Wprowadzenie do analizy sieci w Pythonie

Nauczysz się, jak identyfikować węzły o kluczowym znaczeniu w sieci. Przy okazji poznasz bardziej zaawansowane koncepcje analizy sieci oraz podstawy algorytmów wyznaczania ścieżek. Rozdział kończy się pogłębioną analizą zbioru danych z sieci Twittera, która utrwali omawiane pojęcia – centralność stopnia oraz centralność pośrednictwa.

Ten rozdział poświęcony jest wyszukiwaniu interesujących struktur w danych sieciowych. Poznasz kluczowe pojęcia, takie jak kliki, społeczności i podgrafy, korzystając ze wszystkich umiejętności zdobytych w rozdziale 2. Po zakończeniu tego rozdziału będziesz gotowy do zastosowania nabytej wiedzy w rzeczywistym studium przypadku.

W tym ostatnim rozdziale kursu utrwalisz całą zdobytą wiedzę, analizując dane sieci współpracowników GitHub. To świetny przykład rzeczywistych danych z sieci społecznościowej, który pozwoli ci w pełni przetestować nowo nabyte umiejętności. Na zakończenie zbudujesz własny system rekomendacji łączący użytkowników GitHub, którzy powinni ze sobą współpracować.