Build your ultimate AI agent
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
โครงสร้างคอร์ส
1
Bipartite graph และระบบแนะนำสินค้า
ในบทนี้ จะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ bipartite graph และการนำไปใช้ในระบบแนะนำสินค้า จะสำรวจชุดข้อมูล GitHub จากคอร์สก่อนหน้า โดยครั้งนี้จะวิเคราะห์ bipartite graph พื้นฐานที่อยู่เบื้องหลังกราฟที่เคยใช้ไป และได้ลองสร้างองค์ประกอบพื้นฐานของระบบแนะนำสินค้าจากข้อมูล GitHub!
- นิยามและทบทวนพื้นฐาน50 XP
- การวิเคราะห์ข้อมูลเบื้องต้น50 XP
- การพล็อตกราฟด้วย nxviz100 XP
- กราฟสองส่วน (Bipartite Graphs)50 XP
- Keyword bipartite100 XP
- การกระจาย degree centrality ของโหนดผู้ใช้100 XP
- การกระจาย degree centrality ของโหนดโปรเจกต์100 XP
- กราฟสองส่วนและระบบแนะนำสินค้า50 XP
- โหนดร่วมใน partition อื่น100 XP
- เมตริกความคล้ายคลึงของผู้ใช้100 XP
- ค้นหาผู้ใช้ที่คล้ายกัน100 XP
- แนะนำ repository100 XP
2
Graph projection
ในบทนี้ จะใช้ชุดข้อมูลประวัติศาสตร์ American Revolution ที่มีชื่อเสียง เพื่อสำรวจ bipartite graph ในเชิงลึก จะได้เรียนรู้วิธีสร้าง unipartite projection จาก bipartite graph ซึ่งเป็นวิธีที่มีประโยชน์มากในการลดความซับซ้อนของเครือข่ายเพื่อการวิเคราะห์ต่อไป นอกจากนี้ยังจะได้เรียนรู้การใช้เมทริกซ์ในการจัดการและวิเคราะห์กราฟ ซึ่งด้วยรูทีนการคำนวณที่ถูกปรับให้เหมาะสมสำหรับเมทริกซ์ จะทำให้วิเคราะห์กราฟขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ!
3
การเปรียบเทียบกราฟและกราฟแบบไดนามิกตามเวลา
ในบทนี้ จะได้เจาะลึกแนวทางพื้นฐานในการวิเคราะห์กราฟที่เปลี่ยนแปลงตามเวลา จะสำรวจชุดข้อมูลที่บันทึกความถี่ในการส่งข้อความระหว่างนักศึกษา และเรียนรู้วิธีแสดงภาพสถิติกราฟที่เปลี่ยนแปลงอย่างสำคัญ
4
สรุปและประยุกต์ใช้!
ในบทนี้ จะนำทุกสิ่งที่ได้เรียนรู้จากสามบทก่อนหน้ามาประยุกต์ใช้กับชุดข้อมูลโพสต์ในฟอรัม จะวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงตามเวลาในรูปแบบการเชื่อมต่อของผู้ใช้ฟอรัม และสร้างภาพแสดงสถิติกราฟที่พัฒนาไปตามช่วงเวลา
การวิเคราะห์เครือข่ายระดับกลางใน Python
เรียนจบแล้ว
