Apprenez à modéliser les réseaux sociaux et économiques et leur impact sur le comportement humain. Comment les réseaux se forment-ils, pourquoi présentent-ils certaines caractéristiques et comment leur structure influe-t-elle sur la diffusion, l'apprentissage et d'autres comportements ? Pour répondre à ces questions, nous rassemblerons des modèles et des techniques issus de l'économie, de la sociologie, des mathématiques, de la physique, des statistiques et de l'informatique. Le cours commence par un aperçu empirique des réseaux sociaux et économiques, ainsi que des concepts utilisés pour décrire et mesurer les réseaux. Ensuite, nous aborderons un ensemble de modèles de formation des réseaux, y compris des modèles de réseaux aléatoires ainsi que des modèles de formation stratégique, et quelques hybrides. Nous discuterons ensuite d'une série de modèles de l'impact des réseaux sur le comportement, y compris la contagion, la diffusion, l'apprentissage et l'influence des pairs. Vous pouvez trouver un programme plus détaillé ici : http://web.stanford.edu/~jacksonm/Networks-Online-Syllabus.pdf Vous pouvez trouver une courte vidéo d'introduction ici : http://web.stanford.edu/~jacksonm/Intro_Networks.mp4

Réseaux sociaux et économiques : Modèles et analyse
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Réseaux sociaux et économiques : Modèles et analyse

Instructeur : Matthew O. Jackson
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759 avis
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Statistiques bayésiennes
- Catégorie : Modélisation mathématique
- Catégorie : Sciences sociales
- Catégorie : Analyse des réseaux sociaux
- Catégorie : Théorie des jeux
- Catégorie : Socioéconomie
- Catégorie : Économie comportementale
- Catégorie : Probabilité
- Catégorie : Analyse du réseau
- Catégorie : Sociologie
- Catégorie : Modélisation statistique
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Il y a 8 modules dans ce cours
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Statut : Essai gratuitUniversity of California, Davis
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : PrévisualisationUniversity of Pennsylvania
Statut : Essai gratuitUniversity of Michigan
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
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Révisé le 6 sept. 2020
Dr. Jackson is clear and concise in his explanations and did a great job creating a high-level overview course on a subject for which he obviously has a much greater wealth of knowledge.
Révisé le 3 sept. 2016
The course is a helpful first step in the field of network science. Presenting clearly many complex ideas that are important for understanding current research.
Révisé le 10 oct. 2020
Very important course. My suggestion to the Prof. if he can increase the course length and include more details that would be much better or he can come up with advance course on the same series.
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