Introduction à l’analyse de réseaux en Python

Dans ce chapitre, vous découvrirez les concepts fondamentaux de l’analyse de réseaux tout en explorant un jeu de données réel issu de Twitter. Vous ferez également connaissance avec NetworkX, une bibliothèque qui permet de manipuler, analyser et modéliser des graphes. Vous verrez les différents types de graphes et apprendrez à les visualiser de manière pertinente.

Vous apprendrez à repérer les nœuds importants dans un réseau. Ce faisant, vous serez initié à des concepts plus avancés de l’analyse de réseaux ainsi qu’aux bases des algorithmes de recherche de chemin. Le chapitre se termine par une analyse approfondie du jeu de données Twitter, qui renforcera les notions vues, comme la centralité de degré et la centralité d’intermédiarité.

Ce chapitre est consacré à la recherche de structures intéressantes dans des données de réseau. Vous apprendrez des notions essentielles telles que les cliques, les communautés et les sous-graphes, qui mobiliseront les compétences acquises au Chapitre 2. À la fin du chapitre, vous serez prêt à appliquer ces concepts à une étude de cas réelle.

Dans ce dernier chapitre, vous consoliderez tout ce que vous avez appris au travers d’une étude de cas approfondie sur des données de réseaux de collaborateurs GitHub. C’est un excellent exemple de données de réseaux sociaux réels, qui mettra pleinement à l’épreuve vos nouvelles compétences. À la fin, vous aurez développé votre propre système de recommandation pour mettre en relation des utilisateurs de GitHub susceptibles de collaborer.