ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์ส

การวิเคราะห์เครือข่ายระดับกลางใน Python

ขั้นสูง4 ชม.

วิเคราะห์กราฟอนุกรมเวลา ใช้กราฟสองส่วน และพัฒนาทักษะเพื่อรับมือปัญหาขั้นสูงใน network analytics

Python4 ชม.13 วิดีโอ46 แบบฝึกหัด3,850 XP14,163หนังสือรับรองความสำเร็จ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Google
หรือ
เมื่อดำเนินการต่อ ถือว่าคุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งานและ นโยบายความเป็นส่วนตัว และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา

ได้รับความไว้วางใจจากผู้เรียนในบริษัทหลายพันแห่ง

กำลังฝึกอบรมทีมอยู่ใช่ไหม?

ทดลองใช้สำหรับองค์กร

รายละเอียดคอร์ส

เรียนคอร์ส Introduction to Network Analysis in Python ของ DataCamp มาแล้ว และอยากต่อยอดด้วยเทคนิคที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นเพื่อวิเคราะห์เครือข่ายประเภทต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นเครือข่ายสังคม การขนส่ง หรือชีววิทยาใช่ไหม? คอร์สนี้คือคำตอบ! จะได้ต่อยอดความรู้และทักษะเพื่อรับมือกับโจทย์ขั้นสูงในการวิเคราะห์เครือข่าย ทั้งทักษะเชิงแนวคิดและการปฏิบัติในการวิเคราะห์เครือข่ายที่เปลี่ยนแปลงตามเวลา เรียนรู้เรื่อง bipartite graph และการนำไปใช้ในระบบแนะนำสินค้า รวมถึง graph projection ว่ามีประโยชน์อย่างไรใน Data Science และวิธีจัดเก็บและโหลดข้อมูลกราฟจากไฟล์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ แล้วจะได้นำความรู้ทั้งหมดมาประยุกต์ใช้ในกรณีศึกษาบทสุดท้าย ซึ่งจะได้วิเคราะห์ชุดข้อมูลฟอรัม และก้าวออกจากคอร์สนี้ในฐานะนักวิเคราะห์เครือข่าย Python มืออาชีพ!

ข้อกำหนดเบื้องต้น

หลักสูตร

โครงร่างคอร์ส

1

Bipartite graph และระบบแนะนำสินค้า

ในบทนี้ จะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ bipartite graph และการนำไปใช้ในระบบแนะนำสินค้า จะสำรวจชุดข้อมูล GitHub จากคอร์สก่อนหน้า โดยครั้งนี้จะวิเคราะห์ bipartite graph พื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังกราฟที่เคยใช้ไป และได้ลองสร้างองค์ประกอบพื้นฐานของระบบแนะนำสินค้าจากข้อมูล GitHub!
เริ่มบท
2

Graph projection

ในบทนี้ จะใช้ชุดข้อมูลประวัติศาสตร์ American Revolution ที่มีชื่อเสียง เพื่อสำรวจ bipartite graph ในเชิงลึก จะได้เรียนรู้วิธีสร้าง unipartite projection จาก bipartite graph ซึ่งเป็นวิธีที่มีประโยชน์มากในการลดความซับซ้อนของเครือข่ายเพื่อการวิเคราะห์ต่อไป นอกจากนี้ยังจะได้เรียนรู้การใช้เมทริกซ์ในการจัดการและวิเคราะห์กราฟ ซึ่งด้วยรูทีนการคำนวณที่ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับเมทริกซ์ จะทำให้วิเคราะห์กราฟขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ!
เริ่มบท
3

การเปรียบเทียบกราฟและกราฟแบบไดนามิกตามเวลา

ในบทนี้ จะได้เจาะลึกแนวทางพื้นฐานในการวิเคราะห์กราฟที่เปลี่ยนแปลงตามเวลา จะสำรวจชุดข้อมูลที่บันทึกความถี่ในการส่งข้อความระหว่างนักศึกษา และเรียนรู้วิธีแสดงภาพสถิติกราฟที่เปลี่ยนแปลงอย่างสำคัญ
เริ่มบท
4

สรุปและประยุกต์ใช้!

ในบทนี้ จะนำทุกสิ่งที่ได้เรียนรู้จากสามบทก่อนหน้ามาประยุกต์ใช้กับชุดข้อมูลโพสต์ในฟอรัม จะวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงตามเวลาในรูปแบบการเชื่อมต่อของผู้ใช้ฟอรัม และสร้างภาพแสดงสถิติกราฟที่พัฒนาไปตามช่วงเวลา
เริ่มบท

การวิเคราะห์เครือข่ายระดับกลางใน Python

เรียนคอร์สจบแล้ว

รับใบรับรองความสำเร็จ

ลงทะเบียนเลย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน