Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

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

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

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. 29 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

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 TheoryNetwork AnalysisPython ProgrammingSocial Network Analysis

Resultados profesionales del estudiante

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100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

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Nivel intermedio

Aprox. 29 horas para completar

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Instructor

ofrecido por

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Universidad de Míchigan

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up94%(1,815 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

7 horas para completar

Why Study Networks and Basics on NetworkX

7 horas para completar
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

Semana 2

7 horas para completar

Network Connectivity

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

Semana 3

6 horas para completar

Influence Measures and Network Centralization

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

Semana 4

9 horas para completar

Network Evolution

9 horas para completar
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

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.

  • Si estás suscrito, obtienes una prueba gratis de 7 días, que podrás cancelar cuando desees sin ningún tipo de penalidad. Una vez transcurrido ese tiempo, no realizamos reembolsos. No obstante, puedes cancelar tu suscripción cuando quieras. Consulta nuestra política completa de reembolsos.

  • Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.

  • Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.