Перейти к основному контенту

Курс

Введение в анализ сетей на Python

Средний4 ч

Этот курс даст вам навыки анализа, визуализации и понимания сетей с помощью библиотеки NetworkX.

Python4 ч{count, plural, one {# видео} few {# видео} many {# видео} other {# видео}}{count, plural, one {# упражнение} few {# упражнения} many {# упражнений} other {# упражнения}}4,100 XP74,334Заявление об успешном завершении

Создайте бесплатный аккаунт

Продолжить с Google
или
Продолжая, вы принимаете наши Условия использования, наш Политика конфиденциальности и что ваши данные хранятся в США.

Любимый инструмент учащихся тысяч компаний

Обучаете команду?

Попробовать для бизнеса

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.
Начать главу
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.
Начать главу
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.
Начать главу
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.
Начать главу

Введение в анализ сетей на Python

Курс
завершён

Получить справку об окончании курса

Записаться

Развивайте навыки работы с данными с DataCamp для мобильных устройств

Продолжайте учиться в любом месте с мобильными курсами и ежедневными 5-минутными практическими заданиями.