After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Hai seguito il corso di DataCamp Introduction to Network Analysis in Python e vuoi imparare tecniche più sofisticate per analizzare le tue reti, che siano sociali, dei trasporti o biologiche? Allora questo è il corso che fa per te! Qui farai leva su conoscenze e competenze per affrontare problemi più avanzati nell’analisi di rete. Acquisirai le competenze teoriche e pratiche per analizzare serie temporali di reti che evolvono, scoprirai i grafi bipartiti e come usarli nei sistemi di raccomandazione di prodotti. Imparerai anche le proiezioni di grafi, perché sono così utili nella Data Science e i modi migliori per archiviare e caricare i dati di un grafo da file. Metterai insieme tutto questo in un caso di studio finale, in cui analizzerai un insieme di dati di un forum e uscirai dal corso come una ninja dell’analisi di rete in Python!
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Grafi bipartiti e sistemi di raccomandazione di prodotti
In questo capitolo conoscerai i grafi bipartiti e come vengono usati nei sistemi di raccomandazione. Esplorerai l’insieme di dati di GitHub del corso precedente, questa volta analizzando il grafo bipartito sottostante che è stato usato per creare il grafo che hai già visto. Infine, potrai costruire i componenti di base di un sistema di raccomandazione usando i dati di GitHub!
- Definizioni e ripasso di base50 XP
- Analisi esplorativa dei dati50 XP
- Creare grafici con nxviz100 XP
- Grafi bipartiti50 XP
- La keyword bipartite100 XP
- Distribuzione della degree centrality dei nodi utente100 XP
- Distribuzione della degree centrality dei nodi progetto100 XP
- Grafi bipartiti e sistemi di raccomandazione50 XP
- Nodi condivisi nell'altra partizione100 XP
- Metrica di similarità tra utenti100 XP
- Trova utenti simili100 XP
- Consiglia repository100 XP
2
Proiezioni di grafi
In questo capitolo userai un famoso insieme di dati sulla Rivoluzione Americana per approfondire l’esplorazione dei grafi bipartiti. Imparerai a creare la proiezione unipartita di un grafo bipartito, un metodo molto utile per semplificare una rete complessa in vista di ulteriori analisi. Inoltre, imparerai a usare le matrici per manipolare e analizzare i grafi: con molte routine di calcolo ottimizzate per le matrici, potrai analizzare rapidamente ed efficacemente molti grafi di grandi dimensioni!
3
Confronto di grafi e grafi dinamici nel tempo
In questo capitolo approfondirai i modi fondamentali per analizzare grafi che cambiano nel tempo. Esplorerai un insieme di dati che descrive la frequenza dei messaggi tra studenti e imparerai a visualizzare statistiche di grafo che evolvono nel tempo.
4
Tiriamo le fila!
In questo capitolo applicherai tutto ciò che hai imparato nei tre capitoli precedenti a un insieme di dati di post di un forum. Analizzerai i cambiamenti temporali nei modelli di connettività degli utenti del forum e creerai visualizzazioni delle statistiche di grafo in evoluzione nel tempo.
Analisi di reti intermedia in Python
Corso
completato
