ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์ส

การวิเคราะห์เครือข่ายระดับกลางใน Python

ขั้นสูง4 ชม.

วิเคราะห์กราฟอนุกรมเวลา ใช้กราฟสองส่วน และพัฒนาทักษะเพื่อรับมือปัญหาขั้นสูงใน network analytics

Python4 ชม.หนังสือรับรองความสำเร็จ

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