After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
코스 설명
네트워크 입문하기
네트워크 분석의 기본 개념을 알아보세요. 이 강의는 소셜 네트워크, 정점과 간선의 기본 개념부터 시작하여, igraph R 패키지를 사용해 네트워크 데이터를 탐색하고 시각화하는 방법을 안내합니다.이제 방향성 네트워크를 더 자세히 살펴보게 됩니다. 여기에는 정점 간 핵심 관계를 식별하고, 새로 익힌 기술을 헤겔로흐의 홍역 전파를 다루는 네트워크 데이터에 적용하는 내용이 포함됩니다.
네트워크 구조와 그래프를 이해하기
네트워크 밀도와 평균 경로 길이를 살펴보며 네트워크 구조와 하위 구조를 특성화하는 방법을 배워보세요. 이 강의의 세 번째 장에서는 무작위화와 무작위 그래프를 살펴본 뒤, 삼각형, 전이성, 그리고 클리크 시각화로 이어집니다.igraph에서 동질성을 사용하여 관계 식별하기
어소터티비티는 두 정점이 공통 속성을 공유할 때 서로 연결될 가능성이 얼마나 높은지를 결정합니다. 그 속성은 수치형일 수도 있고 범주형일 수도 있습니다. igraph의 ASSORTATIVITY 함수를 살펴보며 우정 네트워크 데이터세트에서 성별이 미치는 영향을 파악하고, 무작위화를 적용해 결과를 검증하게 됩니다.threejs를 사용하여 인터랙티브 네트워크 그래프 만들기
이 강의의 마지막에는 igraph를 넘어 threejs의 네트워크 시각화 기능까지 살펴보며 지식을 넓히게 됩니다. 이 R 패키지를 사용해 첫 대화형 네트워크 그래프를 만들고, 시각화를 더 발전시킬 수 있는 방법도 살펴보게 됩니다.사전 요구 사항
커리큘럼
코스 개요
1
네트워크 소개
이 장에서는 사회 연결망 분석의 핵심 개념을 소개합니다.
igraph R 패키지를 사용해 소셜 네트워크 데이터를 탐색하고 분석하는 방법과 네트워크를 시각화하는 방법을 배우게 됩니다.
2
네트워크에서 중요한 정점 찾기
이 장에서는 방향 네트워크에 대해 학습합니다. 또한 네트워크에서 정점 간의 핵심 관계를 식별하고, 이러한 관계를 활용해 중요하거나 영향력 있는 정점을 찾는 방법을 배웁니다.
이 장 전반에 걸쳐 홍역 전파 네트워크를 사용합니다. 데이터는 1861년 독일 도시 Hagelloch에서 수집되었습니다. 네트워크의 각 방향 간선은 감염된 아동과 접촉한 뒤 홍역에 감염된 아동을 나타냅니다.
3
네트워크 구조 특성화
이 모듈에서는 전역 네트워크 구조와 하위 구조를 특성화하는 방법을 다룹니다. 또한 무작위 네트워크 그래프 생성 방법을 소개합니다.
4
특수한 관계 식별하기
이 장에서는 네트워크를 하위 네트워크로 분할하고, 어떤 정점들이 서로 더 밀접하게 관련되어 있는지를 파악하는 방법을 더 깊이 탐구합니다. 또한 3차원 시각화를 생성하여 시각화 기법을 발전시킵니다.
R
R로 하는 네트워크 분석
코스
완료
