Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
DataCamp'in Python ile Ağ Analizine Giriş kursunu tamamladın ve sosyal, ulaşım ya da biyolojik ağlarını daha gelişmiş tekniklerle analiz etmeye hevesli misin? O halde bu kurs tam sana göre! Burada, bilgi ve becerilerini geliştirerek ağ analitiğinde daha ileri düzey problemleri ele alacaksın. Zaman içinde evrilen ağ serilerini analiz etmek için kavramsal ve pratik beceriler kazanacak, iki kümeli (bipartite) grafları ve bunların ürün öneri sistemlerinde nasıl kullanıldığını öğreneceksin. Ayrıca grafik izdüşümlerini (graph projections), bunların Veri Bilimi'nde neden bu kadar faydalı olduğunu ve grafik verisini dosyalardan en iyi şekilde nasıl saklayıp yükleyeceğini keşfedeceksin. Tüm bu bilgileri son bölümde bir vaka çalışmasında pekiştirip bir forum veri kümesini analiz edeceksin ve bu kurstan Pythonista bir Ağ Analisti ninjası olarak çıkacaksın!
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
İki kümeli graflar ve ürün öneri sistemleri
Bu bölümde, iki kümeli grafları ve öneri sistemlerinde nasıl kullanıldıklarını öğreneceksin. Önceki dersten GitHub veri kümesini bu kez, daha önce kullandığın grafı oluşturmak için kullanılan temel iki kümeli grafı analiz ederek keşfedeceksin. Son olarak, GitHub verisini kullanarak bir öneri sisteminin temel bileşenlerini kurma fırsatı bulacaksın!
- Tanımlar ve kısa tekrar50 XP
- Keşifsel veri analizi50 XP
- nxviz kullanarak görselleştirme100 XP
- İki bölümlü graflar50 XP
- İki parçalı (bipartite) anahtar kelimesi100 XP
- Kullanıcı düğümlerinin derece merkezilik dağılımı100 XP
- Proje düğümlerinin derece merkeziliği dağılımı100 XP
- İki parçalı graflar ve öneri sistemleri50 XP
- Diğer bölümdeki ortak düğümler100 XP
- Kullanıcı benzerliği metriği100 XP
- Benzer kullanıcıları bul100 XP
- Depo öner100 XP
2
Graf izdüşümleri
Bu bölümde, ünlü bir Amerikan Devrimi veri kümesini kullanarak iki kümeli grafları daha derinlemesine inceleyeceksin. Burada, karmaşık bir ağı daha ileri analiz için sadeleştirmeye yarayan çok kullanışlı bir yöntem olan iki kümeli bir grafın tek kümeli (unipartite) izdüşümünü nasıl oluşturacağını öğreneceksin. Ek olarak, matrisleri kullanarak grafları nasıl dönüştürüp analiz edeceğini göreceksin — birçok hesaplama rutini matrisler için optimize edildiğinden, çok büyük grafları hızlı ve verimli şekilde analiz edebileceksin!
3
Graf karşılaştırmaları ve zamanla değişen graflar
Bu bölümde, zaman içinde değişen grafları analiz etmenin temel yollarına dalacaksın. Öğrenciler arasındaki mesajlaşma sıklığını tanımlayan bir veri kümesini inceleyecek ve zamanla evrilen önemli graf istatistiklerini nasıl görselleştireceğini öğreneceksin.
4
Hepsini bağlayalım!
Bu bölümde, önceki üç bölümde öğrendiklerinin tümünü bir forum gönderi veri kümesine uygulayacaksın. Forum kullanıcılarının bağlantı örüntülerindeki zamana bağlı değişimleri analiz edecek ve zaman içinde evrilen graf istatistiklerinin görselleştirmelerini yapacaksın.
Python ile Orta Düzey Ağ (Network) Analizi
Kurs
Tamamlandı
