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Curso

Análisis de redes intermedio en Python

AvanzadoNivel de habilidad
Actualizado 4/2026
Analiza gráficos de series temporales, utiliza gráficos bipartitos y adquiere las habilidades necesarias para abordar problemas avanzados en análisis de redes.
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PythonProbability & Statistics
4 h
13 vídeos
46 Ejercicios
3,850 XP
14,012
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Descripción del curso

¿Has hecho el curso de DataCamp Introduction to Network Analysis in Python y te gustaría aprender técnicas más avanzadas para analizar tus redes, ya sean sociales, de transporte o biológicas? ¡Entonces este es tu curso! Aquí ampliarás tus conocimientos y habilidades para abordar problemas más avanzados de analítica de redes. Aprenderás conceptos y prácticas para analizar series temporales de redes en evolución, conocerás los grafos bipartitos y cómo usarlos en sistemas de recomendación de productos. También verás las proyecciones de grafos, por qué son tan útiles en Data Science, y las mejores formas de guardar y cargar datos de grafos desde archivos. Consolidarás todo en un caso práctico final, en el que analizarás un conjunto de datos de un foro y saldrás de este curso como un auténtico ninja del análisis de redes en Python.

Requisitos previos

Introduction to Network Analysis in Python
1

Grafos bipartitos y sistemas de recomendación de productos

En este capítulo, aprenderás qué son los grafos bipartitos y cómo se usan en los sistemas de recomendación. Explorarás el conjunto de datos de GitHub del curso anterior, analizando esta vez el grafo bipartito subyacente con el que se generó el grafo que usaste antes. Por último, tendrás la oportunidad de construir los componentes básicos de un sistema de recomendación usando los datos de GitHub.
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2

Proyecciones de grafos

En este capítulo, utilizarás un famoso conjunto de datos de la Revolución Americana para profundizar en la exploración de grafos bipartitos. Aquí aprenderás a crear la proyección unipartita de un grafo bipartito, un método muy útil para simplificar una red compleja y seguir analizándola. Además, aprenderás a usar matrices para manipular y analizar grafos; como muchas rutinas de cómputo están optimizadas para matrices, podrás analizar muchos grafos grandes de forma rápida y eficiente.
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3

Comparación de grafos y grafos dinámicos en el tiempo

En este capítulo, profundizarás en las formas fundamentales de analizar grafos que cambian con el tiempo. Explorarás un conjunto de datos que describe la frecuencia de mensajería entre estudiantes y aprenderás a visualizar estadísticas de grafos en evolución importantes.
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4

¡Cerrando el círculo!

En este capítulo, aplicarás todo lo aprendido en los tres capítulos anteriores a un conjunto de datos de publicaciones de un foro. Analizarás los cambios temporales en los patrones de conectividad de los usuarios del foro y crearás visualizaciones de estadísticas de grafos que evolucionan con el tiempo.
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