파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석
이 과정은 NetworkX 라이브러리를 사용한 튜토리얼을 통해 학습자에게 네트워크 분석을 소개합니다. 과정 처음에는 네트워크 분석이란 무엇인지, 왜 현상을 네트워크로 모델링할 수 있는지를 파악합니다. 두 번째 주에는 연결성과 네트워크 견고성의 개념을 소개합니다. 세 번째 주에는 네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성을 측정하는 방법을 탐구합니다. 마지막 주에는 시간 경과에 따른 네트워크의 진화를 탐구하고 네트워크 생성 모델과 링크 예측 문제를 다룹니다. 이 과정을 시작하려면 먼저 다음을 수강해야 합니다. 파이썬의 데이터 과학 입문, 파이썬의 응용 플로팅, 차트 및 데이터 표현, 파이썬의 응용 머신 러닝.
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- Level Professional
- Course by University of Michigan
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이 과정은 NetworkX 라이브러리를 사용한 튜토리얼을 통해 학습자에게 네트워크 분석을 소개합니다. 과정 처음에는 네트워크 분석이란 무엇인지, 왜 현상을 네트워크로 모델링할 수 있는지를 파악합니다. 두 번째 주에는 연결성과 네트워크 견고성의 개념을 소개합니다. 세 번째 주에는 네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성을 측정하는 방법을 탐구합니다. 마지막 주에는 시간 경과에 따른 네트워크의 진화를 탐구하고 네트워크 생성 모델과 링크 예측 문제를 다룹니다. 이 과정을 시작하려면 먼저 다음을 수강해야 합니다. 파이썬의 데이터 과학 입문, 파이썬의 응용 플로팅, 차트 및 데이터 표현, 파이썬의 응용 머신 러닝.Modules
모듈 1: NetworkX에서 네트워크와 기초를 공부해야 하는 이유
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Videos
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Readings
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Lab
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1
Assignment
1
Assignment
- 모듈 1 퀴즈
1
Labs
- NetworkX에서 그래프 불러오기
5
Videos
- 네트워크: 네트워크의 정의와 네트워크를 연구하는 이유
- 네트워크 정의 및 용어
- 노드 및 간선 속성
- 이분 그래프
- TA 데모: NetworkX에서 그래프 불러오기
3
Readings
- 강의 계획서
- 귀하에 대한 자세한 정보를 알려주세요!
- 청강 학습자를 위한 알림: 과제 제출
모듈 1 과제
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Lab
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Programming
- 과제 1 제출
1
Labs
- 과제 1
모듈 2: 네트워크 연결
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Lab
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Assignment
1
Assignment
- 모듈 2 퀴즈
1
Labs
- NetworkX의 간단한 네트워크 시각화
5
Videos
- 클러스터링 계수
- 거리 척도
- 연결된 구성 요소
- 네트워크 견고성
- TA 데모: NetworkX의 간단한 네트워크 시각화
모듈 2 과제
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Lab
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Programming
- 과제 2 제출
1
Labs
- 과제 2
모듈 3: 영향 측정 및 네트워크 중앙 집중화
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1
Discussion
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Assignment
1
Assignment
- 모듈 3 퀴즈
1
Discussions
- 실제 네트워크에서 페이지 랭크 및 중심성
6
Videos
- 연결 및 근접 중심성
- 매개 중심성
- 기본 페이지 랭크
- 확장된 페이지 랭크
- 허브 및 권한
- 중심성 예
모듈 3 과제
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Lab
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Programming
- 과제 3 제출
1
Labs
- 과제 3
모듈 4: 응용
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2
Readings
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1
Lab
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1
Assignment
1
Assignment
- 모듈 4 퀴즈
1
Labs
- 그래프에서 특징 추출
3
Videos
- 선호적 연결 모델
- 작은 세상 네트워크
- 링크 예측
2
Readings
- 멱법칙과 부익부 현상(선택 사항)
- 작은 세상 현상(선택 사항)
모듈 4 과제
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Lab
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1
Programming
- 과제 4 제출
1
Labs
- 과제 4
Post-Course Survey
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2
Readings
2
Readings
- 과정 후 설문조사
- Michigan Online으로 계속 학습하세요!
Auto Summary
This professional-level course, "파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석," offered by Coursera, focuses on social network analysis using the NetworkX library. Ideal for those with a background in Python data science, plotting, and machine learning, it covers network modeling, connectivity, robustness, node centrality, and network evolution. This comprehensive tutorial is perfect for data science and AI enthusiasts looking to deepen their understanding of network analysis.
Daniel Romero