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Corso

Analisi di reti intermedia in Python

AvanzatoLivello di competenza
Aggiornato 04/2026
Analizza i grafici delle serie temporali, usa i grafici bipartiti e impara a risolvere problemi complessi nell'analisi delle reti.
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PythonProbability & Statistics
4 h
13 video
46 Esercizi
3,850 XP
14,017
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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

Introduction to Network Analysis in Python
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!
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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!
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3

Confronto di grafi e grafi dinamici nel tempo

Analisi di reti intermedia in Python
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