Stanford University
Soziale und wirtschaftliche Netzwerke: Modelle und Analyse

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Soziale und wirtschaftliche Netzwerke: Modelle und Analyse

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8

(758 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Flexibler Zeitplan
3 Wochen bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
97%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Soziologie
  • Kategorie: Sozialwissenschaften
  • Kategorie: Mathematische Modellierung
  • Kategorie: Spieltheorie
  • Kategorie: Wahrscheinlichkeit
  • Kategorie: Sozioökonomie
  • Kategorie: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Bayessche Statistik
  • Kategorie: Markov-Modell
  • Kategorie: Netzwerkanalyse
  • Kategorie: Wirtschaft, Politik und Sozialkunde
  • Kategorie: Behaviorale Ökonomie
  • Kategorie: Analyse sozialer Netzwerke
  • Kategorie: Simulationen

Wichtige Details

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Bewertungen

20 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 8 Module

Beispiele für soziale Netzwerke und ihre Auswirkungen, Definitionen, Maße und Eigenschaften: Grad, Durchmesser, kleine Welten, schwache und starke Bindungen, Gradverteilungen

Das ist alles enthalten

12 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

Homophilie, Dynamik, Zentralitätsmaße: Grad, Verflechtung, Nähe, Eigenvektor und Katz-Bonacich. Erdos und Renyi Zufallsnetzwerke: Schwellenwerte und Phasenübergänge

Das ist alles enthalten

11 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

Poisson-Zufallsnetzwerke, Exponentiale Zufallsgraphenmodelle, Wachsende Zufallsnetzwerke, Präferenzielle Anhaftung und Power Laws, Hybride Modelle der Netzwerkbildung.

Das ist alles enthalten

12 Videos3 Lektüren4 Aufgaben

Spieltheoretische Modellierung der Netzwerkbildung, Das Verbindungsmodell, Der Konflikt zwischen Anreizen und Effizienz, Dynamik, gerichtete Netzwerke, Hybridmodelle von Wahl und Zufall.

Das ist alles enthalten

15 Videos3 Lektüren2 Aufgaben

Empirischer Hintergrund, Das Bass-Modell, Zufallsnetzwerkmodelle der Ansteckung, Das SIS-Modell, Anpassen eines simulierten Modells an die Daten.

Das ist alles enthalten

12 Videos3 Lektüren3 Aufgaben

Bayes'sches Lernen in Netzwerken, Das DeGroot-Modell des Lernens in einem Netzwerk, Konvergenz der Überzeugungen, Die Weisheit der Massen, Wie der Einfluss von der Netzwerkposition abhängt...

Das ist alles enthalten

9 Videos3 Lektüren2 Aufgaben

Netzwerkspiele, Einflüsse von Gleichaltrigen: Strategische Ergänzungen und Substitute, die Beziehung zwischen Netzwerkstruktur und Verhalten, ein lineares quadratisches Spiel, wiederholte Interaktionen und Netzwerkstrukturen.

Das ist alles enthalten

10 Videos4 Lektüren2 Aufgaben

Die Beschreibung finden Sie hier

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1 Aufgabe

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.9 (114 Bewertungen)
Matthew O. Jackson
Stanford University
3 Kurse638.464 Lernende

von

Stanford University

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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
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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HS
4

Geprüft am 21. Dez. 2016

SN
4

Geprüft am 5. Juni 2020

AC
5

Geprüft am 3. Sep. 2016

Häufig gestellte Fragen