Build your ultimate AI agent
Descrierea cursului
Ai parcurs cursul DataCamp de introducere în analiza rețelelor în Python și vrei să înveți tehnici mai avansate pentru a analiza rețele sociale, de transport sau biologice? Atunci acest curs este pentru tine! Vei aprofunda cunoștințele și abilitățile dobândite pentru a aborda probleme mai complexe de analiză a rețelelor. Vei acumula competențe conceptuale și practice pentru a analiza serii de timp evolutive ale rețelelor, vei afla despre grafuri bipartite și cum se utilizează în sisteme de recomandare a produselor. De asemenea, vei învăța despre proiecțiile grafurilor, de ce sunt utile în știința datelor, și cum să stochezi și să încarci date despre grafuri din fișiere. Vei consolida toate aceste cunoștințe într-un studiu de caz final, în care vei analiza un set de date dintr-un forum și vei termina cursul ca un adevărat analist de rețele în Python!
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Grafuri bipartite și sisteme de recomandare a produselor
În acest capitol, vei învăța despre grafurile bipartite și modul în care sunt utilizate în sistemele de recomandare. Vei explora setul de date GitHub din cursul anterior, analizând de această dată graful bipartit de bază care a fost folosit pentru a crea graful cu care ai lucrat anterior. În final, vei avea ocazia să construiești componentele de bază ale unui sistem de recomandare folosind datele GitHub!
- Definiții și recapitulare50 XP
- Analiza exploratorie a datelor50 XP
- Vizualizare cu nxviz100 XP
- Grafuri bipartite50 XP
- Cuvântul cheie bipartite100 XP
- Distribuția centralității de grad a nodurilor utilizator100 XP
- Distribuția centralității de grad a nodurilor de tip proiect100 XP
- Grafuri bipartite și sisteme de recomandare50 XP
- Noduri comune în cealaltă partiție100 XP
- Metrică de similaritate între utilizatori100 XP
- Găsește utilizatori similari100 XP
- Recomandă depozite100 XP
2
Proiecții ale grafurilor
În acest capitol, vei folosi un celebru set de date despre Revoluția Americană pentru a explora mai în profunzime grafurile bipartite. Vei învăța cum să creezi proiecția unipartită a unui graf bipartit – o metodă foarte utilă pentru a simplifica o rețea complexă în vederea analizei ulterioare. În plus, vei învăța cum să folosești matrice pentru a manipula și analiza grafuri; cu numeroase rutine de calcul optimizate pentru matrice, vei putea analiza rapid și eficient grafuri de mari dimensiuni!
3
Compararea grafurilor și grafuri dinamice în timp
În acest capitol, vei explora metodele fundamentale de analiză a grafurilor care se modifică în timp. Vei lucra cu un set de date care descrie frecvența mesajelor dintre studenți și vei învăța cum să vizualizezi statistici importante ale unui graf în evoluție.
4
Să legăm totul împreună!
În acest capitol, vei aplica tot ce ai învățat în cele trei capitole anterioare pe un set de date cu postări dintr-un forum. Vei analiza modificările temporale ale tiparelor de conectivitate ale utilizatorilor și vei crea vizualizări ale statisticilor unui graf în evoluție.
Analiză intermediară a rețelelor în Python
Curs
finalizat
