Dieser Kurs führt den Lernenden anhand von Tutorials mit der NetworkX-Bibliothek in die Netzwerkanalyse ein. Der Kurs beginnt mit einem Verständnis dafür, was Netzwerkanalyse ist und warum wir Phänomene als Netzwerke modellieren können. In der zweiten Woche wird das Konzept der Konnektivität und der Robustheit von Netzwerken vorgestellt. In der dritten Woche wird untersucht, wie man die Bedeutung oder Zentralität eines Knotens in einem Netzwerk messen kann. In der letzten Woche geht es um die Entwicklung von Netzwerken im Laufe der Zeit und um Modelle der Netzwerkgenerierung und das Problem der Linkvorhersage.

Angewandte Analyse sozialer Netzwerke in Python
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Angewandte Analyse sozialer Netzwerke in Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Angewandte Datenwissenschaft mit Python“

Dozent: Daniel Romero
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Bei enthalten
2,721 Bewertungen
Was Sie lernen werden
Darstellung und Bearbeitung von vernetzten Daten mit der NetworkX-Bibliothek
Analysieren Sie die Konnektivität eines Netzwerks
Messen Sie die Wichtigkeit oder Zentralität eines Knotens in einem Netzwerk
Prognostizieren Sie die Entwicklung von Netzwerken im Laufe der Zeit
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Unsupervised Learning
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Network Analysis
- Kategorie: Predictive Analytics
- Kategorie: Analysis
- Kategorie: Algorithms
- Kategorie: Graph Theory
- Kategorie: Social Network Analysis
- Kategorie: Data Import/Export
- Kategorie: Matplotlib
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Pandas (Python Package)
Wichtige Details

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4 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Felipe M.

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Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 22. Nov. 2020
Great introductory course on graph theory using Networkx. The instructor goes through each algorithm with step-by-step examples, and gives relevant examples at the end of each topic.
Geprüft am 15. Juli 2018
Lectures are very well-designed. Especially, the assignment of week 4 is too good, that give me an overview of how we can apply machine learning in network analysis.
Geprüft am 17. Sep. 2017
Excellent tour through the basic terminology and key metrics of Graphs, with a lot of help from the networkX library that simplifies many, otherwise tough, tasks, calculations and processes.

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