파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석

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파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석

Instructeur : Daniel Romero

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Certaines connaissances prérequises

3 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

4 modules

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Ce que vous apprendrez

NetworkX 라이브러리를 사용하여 네트워크 데이터 표현 및 조작
네트워크 연결 분석
네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성 측정
시간 경과에 따른 네트워크의 진화 예측

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Social Network Analysis
Catégorie : Algorithms
Catégorie : Network Analysis
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Graph Theory
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Matplotlib

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Il y a 4 modules dans ce cours

이 과정은 NetworkX 라이브러리를 사용한 튜토리얼을 통해 학습자에게 네트워크 분석을 소개합니다. 과정 처음에는 네트워크 분석이란 무엇인지, 왜 현상을 네트워크로 모델링할 수 있는지를 파악합니다. 두 번째 주에는 연결성과 네트워크 견고성의 개념을 소개합니다. 세 번째 주에는 네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성을 측정하는 방법을 탐구합니다. 마지막 주에는 시간 경과에 따른 네트워크의 진화를 탐구하고 네트워크 생성 모델과 링크 예측 문제를 다룹니다.

모듈 1에서는 실제 세계의 다양한 네트워크 유형과 이를 연구하는 이유를 소개합니다. 네트워크의 기본 요소와 다양한 유형의 네트워크에 대해 학습합니다. 또한 NetworkX 라이브러리를 사용하여 네트워크 데이터를 표현하고 조작하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과제는 NetworkX를 사용하여 소규모 회사 직원의 네트워크 데이터 세트를 분석할 수 있는 기회를 제공합니다.

Inclus

5 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

5 vidéosTotal 47 minutes

네트워크: 네트워크의 정의와 네트워크를 연구하는 이유7 minutes
네트워크 정의 및 용어9 minutes
노드 및 간선 속성9 minutes
이분 그래프12 minutes
TA 데모: NetworkX에서 그래프 불러오기8 minutes

3 lecturesTotal 30 minutes

강의 계획서10 minutes
귀하에 대한 자세한 정보를 알려주세요!10 minutes
청강 학습자를 위한 알림: 과제 제출10 minutes

1 devoirTotal 50 minutes

모듈 1 퀴즈50 minutes

1 devoir de programmationTotal 180 minutes

과제 1 제출180 minutes

2 laboratoires non notésTotal 120 minutes

NetworkX에서 그래프 불러오기60 minutes
과제 160 minutes

모듈 2에서는 노드 간 경로의 거리, 도달 가능성 및 중복성 척도를 기반으로 네트워크 연결을 분석하는 방법을 배웁니다. 과제에서 NetworkX를 사용하여 중견 제조업체 직원 간의 이메일 통신 네트워크 연결 척도를 계산하는 방법을 연습합니다.

Inclus

5 vidéos1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

5 vidéosTotal 55 minutes

클러스터링 계수12 minutes
거리 척도17 minutes
연결된 구성 요소9 minutes
네트워크 견고성10 minutes
TA 데모: NetworkX의 간단한 네트워크 시각화6 minutes

1 devoirTotal 50 minutes

모듈 2 퀴즈50 minutes

1 devoir de programmationTotal 180 minutes

과제 2 제출180 minutes

2 laboratoires non notésTotal 120 minutes

NetworkX의 간단한 네트워크 시각화60 minutes
과제 260 minutes

모듈 3에서는 연결, 근접 및 매개 중심성, 페이지 랭크, 허브 및 권한과 같은 척도를 사용하여 네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성을 측정하는 방법을 탐구합니다. 각 척도가 만드는 가정, 이를 계산하는 데 사용할 수 있는 알고리즘, 중심성을 측정하기 위해 NetworkX에서 사용할 수 있는 다양한 기능에 대해 배우게 됩니다. 과제를 통해 실제 환경에서 가장 적절한 중심성 척도를 선택하는 연습을 하게 됩니다.

Inclus

6 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

6 vidéosTotal 69 minutes

연결 및 근접 중심성12 minutes
매개 중심성18 minutes
기본 페이지 랭크9 minutes
확장된 페이지 랭크8 minutes
허브 및 권한12 minutes
중심성 예8 minutes

1 devoirTotal 50 minutes

모듈 3 퀴즈50 minutes

1 devoir de programmationTotal 180 minutes

과제 3 제출180 minutes

1 sujet de discussionTotal 15 minutes

실제 네트워크에서 페이지 랭크 및 중심성15 minutes

1 laboratoire non notéTotal 60 minutes

과제 360 minutes

모듈 4에서는 선호적 연결 모델 및 작은 세상 네트워크와 같은 현실적인 기능을 가진 네트워크를 생성하는 다양한 모델을 포함하여 시간 경과에 따른 네트워크의 진화를 탐구합니다. 또한 연결이 끊긴 노드 쌍이 미래에 연결될지를 예측할 수 있는 유용한 기능을 학습하는 링크 예측 문제도 살펴봅니다. 과제에서 주어진 네트워크를 생성한 모델을 식별해야 합니다. 또한 이메일 교환 로그를 사용하여 회사 직원의 급여, 직위 및 향후 연결을 예측하여 과정의 다양한 개념을 결합할 수 있는 기회를 갖게 됩니다.

Inclus

3 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

3 vidéosTotal 50 minutes

선호적 연결 모델12 minutes
작은 세상 네트워크19 minutes
링크 예측18 minutes

4 lecturesTotal 140 minutes

멱법칙과 부익부 현상(선택 사항)40 minutes
작은 세상 현상(선택 사항)80 minutes
과정 후 설문조사10 minutes
Michigan Online으로 계속 학습하세요!10 minutes

1 devoirTotal 50 minutes

모듈 4 퀴즈50 minutes

1 devoir de programmationTotal 180 minutes

과제 4 제출180 minutes

2 laboratoires non notésTotal 120 minutes

그래프에서 특징 추출60 minutes
과제 460 minutes

Instructeur

Daniel Romero

University of Michigan

4 Cours114 807 apprenants

Offert par

University of Michigan

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