Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizações e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
Você fez o curso Introduction to Network Analysis in Python da DataCamp e quer aprender técnicas mais avançadas para analisar suas redes — sejam elas sociais, de transporte ou biológicas? Então este é o curso para você! Aqui, você vai ampliar seus conhecimentos e habilidades para encarar problemas mais avançados em análise de redes. Você vai adquirir competências conceituais e práticas para analisar séries temporais de redes em evolução, aprender sobre grafos bipartidos e como usá-los em sistemas de recomendação de produtos. Também vai aprender sobre projeções de grafos, por que elas são tão úteis em Data Science, e descobrir as melhores formas de armazenar e carregar dados de grafos a partir de arquivos. Você vai consolidar tudo isso em um estudo de caso no capítulo final, no qual vai analisar um conjunto de dados de fórum e concluir o curso como um verdadeiro ninja analista de redes em Python!
Pré-requisitos
Programa de estudos
Conteúdo do curso
1
Grafos bipartidos e sistemas de recomendação de produtos
Neste capítulo, você vai aprender sobre grafos bipartidos e como eles são usados em sistemas de recomendação. Você vai explorar o conjunto de dados do GitHub do curso anterior, desta vez analisando o grafo bipartido subjacente que foi usado para criar o grafo que você utilizou antes. Por fim, você terá a chance de construir os componentes básicos de um sistema de recomendação usando os dados do GitHub!
- Definições e revisão básica50 XP
- Análise exploratória de dados50 XP
- Plotando com nxviz100 XP
- Grafos bipartidos50 XP
- A palavra-chave bipartite100 XP
- Distribuição da centralidade de grau dos nós de usuários100 XP
- Distribuição de centralidade de grau dos nós de projeto100 XP
- Grafos bipartidos e sistemas de recomendação50 XP
- Nós compartilhados na outra partição100 XP
- Métrica de similaridade entre usuários100 XP
- Encontrar usuários semelhantes100 XP
- Recomendar repositórios100 XP
2
Projeções de grafos
Neste capítulo, você vai usar um famoso conjunto de dados da Revolução Americana para aprofundar a exploração de grafos bipartidos. Aqui, você vai aprender a criar a projeção unipartida de um grafo bipartido, um método muito útil para simplificar uma rede complexa e facilitar análises posteriores. Além disso, você vai aprender a usar matrizes para manipular e analisar grafos — com muitas rotinas de computação otimizadas para matrizes, você conseguirá analisar muitos grafos grandes de forma rápida e eficiente!
3
Comparando grafos e grafos dinâmicos no tempo
Neste capítulo, você vai se aprofundar nas formas fundamentais de analisar grafos que mudam ao longo do tempo. Você vai explorar um conjunto de dados que descreve a frequência de mensagens entre estudantes e aprender a visualizar estatísticas importantes de grafos em evolução.
4
Amarrando tudo!
Neste capítulo, você vai aplicar tudo o que aprendeu nos três capítulos anteriores a um conjunto de dados de postagens em fórum. Você vai analisar as mudanças temporais nos padrões de conectividade dos usuários e criar visualizações de estatísticas de grafos em evolução ao longo do tempo.
Análise de Redes Intermediária em Python
Curso
concluído
