Ce cours introduira l'apprenant à l'analyse de réseau par le biais de tutoriels utilisant la bibliothèque NetworkX. Le cours commence par une compréhension de ce qu'est l'analyse de réseau et des motivations pour lesquelles nous pouvons modéliser des phénomènes en tant que réseaux. La deuxième semaine introduit le concept de connectivité et de robustesse des réseaux. La troisième semaine explorera les moyens de mesurer l'importance ou la centralité d'un nœud dans un réseau. La dernière semaine explorera l'évolution des réseaux dans le temps et couvrira les modèles de génération de réseaux et le problème de la prédiction des liens.

Analyse appliquée des réseaux sociaux en Python

Analyse appliquée des réseaux sociaux en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation "Science des Données Appliquée avec Python"

Instructeur : Daniel Romero
114 658 déjà inscrits
Inclus avec En savoir plus
2,729 avis
Ce que vous apprendrez
Représenter et manipuler des données en réseau à l'aide de la bibliothèque NetworkX
Analyser la connectivité d'un réseau
Mesurer l'importance ou la centralité d'un nœud dans un réseau
Prévoir l'évolution des réseaux dans le temps
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des réseaux sociaux
- Catégorie : Modèle de réseau
- Catégorie : Théorie des graphes
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Analyse du réseau
- Catégorie : Analyse
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Programmation Python
Détails à connaître

Ajouter à votre profil LinkedIn
4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Instructeur

Offert par
En savoir plus sur Analyse des données

University of Michigan

Johns Hopkins University

University of California, Davis
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
73,87 %
- 4 stars
19,97 %
- 3 stars
4,14 %
- 2 stars
1,02 %
- 1 star
0,98 %
Affichage de 3 sur 2729
Révisé le 15 nov. 2022
I really like the content of the course.What needs to improve is the networkx package is used in the lab. It's an old version with old functions and they are not working sometime.
Révisé le 5 juil. 2018
Great class for an introduction to networks.I didn't give it 5 stars because it didn't give me enough information to apply the concepts learned to real life projects.
Révisé le 17 nov. 2020
I have never imagined such detailed analysis can be done on a network, nx in python is really powerful package with so many powerful functions that can do ample of analysis at a whim.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Foire Aux Questions
Plus de questions
Aide financière disponible,



