Este curso forma parte de Programa especializado: Ciencias de los Datos Aplicada con Python

4.6
estrellas
2,646 calificaciones

94 %

Daniel Romero

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Parte del título de grado Master of Applied Data Science
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Programa especializado: Ciencias de los Datos Aplicada con PythonUniversidad de Míchigan

Acerca de este Curso

41.045 vistas recientes

This course will introduce the learner to network analysis through tutorials using the NetworkX library. The course begins with an understanding of what network analysis is and motivations for why we might model phenomena as networks. The second week introduces the concept of connectivity and network robustness. The third week will explore ways of measuring the importance or centrality of a node in a network. The final week will explore the evolution of networks over time and cover models of network generation and the link prediction problem. 
This course should be taken after: Introduction to Data Science in Python, Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python, and Applied Machine Learning in Python.

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Curso 5 de 5 en

Programa especializado: Ciencias de los Datos Aplicada con Python

Nivel intermedio

Aprox. 26 horas para completar

Inglés (English)

Qué aprenderás

Represent and manipulate networked data using the NetworkX library
Analyze the connectivity of a network
Measure the importance or centrality of a node in a network
Predict the evolution of networks over time

Habilidades que obtendrás

Graph Theory
Network Analysis
Python Programming
Social Network Analysis

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Programa especializado: Ciencias de los Datos Aplicada con Python

Nivel intermedio

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Instructor

Calificación del instructor

4,74/5 (178 calificaciones)

Daniel Romero

Assistant Professor

School of Information

93.459 alumnos

3 cursos

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Universidad de Míchigan

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido94%(3,055 calificaciones)

Semana

Semana 1

7 horas para completar

Why Study Networks and Basics on NetworkX

Module One introduces you to different types of networks in the real world and why we study them. You'll learn about the basic elements of networks, as well as different types of networks. You'll also learn how to represent and manipulate networked data using the NetworkX library. The assignment will give you an opportunity to use NetworkX to analyze a networked dataset of employees in a small company.

7 horas para completar

5 videos (Total 48 minutos), 3 lecturas, 2 cuestionarios

Semana

Semana 2

6 horas para completar

Network Connectivity

6 horas para completar

5 videos (Total 55 minutos)

Semana

Semana 3

5 horas para completar

Influence Measures and Network Centralization

In Module Three, you'll explore ways of measuring the importance or centrality of a node in a network, using measures such as Degree, Closeness, and Betweenness centrality, Page Rank, and Hubs and Authorities. You'll learn about the assumptions each measure makes, the algorithms we can use to compute them, and the different functions available on NetworkX to measure centrality. In the assignment, you'll practice choosing the most appropriate centrality measure on a real-world setting.

5 horas para completar

6 videos (Total 69 minutos)

Semana

Semana 4

8 horas para completar

Network Evolution

In Module Four, you'll explore the evolution of networks over time, including the different models that generate networks with realistic features, such as the Preferential Attachment Model and Small World Networks. You will also explore the link prediction problem, where you will learn useful features that can predict whether a pair of disconnected nodes will be connected in the future. In the assignment, you will be challenged to identify which model generated a given network. Additionally, you will have the opportunity to combine different concepts of the course by predicting the salary, position, and future connections of the employees of a company using their logs of email exchanges.

8 horas para completar

3 videos (Total 51 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios

Reseñas

4.6

452 reseña

5 stars
73,92 %
4 stars
19,99 %
3 stars
4,11 %
2 stars
1,02 %
1 star
0,94 %

Principales reseñas sobre APPLIED SOCIAL NETWORK ANALYSIS IN PYTHON

por SR27 de mar. de 2020

Very helpful courses. I was able to review and got much better at some things I already knew like data visualization and was able to explore some new areas like network analysis.

por NK2 de may. de 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 SP17 de nov. de 2017

This course contains many important concepts of Graph Theory and Network Analysis. The explanation is clear and neat. Also, the assignments are fun and comprehensible.

por FL22 de nov. de 2017

Very good class.

The lecturer is amazing!! The quizzes help you understand the concepts. The assignments are a little basic though.

Overall you learn a great deal.

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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.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
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¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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Applied Social Network Analysis in Python

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