University of Michigan
Angewandte Analyse sozialer Netzwerke in Python
University of Michigan

Angewandte Analyse sozialer Netzwerke in Python

Daniel Romero

Dozent: Daniel Romero

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(2,704 Bewertungen)

Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 26 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
94%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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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

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Angewandte Datenwissenschaft mit Python
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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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

Lehrkraftbewertungen
4.7 (189 Bewertungen)
Daniel Romero
University of Michigan
3 Kurse111.733 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden

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Geprüft am 17. Nov. 2020

KA
5

Geprüft am 26. Sep. 2017

NP
5

Geprüft am 7. Okt. 2017

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Häufig gestellte Fragen