After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Mô tả khóa học
Từ mạng xã hội trực tuyến như Facebook và Twitter đến các mạng lưới giao thông như hệ thống chia sẻ xe đạp, mạng lưới xuất hiện ở khắp nơi — và biết cách phân tích chúng sẽ mở ra cho bạn một thế giới khả năng mới với vai trò nhà khoa học dữ liệu. Khóa học này sẽ trang bị cho bạn kỹ năng phân tích, trực quan hóa và diễn giải mạng lưới. Bạn sẽ áp dụng các khái niệm đã học vào dữ liệu mạng thực tế bằng thư viện mạnh mẽ NetworkX. Với kiến thức thu được, bạn sẽ phát triển tư duy về mạng lưới và có thể nhìn dữ liệu của mình theo một góc nhìn mới mẻ.
Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Giới thiệu về mạng lưới
Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu các khái niệm nền tảng trong phân tích mạng khi khám phá một tập dữ liệu mạng Twitter thực tế. Bạn cũng sẽ làm quen với NetworkX, thư viện cho phép thao tác, phân tích và mô hình hóa dữ liệu đồ thị. Bạn sẽ tìm hiểu các loại đồ thị khác nhau và cách trực quan hóa chúng một cách hợp lý.
- Giới thiệu về mạng lưới50 XP
- Mạng là gì?50 XP
- Những điều cơ bản về API của NetworkX với mạng Twitter50 XP
- Vẽ mạng cơ bản với NetworkX100 XP
- Truy vấn trên một đồ thị100 XP
- Các loại đồ thị50 XP
- Kiểm tra đồ thị có/không hướng50 XP
- Chỉ định trọng số trên các cạnh100 XP
- Kiểm tra xem đồ thị có self-loop hay không100 XP
- Trực quan hóa mạng lưới50 XP
- Trực quan hóa bằng biểu đồ ma trận100 XP
- Trực quan hóa với biểu đồ Circos100 XP
- Trực quan hoá bằng Arc plot100 XP
2
Nút quan trọng
Bạn sẽ học cách xác định những nút quan trọng trong một mạng lưới. Qua đó, bạn sẽ tiếp cận các khái niệm nâng cao hơn trong phân tích mạng cũng như các nguyên lý cơ bản của thuật toán tìm đường đi. Chương kết thúc bằng phần đào sâu bộ dữ liệu mạng Twitter để củng cố các khái niệm bạn đã học, như độ trung tâm bậc (degree centrality) và độ trung tâm trung gian (betweenness centrality).
3
Cấu trúc
Chương này tập trung vào việc tìm các cấu trúc thú vị trong dữ liệu mạng. Bạn sẽ học các khái niệm thiết yếu như clique, cộng đồng và đồ thị con, tận dụng toàn bộ kỹ năng bạn đã tích lũy ở Chương 2. Kết thúc chương, bạn sẽ sẵn sàng áp dụng các khái niệm đã học vào một nghiên cứu tình huống thực tế.
4
Tổng hợp kiến thức
Trong chương cuối của khóa học, bạn sẽ củng cố mọi kiến thức thông qua một nghiên cứu tình huống chuyên sâu về dữ liệu mạng cộng tác viên trên GitHub. Đây là ví dụ điển hình về dữ liệu mạng xã hội trong thực tế, nơi kỹ năng mới của bạn sẽ được thử thách toàn diện. Kết thúc chương, bạn sẽ tự xây dựng hệ thống gợi ý để kết nối những người dùng GitHub nên hợp tác cùng nhau.
Nhập môn Phân tích Mạng bằng Python
Hoàn
thành khóa học
