Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Desde las redes sociales en línea como Facebook y Twitter hasta redes de transporte como los sistemas de bicicletas compartidas, las redes están por todas partes, y saber analizarlas te abrirá un mundo de posibilidades como científico/a de datos. Este curso te dará las habilidades para analizar, visualizar y comprender redes. Aplicarás los conceptos a datos reales de redes usando la potente librería NetworkX. Con lo que aprendas en este curso, desarrollarás una mentalidad de redes y podrás mirar tus datos con una perspectiva renovada.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Introducción a las redes
En este capítulo conocerás conceptos fundamentales de analítica de redes mientras exploras un conjunto de datos real de la red de Twitter. También aprenderás sobre NetworkX, una librería que te permite manipular, analizar y modelar datos de grafos. Verás los diferentes tipos de grafos y cómo visualizarlos de forma razonable.
- Introducción a las redes50 XP
- ¿Qué es una red?50 XP
- Conceptos básicos de la API de NetworkX, usando una red de Twitter50 XP
- Dibujo básico de una red con NetworkX100 XP
- Consultas sobre un grafo100 XP
- Tipos de grafos50 XP
- Comprobar si un grafo es (no) dirigido50 XP
- Especificar un peso en las aristas100 XP
- Comprobar si hay bucles (self-loops) en el grafo100 XP
- Visualización de redes50 XP
- Visualización con gráficos de matriz100 XP
- Visualización con gráficos Circos100 XP
- Visualización con gráficos de Arcos100 XP
2
Nodos importantes
Aprenderás distintas formas de identificar los nodos que son importantes en una red. Para ello, verás conceptos más avanzados de análisis de redes y los fundamentos de los algoritmos de búsqueda de rutas. El capítulo termina con un análisis en profundidad del conjunto de datos de la red de Twitter que reforzará lo aprendido, como la centralidad de grado y la centralidad de intermediación.
3
Estructuras
Este capítulo trata sobre cómo encontrar estructuras interesantes dentro de los datos de una red. Aprenderás conceptos clave como cliques, comunidades y subgrafos, que aprovecharán todas las habilidades que adquiriste en el Capítulo 2. Al final de este capítulo, estarás listo/a para aplicar lo aprendido a un caso práctico real.
4
Integrándolo todo
En este último capítulo del curso, consolidarás todo lo aprendido mediante un estudio de caso en profundidad con datos de redes de colaboradores de GitHub. Es un gran ejemplo de datos reales de redes sociales, y pondrás a prueba tus nuevas habilidades. Al finalizar, habrás desarrollado tu propio sistema de recomendación para conectar a usuarios de GitHub que deberían colaborar.
Introducción al análisis de redes en Python
Curso
completado
