóa và bảng điều khiển chuyên nghiệp
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Các nhà khoa học dữ liệu trong nhiều lĩnh vực, từ marketing đến y tế công cộng đến civic hacking, đều cần làm việc với dữ liệu nhân khẩu học và kinh tế - xã hội. Các cơ quan điều tra dân số của chính phủ cung cấp các bộ dữ liệu chi tiết, chất lượng cao, nhưng số lượng biến số lớn và sự phức tạp của các đơn vị địa lý hành chính (ví dụ Census tract là gì?) có thể khiến việc tiếp cận “mỏ vàng” này trở nên khó khăn. Khóa học này sẽ giới thiệu cho bạn về Decennial Census và American Community Survey hằng năm, đồng thời chỉ cho bạn cách tìm dữ liệu về thu nhập hộ gia đình, đi lại, chủng tộc, cấu trúc gia đình và các chủ đề khác bạn quan tâm. Bạn sẽ dùng Python để yêu cầu dữ liệu này qua Census API cho cả các phạm vi địa lý lớn và nhỏ. Bạn sẽ xử lý dữ liệu bằng pandas, và tạo các chỉ số suy dẫn như thước đo mức độ phân cách. Bạn cũng sẽ làm quen với khả năng lập bản đồ của geopandas.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Điều tra Dân số và Nhà ở 10 năm một lần (Decennial Census)
Bắt đầu khám phá các sản phẩm dữ liệu của Điều tra Dân số với Decennial Census. Dùng Census API và gói requests để truy xuất dữ liệu, nạp vào các data frame của pandas, và trực quan hóa khám phá bằng seaborn. Tìm hiểu về các đơn vị địa lý quan trọng của Điều tra Dân số, bao gồm bang, quận (county), và tract.
- Bảng chủ đề của Census50 XP
- Tổng hợp và Tính tỷ lệ phần trăm100 XP
- Tính tỷ lệ phần trăm100 XP
- Xác định giá trị cực trị100 XP
- Sử dụng Census API50 XP
- Yêu cầu API cơ bản100 XP
- Phản hồi API và Pandas100 XP
- Từ API đến trực quan hóa: Group Quarters100 XP
- Đơn vị địa lý của Census50 XP
- Địa điểm cụ thể100 XP
- Các khu vực bầu cử Hạ viện theo bang100 XP
- Vùng Tổng hợp Mã ZIP (ZCTA)100 XP
2
American Community Survey
Khám phá các chủ đề như bảo hiểm y tế và gentrification bằng American Community Survey. Tính toán biên sai số (Margin of Error) và xem xét sự thay đổi theo thời gian. Tạo bản đồ choropleth bằng geopandas.
3
Đo lường mức độ phân cách
Khám phá tình trạng phân cách chủng tộc ở Hoa Kỳ. Tính Chỉ số Khác biệt (Index of Dissimilarity), một thước đo quan trọng của mức độ phân cách. Tìm hiểu và sử dụng Khu vực Thống kê Đô thị (Metropolitan Statistical Areas), một đơn vị địa lý quan trọng cho nghiên cứu đô thị. Nghiên cứu sự thay đổi về phân cách theo thời gian tại Chicago.
4
Khám phá các chủ đề của Điều tra Dân số
Trong chương này, bạn sẽ áp dụng những gì đã học vào bốn nghiên cứu theo chủ đề. Khám phá thất nghiệp theo chủng tộc và sắc tộc; mô hình đi lại và mật độ lao động; nhập cư và dòng di chuyển dân số giữa các bang; và gánh nặng tiền thuê nhà ở San Francisco.
Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng Python
Hoàn
thành khóa học
