Build your ultimate AI agent
Описание курса
От онлайн-социальных сетей, таких как Facebook и Twitter, до транспортных сетей, таких как системы велопроката, — сети окружают нас повсюду. Умение анализировать их откроет перед вами как специалистом по данным совершенно новые возможности. Этот курс научит вас анализировать, визуализировать и интерпретировать сети. Вы будете применять полученные знания к реальным сетевым данным с помощью мощной библиотеки NetworkX. Освоив материал курса, вы разовьёте навыки сетевого мышления и научитесь смотреть на данные под новым углом.
Предварительные требования
Программа
Структура курса
1
Введение в сети
В этой главе вы познакомитесь с основными концепциями сетевого анализа на примере реального набора данных сети Twitter. Вы также узнаете о библиотеке NetworkX, которая позволяет обрабатывать, анализировать и моделировать графовые данные. Вы изучите различные типы графов и научитесь грамотно их визуализировать.
- Введение в сети50 XP
- Что такое сеть?50 XP
- Основы API NetworkX на примере сети Twitter50 XP
- Базовая визуализация сети с помощью NetworkX100 XP
- Запросы к графу100 XP
- Типы графов50 XP
- Определение направленности графа50 XP
- Задание весов рёбер100 XP
- Проверка наличия петель в графе100 XP
- Визуализация сети50 XP
- Визуализация с помощью матричных графиков100 XP
- Визуализация с помощью графиков Circos100 XP
- Визуализация с помощью Arc-графиков100 XP
2
Важные узлы
Вы познакомитесь со способами выявления важных узлов в сети. В процессе изучения вы освоите более продвинутые концепции сетевого анализа, а также основы алгоритмов поиска пути. Глава завершается детальным разбором набора данных сети Twitter, который поможет закрепить такие понятия, как центральность по степени и центральность по посредничеству.
3
Структуры
Эта глава посвящена поиску интересных структур в сетевых данных. Вы изучите ключевые концепции — клики, сообщества и подграфы — и применёте все навыки, приобретённые во второй главе. К концу главы вы будете готовы использовать полученные знания в реальном практическом исследовании.
4
Всё вместе
В заключительной главе курса вы закрепите всё изученное в ходе детального практического исследования данных сети коллабораторов GitHub. Это отличный пример реальных данных социальной сети, и здесь в полной мере проверяются ваши новые навыки. К концу главы вы создадите собственную систему рекомендаций для связи пользователей GitHub, которым стоит работать вместе.
Введение в анализ сетей на Python
Курс
завершён
