Acerca de este Curso
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100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Nivel intermedio

Aprox. 16 horas para completar

Sugerido: 11 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Qué aprenderás

  • Check

    Analyze the connectivity of a network

  • Check

    Measure the importance or centrality of a node in a network

  • Check

    Predict the evolution of networks over time

  • Check

    Represent and manipulate networked data using the NetworkX library

Habilidades que obtendrás

Graph TheoryNetwork AnalysisPython ProgrammingSocial Network Analysis

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

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Nivel intermedio

Aprox. 16 horas para completar

Sugerido: 11 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
7 horas para completar

Why Study Networks and Basics on NetworkX

5 videos (Total 48 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
5 videos
Network Definition and Vocabulary9m
Node and Edge Attributes9m
Bipartite Graphs12m
TA Demonstration: Loading Graphs in NetworkX8m
3 lecturas
Course Syllabus10m
Help us learn more about you!10m
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10m
1 ejercicio de práctica
Module 1 Quiz50m
Semana
2
7 horas para completar

Network Connectivity

5 videos (Total 55 minutos), 2 cuestionarios
5 videos
Distance Measures17m
Connected Components9m
Network Robustness10m
TA Demonstration: Simple Network Visualizations in NetworkX6m
1 ejercicio de práctica
Module 2 Quiz50m
Semana
3
6 horas para completar

Influence Measures and Network Centralization

6 videos (Total 70 minutos), 2 cuestionarios
6 videos
Betweenness Centrality18m
Basic Page Rank9m
Scaled Page Rank8m
Hubs and Authorities12m
Centrality Examples8m
1 ejercicio de práctica
Module 3 Quiz50m
Semana
4
9 horas para completar

Network Evolution

3 videos (Total 51 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios
3 videos
Small World Networks19m
Link Prediction18m
3 lecturas
Power Laws and Rich-Get-Richer Phenomena (Optional)40m
The Small-World Phenomenon (Optional)1h 20m
Post-Course Survey10m
1 ejercicio de práctica
Module 4 Quiz50m
4.6
237 revisionesChevron Right

34%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

37%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

23%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Principales revisiones sobre Applied Social Network Analysis in Python

por NKMay 3rd 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.

por JLSep 24th 2018

It was an easy introductory course that is well structured and well explained. Took me roughly a weekend and I thoroughly enjoyed it. Hope the professor follows up with more advanced material.

Instructor

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Daniel Romero

Assistant Professor
School of Information

Acerca de Universidad de Míchigan

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future....

Acerca de Programa especializado Ciencias de los Datos Aplicada con Python

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Ciencias de los Datos Aplicada con Python

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

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