After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
Facebook और Twitter जैसे ऑनलाइन सोशल नेटवर्क से लेकर बाइक-शेयरिंग सिस्टम जैसे परिवहन नेटवर्क तक, नेटवर्क हर जगह हैं—और उनका विश्लेषण करना सीखने से एक डेटा वैज्ञानिक के रूप में आपके लिए नए अवसर खुलेंगे। यह कोर्स आपको नेटवर्क का विश्लेषण करने, उनका विज़ुअलाइज़ेशन करने, और उन्हें समझने के कौशल देगा। आप NetworkX की शक्तिशाली लाइब्रेरी का उपयोग करके सीखी गई अवधारणाएँ वास्तविक दुनिया के नेटवर्क डेटा पर लागू करेंगे। इस कोर्स से प्राप्त ज्ञान के साथ, आप अपनी नेटवर्क सोच विकसित करेंगे और अपने डेटा को एक नए नजरिए से देख पाएँगे।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
नेटवर्क का परिचय
इस अध्याय में, आप एक वास्तविक Twitter नेटवर्क डेटासेट का अध्ययन करते हुए नेटवर्क एनालिटिक्स की बुनियादी अवधारणाओं से परिचित होंगे। आप NetworkX के बारे में भी जानेंगे, जो एक लाइब्रेरी है जिससे आप ग्राफ डेटा को बदल, विश्लेषित, और मॉडल कर सकते हैं। आप ग्राफ के विभिन्न प्रकारों के बारे में और उन्हें प्रभावी ढंग से विज़ुअलाइज़ कैसे करें, यह सीखेंगे।
- नेटवर्क्स का परिचय50 XP
- नेटवर्क क्या है?50 XP
- NetworkX API की बुनियादी बातें, Twitter नेटवर्क के साथ50 XP
- NetworkX के साथ नेटवर्क का बेसिक ड्रॉइंग100 XP
- ग्राफ पर क्वेरीज़100 XP
- ग्राफ़ के प्रकार50 XP
- किसी ग्राफ की निर्देशित/अनिर्देशित स्थिति जाँचना50 XP
- Edges पर weight निर्दिष्ट करना100 XP
- ग्राफ़ में self-loops हैं या नहीं, यह जाँचना100 XP
- नेटवर्क विज़ुअलाइज़ेशन50 XP
- मैट्रिक्स प्लॉट्स के जरिए विज़ुअलाइज़ करना100 XP
- Circos प्लॉट्स का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ करना100 XP
- Arc प्लॉट्स से विज़ुअलाइज़ करना100 XP
2
महत्त्वपूर्ण नोड्स
आप नेटवर्क में महत्त्वपूर्ण नोड्स की पहचान करने के तरीकों के बारे में सीखेंगे। ऐसा करते हुए, आपको नेटवर्क विश्लेषण की उन्नत अवधारणाओं और पाथ-फाइंडिंग एल्गोरिदम की मूल बातें से परिचय कराया जाएगा। अध्याय के अंत में Twitter नेटवर्क डेटासेट पर एक गहन अभ्यास होगा, जो आपने सीखे कॉन्सेप्ट्स—जैसे डिग्री सेंट्रैलिटी और बिट्वीननेस सेंट्रैलिटी—को मज़बूत करेगा।
3
संरचनाएँ
यह अध्याय नेटवर्क डेटा के भीतर रोचक संरचनाएँ खोजने पर केंद्रित है। आप क्लिक्स, कम्युनिटीज़, और सबग्राफ जैसे ज़रूरी कॉन्सेप्ट्स के बारे में सीखेंगे, जो अध्याय 2 में अर्जित सभी कौशलों का उपयोग करवाएँगे। इस अध्याय के अंत तक, आप सीखी हुई अवधारणाओं को एक वास्तविक केस स्टडी पर लागू करने के लिए तैयार होंगे।
4
सभी को एक साथ जोड़ना
कोर्स के इस अंतिम अध्याय में, आप GitHub कोलैबोरेटर नेटवर्क डेटा की विस्तृत केस स्टडी के माध्यम से जो कुछ भी आपने सीखा है, उसे सुदृढ़ करेंगे। यह वास्तविक दुनिया के सोशल नेटवर्क डेटा का बेहतरीन उदाहरण है, और आपके नए कौशल अच्छी तरह परखे जाएँगे। इस अध्याय के अंत तक, आप अपना खुद का रिकमेंडेशन सिस्टम बना चुके होंगे जो उन GitHub उपयोगकर्ताओं को जोड़ता है जिन्हें साथ में सहयोग करना चाहिए।
Python में नेटवर्क विश्लेषण का परिचय
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