이 과정은 NetworkX 라이브러리를 사용한 튜토리얼을 통해 학습자에게 네트워크 분석을 소개합니다. 과정 처음에는 네트워크 분석이란 무엇인지, 왜 현상을 네트워크로 모델링할 수 있는지를 파악합니다. 두 번째 주에는 연결성과 네트워크 견고성의 개념을 소개합니다. 세 번째 주에는 네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성을 측정하는 방법을 탐구합니다. 마지막 주에는 시간 경과에 따른 네트워크의 진화를 탐구하고 네트워크 생성 모델과 링크 예측 문제를 다룹니다.
파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석
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파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석
Enseigné en Coréen
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
29 heures pour terminer
3 semaines à 9 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
NetworkX 라이브러리를 사용하여 네트워크 데이터 표현 및 조작
네트워크 연결 분석
네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성 측정
시간 경과에 따른 네트워크의 진화 예측
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Power Law
- Catégorie : Robustness Of Complex Networks
- Catégorie : K-Edge-Connected Graph
- Catégorie : Centrality
Détails à connaître
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Il y a 4 modules dans ce cours
모듈 1에서는 실제 세계의 다양한 네트워크 유형과 이를 연구하는 이유를 소개합니다. 네트워크의 기본 요소와 다양한 유형의 네트워크에 대해 학습합니다. 또한 NetworkX 라이브러리를 사용하여 네트워크 데이터를 표현하고 조작하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과제는 NetworkX를 사용하여 소규모 회사 직원의 네트워크 데이터 세트를 분석할 수 있는 기회를 제공합니다.
Inclus
5 vidéos3 lectures1 quiz1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
모듈 2에서는 노드 간 경로의 거리, 도달 가능성 및 중복성 척도를 기반으로 네트워크 연결을 분석하는 방법을 배웁니다. 과제에서 NetworkX를 사용하여 중견 제조업체 직원 간의 이메일 통신 네트워크 연결 척도를 계산하는 방법을 연습합니다.
Inclus
5 vidéos1 quiz1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
모듈 3에서는 연결, 근접 및 매개 중심성, 페이지 랭크, 허브 및 권한과 같은 척도를 사용하여 네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성을 측정하는 방법을 탐구합니다. 각 척도가 만드는 가정, 이를 계산하는 데 사용할 수 있는 알고리즘, 중심성을 측정하기 위해 NetworkX에서 사용할 수 있는 다양한 기능에 대해 배우게 됩니다. 과제를 통해 실제 환경에서 가장 적절한 중심성 척도를 선택하는 연습을 하게 됩니다.
Inclus
6 vidéos1 quiz1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
모듈 4에서는 선호적 연결 모델 및 작은 세상 네트워크와 같은 현실적인 기능을 가진 네트워크를 생성하는 다양한 모델을 포함하여 시간 경과에 따른 네트워크의 진화를 탐구합니다. 또한 연결이 끊긴 노드 쌍이 미래에 연결될지를 예측할 수 있는 유용한 기능을 학습하는 링크 예측 문제도 살펴봅니다. 과제에서 주어진 네트워크를 생성한 모델을 식별해야 합니다. 또한 이메일 교환 로그를 사용하여 회사 직원의 급여, 직위 및 향후 연결을 예측하여 과정의 다양한 개념을 결합할 수 있는 기회를 갖게 됩니다.
Inclus
3 vidéos4 lectures1 quiz1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
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