이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

34%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

37%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

23%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 5번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 29시간 필요
영어
자막: 영어, 한국어

배울 내용

  • 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

귀하가 습득할 기술

Graph TheoryNetwork AnalysisPython ProgrammingSocial Network Analysis

학습자 경력 결과

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제공자:

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미시건 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up94%(2,075개의 평가)Info
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1

완료하는 데 7시간 필요

Why Study Networks and Basics on NetworkX

완료하는 데 7시간 필요
5개 동영상 (총 48분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
5개의 동영상
Network Definition and Vocabulary9m
Node and Edge Attributes9m
Bipartite Graphs12m
TA Demonstration: Loading Graphs in NetworkX8m
3개의 읽기 자료
Course Syllabus10m
Help us learn more about you!10m
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10m
1개 연습문제
Module 1 Quiz50m
2

2

완료하는 데 7시간 필요

Network Connectivity

완료하는 데 7시간 필요
5개 동영상 (총 55분)
5개의 동영상
Distance Measures17m
Connected Components9m
Network Robustness10m
TA Demonstration: Simple Network Visualizations in NetworkX6m
1개 연습문제
Module 2 Quiz50m
3

3

완료하는 데 6시간 필요

Influence Measures and Network Centralization

완료하는 데 6시간 필요
6개 동영상 (총 70분)
6개의 동영상
Betweenness Centrality18m
Basic Page Rank9m
Scaled Page Rank8m
Hubs and Authorities12m
Centrality Examples8m
1개 연습문제
Module 3 Quiz50m
4

4

완료하는 데 9시간 필요

Network Evolution

완료하는 데 9시간 필요
3개 동영상 (총 51분), 3 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
3개의 동영상
Small World Networks19m
Link Prediction18m
3개의 읽기 자료
Power Laws and Rich-Get-Richer Phenomena (Optional)40m
The Small-World Phenomenon (Optional)1시간 20분
Post-Course Survey10m
1개 연습문제
Module 4 Quiz50m

검토

APPLIED SOCIAL NETWORK ANALYSIS IN PYTHON의 최상위 리뷰

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Python과 함께하는 응용 데이터 과학 특화 과정 정보

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....
Python과 함께하는 응용 데이터 과학

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