After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Опис курсу
Від онлайн-мереж на кшталт Facebook і Twitter до транспортних мереж, як-от систем велопрокату, мережі повсюди — і вміння їх аналізувати відкриє для вас нові можливості як для дата-сайєнтиста. Цей курс навчить вас аналізувати, візуалізувати та інтерпретувати мережі. Ви застосуєте вивчені концепції до реальних мережевих даних, використовуючи потужну бібліотеку NetworkX. Здобуті знання допоможуть вам мислити в термінах мереж і по-новому подивитися на свої дані.
Попередні вимоги
Навчальний план
Зміст курсу
1
Вступ до мереж
У цьому розділі ви познайомитеся з базовими поняттями аналітики мереж, досліджуючи реальний набір даних мережі Twitter. Ви також дізнаєтеся про NetworkX — бібліотеку для маніпулювання, аналізу та моделювання графових даних. Ви вивчите різні типи графів і те, як раціонально їх візуалізувати.
- Вступ до мереж50 XP
- Що таке мережа?50 XP
- Основи API NetworkX на прикладі мережі Twitter50 XP
- Базове відображення мережі за допомогою NetworkX100 XP
- Запити до графа100 XP
- Типи графів50 XP
- Перевірка того, чи граф орієнтований/неорієнтований50 XP
- Задавання ваг на ребрах100 XP
- Перевірка наявності самопетель у графі100 XP
- Візуалізація мережі50 XP
- Візуалізація за допомогою матричних графіків100 XP
- Візуалізація за допомогою діаграм Circos100 XP
- Візуалізація за допомогою Arc plots100 XP
2
Важливі вузли
Ви дізнаєтеся, як визначати вузли, що є важливими в мережі. Для цього ми розглянемо просунутіші концепції аналізу мереж і основи алгоритмів пошуку шляхів. Розділ завершується докладним розбором набору даних мережі Twitter, який закріпить вивчені поняття, зокрема центральність за ступенем і посередницьку центральність.
3
Структури
Цей розділ присвячено пошуку цікавих структур у мережевих даних. Ви ознайомитеся з ключовими поняттями, такими як кліки, спільноти та підграфи, застосовуючи навички, здобуті в розділі 2. Наприкінці розділу ви будете готові використати ці концепції на реальному кейсі.
4
Об'єднуємо все докупи
У фінальному розділі курсу ви узагальните все вивчене на детальному кейсі про дані мережі співпраці на GitHub. Це чудовий приклад реальних даних соціальної мережі, де ви повністю перевірите набуті навички. Наприкінці цього розділу ви створите власну систему рекомендацій, щоб поєднувати користувачів GitHub, які мають співпрацювати.
Вступ до аналізу мереж у Python
Курс
завершено
