Dieser Kurs führt den Lernenden anhand von Tutorials mit der NetworkX-Bibliothek in die Netzwerkanalyse ein. Der Kurs beginnt mit einem Verständnis dafür, was Netzwerkanalyse ist und warum wir Phänomene als Netzwerke modellieren können. In der zweiten Woche wird das Konzept der Konnektivität und der Robustheit von Netzwerken vorgestellt. In der dritten Woche wird untersucht, wie man die Bedeutung oder Zentralität eines Knotens in einem Netzwerk messen kann. In der letzten Woche geht es um die Entwicklung von Netzwerken im Laufe der Zeit und um Modelle der Netzwerkgenerierung und das Problem der Linkvorhersage.
Angewandte Analyse sozialer Netzwerke in Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Angewandte Datenwissenschaft mit Python
Dozent: Daniel Romero
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Bei enthalten
(2,704 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Darstellung und Bearbeitung von vernetzten Daten mit der NetworkX-Bibliothek
Analysieren Sie die Konnektivität eines Netzwerks
Messen Sie die Wichtigkeit oder Zentralität eines Knotens in einem Netzwerk
Prognostizieren Sie die Entwicklung von Netzwerken im Laufe der Zeit
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Graphentheorie
- Kategorie: Netzwerkanalyse
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Analyse sozialer Netzwerke
Wichtige Details
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4 Aufgaben
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Modul Eins führt Sie in die verschiedenen Arten von Netzwerken in der realen Welt ein und erklärt, warum wir sie untersuchen. Sie lernen die grundlegenden Elemente von Netzwerken und die verschiedenen Arten von Netzwerken kennen. Außerdem lernen Sie, wie Sie vernetzte Daten mit Hilfe der NetworkX-Bibliothek darstellen und manipulieren können. Die Aufgabe gibt Ihnen die Möglichkeit, NetworkX zu verwenden, um einen vernetzten Datensatz von Mitarbeitern eines kleinen Unternehmens zu analysieren.
Das ist alles enthalten
5 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
In Modul zwei lernen Sie, wie Sie die Konnektivität eines Netzwerks anhand von Maßzahlen für die Entfernung, Erreichbarkeit und Redundanz der Pfade zwischen den Knotenpunkten analysieren können. In dieser Aufgabe üben Sie die Verwendung von NetworkX, um die Konnektivität eines Netzwerks für die E-Mail-Kommunikation zwischen den Mitarbeitern eines mittelgroßen Fertigungsunternehmens zu berechnen.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
In Modul drei werden Sie Möglichkeiten zur Messung der Wichtigkeit oder Zentralität eines Knotens in einem Netzwerk erkunden, indem Sie Maße wie Grad-, Nähe- und Verflechtungszentralität, Page Rank sowie Hubs und Autoritäten verwenden. Sie lernen die Annahmen kennen, die jedes Maß voraussetzt, die Algorithmen, mit denen wir sie berechnen können, und die verschiedenen Funktionen, die in NetworkX zur Messung der Zentralität zur Verfügung stehen. In der Aufgabe üben Sie die Auswahl des am besten geeigneten Zentralitätsmaßes in einer realen Umgebung.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema
In Modul Vier werden Sie die Entwicklung von Netzwerken im Laufe der Zeit erforschen, einschließlich der verschiedenen Modelle, die Netzwerke mit realistischen Merkmalen erzeugen, wie das Preferential Attachment Model und Small World Networks. Sie werden sich auch mit dem Problem der Verbindungsvorhersage befassen, bei dem Sie nützliche Merkmale lernen, die vorhersagen können, ob ein Paar unverbundener Knoten in der Zukunft verbunden sein wird. In der Aufgabe müssen Sie herausfinden, welches Modell ein bestimmtes Netzwerk erzeugt hat. Darüber hinaus werden Sie die Gelegenheit haben, verschiedene Konzepte des Kurses zu kombinieren, indem Sie das Gehalt, die Position und die zukünftigen Verbindungen der Mitarbeiter eines Unternehmens anhand ihrer Protokolle des E-Mail-Verkehrs vorhersagen.
Das ist alles enthalten
3 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
Dozent
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 17. Nov. 2020
I have never imagined such detailed analysis can be done on a network, nx in python is really powerful package with so many powerful functions that can do ample of analysis at a whim.
Geprüft am 26. Sep. 2017
It's rare to find an amazing course in network analysis online, and I'm very glad to have taken this course and learn the art of network analysis for research purposes.
Geprüft am 7. Okt. 2017
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