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

Instructeur : Daniel Romero
114 459 déjà inscrits
Inclus avec
2,726 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 : Modèle de réseau
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Analyse
- Catégorie : Analyse du réseau
- Catégorie : Analyse prédictive
- Catégorie : Analyse des réseaux sociaux
- Catégorie : Théorie des graphes
- Catégorie : Modélisation prédictive
- Catégorie : Algorithmes
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Programmation Python
Détails à connaître

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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

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Statut : Essai gratuitUniversity of Michigan
Statut : Essai gratuitJohns Hopkins University
Statut : Essai gratuitUniversity of California, Davis
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Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
73,88 %
- 4 stars
19,95 %
- 3 stars
4,14 %
- 2 stars
1,02 %
- 1 star
0,99 %
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Révisé le 16 juil. 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.
Révisé le 23 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.
Révisé le 3 mai 2019
This course is a excellent introduction to social network analysis. Learnt a lot about how social network works. Anyone learning Machine Learning and AI should definitely take this course. It's good.
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