After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
コース説明
FacebookやTwitterのようなオンラインソーシャルネットワークから、シェア自転車のような交通ネットワークまで、世の中はネットワークであふれています。ネットワークを分析できるようになると、データサイエンティストとして新たな可能性が広がります。本コースでは、ネットワークを分析・可視化し、理解するためのスキルを身につけます。学んだ概念は、強力なNetworkXライブラリを使って実世界のネットワークデータに適用します。コースを通じてネットワーク思考を養い、データを新しい視点で捉えられるようになります。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
ネットワーク入門
この章では、実世界のTwitterネットワークデータセットを探りながら、ネットワーク分析の基本概念を学びます。さらに、グラフデータの操作・分析・モデリングを可能にするNetworkXライブラリを紹介します。さまざまな種類のグラフと、それらを理にかなった方法で可視化する手法についても扱います。
2
重要なノード
ネットワーク内で重要なノードを見つける方法を学びます。その過程で、ネットワーク分析のより高度な概念や、経路探索アルゴリズムの基礎にも触れます。章の最後ではTwitterネットワークデータセットを詳しく分析し、次数中心性や媒介中心性など、学んだ概念を改めて確認します。
3
構造
この章では、ネットワークデータの中から興味深い構造を見つけることに焦点を当てます。クリーク、コミュニティ、サブグラフといった重要な概念を学び、第2章で身につけたスキルを総動員します。章の最後には、学んだ概念を実世界のケーススタディに適用できる準備が整います。
4
総まとめ
コース最後の章では、GitHubのコラボレーター（共同開発者）ネットワークデータの詳細なケーススタディを通して、学んだ内容を総復習します。これは実世界のソーシャルネットワークデータの好例で、これまで培ったスキルが総合的に試されます。章の終わりには、共同作業すべきGitHubユーザー同士をつなぐ、あなただけのレコメンデーションシステムを作成します。
Pythonで学ぶネットワーク分析入門
コース修了
