700+ courses, half price
Opis kursu
Skoro znasz już podstawy analizy sieci, czas zobaczyć, jak zastosować te koncepcje do dużych, rzeczywistych zbiorów danych. Przejdziesz przez trzy różne studia przypadków, z których każde opiera się na poprzednim. Dane, z którymi będziesz pracować, odzwierciedlają to, co napotkasz zarówno w środowisku akademickim, jak i biznesowym. Omówimy wyzwania obliczeniowe i wizualizacyjne oraz sposoby ich pokonywania. Pogłębisz znajomość igraph, ale skorzystamy też z innych bibliotek do wizualizacji, które pozwolą ci przenieść wykresy do internetu.
Wymagania wstępne
Program nauczania
Plan kursu
1
Eksploracja grafów w czasie
W tym rozdziale przeanalizujesz fragment grafu zakupów Amazon. Opierając się na tym, czego już się nauczyłeś, znajdziesz ważne produkty i odkryjesz, co napędza decyzje zakupowe. Sprawdzisz też, jak grafy zmieniają się w czasie, porównując je w różnych okresach.
2
Jak ludzie rozmawiają o R na Twitterze?
W tej lekcji przeanalizujesz dane z Twittera dotyczące R, przyglądając się rozmowom oznaczonym tagiem '#rstats'. Najpierw przyjrzysz się surowym danym i zastanowisz się, jak zbudować graf. Istnieje kilka sposobów, aby to zrobić – omówimy dwa z nich: retweety i wzmianki. Zbudujesz te grafy, a następnie porównasz je na podstawie różnych wskaźników.
3
Rower miejski w Chicago
W tym rozdziale przeanalizujesz dane z sieci roweru miejskiego w Chicago. Rozwiniesz koncepcje omówione w kursie wprowadzającym i poznasz kilka nowych, niezbędnych do obsługi grafów z ważonymi krawędziami. Zaczniesz też od danych w nieco bardziej surowej postaci i zobaczysz, jak zbudować graf na podstawie danych, jakie możesz napotkać w praktyce.
4
Inne sposoby wizualizacji danych grafowych
Do tej pory korzystaliśmy wyłącznie z możliwości wizualizacji oferowanych przez igraph. To potężne narzędzie do tworzenia wykresów danych grafowych. Jednak wiele osób woli pracować z innymi frameworkami, takimi jak ggplot2, albo z interaktywnymi rozwiązaniami, jak d3.js. W tej lekcji poznasz inne biblioteki do wizualizacji oparte na frameworku ggplot2. Przyjrzysz się też alternatywnym metodom prezentacji danych – takim jak hive plots – oraz nauczysz się tworzyć interaktywne i animowane wykresy.
R
Studia przypadków: analiza sieci w R
Kurs
ukończony
