Ce cours est conçu pour littéralement "faire une science" de quelque chose qui est au cœur de la société : les réseaux sociaux. Les humains sont des scientifiques naturels des réseaux, car nous calculons de nouvelles configurations de réseaux en permanence, presque sans nous en rendre compte, lorsque nous pensons à nos amis et à notre famille (qui sont des formes particulières de réseaux sociaux), à nos collègues et à nos relations organisationnelles (d'autres structures de réseaux qui se chevauchent), et à la manière de naviguer dans des configurations de réseaux délicates ou opportunistes pour sauver notre garde ou progresser dans notre position sociale (la société étant elle-même un grand réseau social). Bien que ces structures de réseau aient toujours existé, les sciences sociales computationnelles ont contribué à les révéler et à les étudier de manière plus systématique. Dans la première partie du cours, nous nous concentrerons sur la structure des réseaux. Il s'agit d'instantanés statiques de réseaux, qui peuvent être complexes et révéler des aspects importants des systèmes sociaux. Dans notre laboratoire pratique, vous visualiserez et analyserez vous-même un réseau à l'aide d'un logiciel, ce qui vous aidera à apprécier la complexité que peuvent revêtir les réseaux sociaux. Dans la deuxième partie du cours, nous étudierons l'évolution des réseaux dans le temps. Nous nous demanderons comment nous pouvons prédire le type de réseau qui se formera et si et comment nous pouvons influencer la dynamique du réseau.

Analyse des réseaux sociaux
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Analyse des réseaux sociaux
Ce cours fait partie de Spécialisation "Sciences sociales computationnelles"
Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : Martin Hilbert
19 092 déjà inscrits
Inclus avec
244 avis
Ce que vous apprendrez
Définir les réseaux et découvrir les langages qu'ils utilisent.
Analyser un réseau social par le traitement des données et la visualisation d'un réseau.
Discutez des mécanismes qui génèrent les réseaux.
Examiner l'analyse des réseaux sociaux à l'aide d'études de cas.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Sciences sociales
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Analyse du réseau
- Catégorie : Analyse des réseaux sociaux
- Catégorie : Logiciel de visualisation de données
- Catégorie : Visualisation des données
- Catégorie : Visualisation statistique
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Manipulation de données
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Instructeur

Offert par
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Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitUniversity of Michigan
Statut : PrévisualisationUniversity of Pennsylvania
Statut : PrévisualisationStanford University
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
79,09 %
- 4 stars
14,34 %
- 3 stars
2,45 %
- 2 stars
2,04 %
- 1 star
2,04 %
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Révisé le 6 juil. 2020
The course was good, but how to collect data for computation to study social networks (other than digital platforms should have been included.
Révisé le 21 août 2020
Very useful and wonderful course to enhance my knowledge. Looking forward more to learn. Thank you.
Révisé le 31 juil. 2020
Its a basic course which covers the breadth of SNA in a superficial manner.
Foire Aux Questions
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Aide financière disponible,
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