Network Data Science with NetworkX and Python

4.3

별점

75개의 평가

•

12개의 리뷰

제공자:

Coursera Project Network

4,736명이 이미 등록했습니다.

학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Load data into graphs and subgraphs

VIsualize network structures and centrality metrics

Add, remove and manipulate the nodes and edges in a graph

2 hours (1 hour for the guided project)

중급

다운로드 필요 없음

분할 화면 동영상

영어

데스크톱 전용

3,000+개의 강좌, 안내 프로젝트, 특화 과정, 전문 자격증에 무제한 접근할 수 있습니다.

자세히 알아보기

In this 1-hour long project-based course, you are going to be able to perform centrality network analysis and visualization on educational datasets, to generate different kinds of random graphs which represents social networks, and to manipulate the graph and subgraph structures, allowing you to break and get insights on complex structures. This guided project is for people who want to incorporate network data science skills into their technology portfolio. This is a topic of interest to researchers, marketers, consultants and practitioners associated with the knowledge areas of social science, marketing, social media, operational research and complexity science. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

개발할 기술

Data ScienceSocial Network AnalysisPython ProgrammingNetwork AnalysisNetwork Science

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

Load graphs through tabular files
Load and write graphs through tabular files
Summarize graphs through centrality metrics
Generate random graphs
Add and remove nodes and edges from graphs
Manipulate nodes and edges attributes
Create and visualize sub-graphs

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

강사

Danilo Lessa Bernardineli

Subject Matter Expert on Data Science

17,989명의 학습자

검토

4.3

12개의 리뷰

5 stars
67.10%
4 stars
13.15%
3 stars
10.52%
2 stars
5.26%
1 star
3.94%

NETWORK DATA SCIENCE WITH NETWORKX AND PYTHON의 최상위 리뷰

KA 제공2020년 8월 5일

Please! PLease! Please! Change your accent and make your pronunciations clear. Could've rated 2 or 3 stars but didn't because the content of the guided project is good.

CH 제공2020년 9월 8일

The course is quick and good, very practical, maybe lacking a little bit of the theory and other practical examples of use. But overall very happy

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자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

안내 프로젝트을(를) 구매하면 어떤 혜택이 있습니까?
안내 프로젝트을(를) 구매하면, 시작에 필요한 파일과 소프트웨어가 포함된 클라우드 데스크톱 작업 영역에 웹 브라우저를 통해 접근할 수 있으며, 주제 전문가의 단계별 동영상 지침 등 안내 프로젝트 완료에 필요한 모든 것이 제공됩니다.
데스크톱과 모바일에서 안내 프로젝트을(를) 이용할 수 있습니까?
귀하의 작업 영역에는 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에 맞게 용량이 지정된 클라우드 데스크톱이 포함되어 있으므로 모바일 기기에서는 안내 프로젝트을(를) 이용할 수 없습니다.
안내 프로젝트 강사는 누구입니까?
안내 프로젝트 강사는 해당 주제의 전문가로서, 해당 프로젝트 영역이나 도구, 기술에 대한 경험이 풍부하며 전 세계 수백만 명의 학습자와 지식을 적극적으로 공유합니다.
작업 완료 후 안내 프로젝트에서 해당 작업을 다운로드할 수 있습니까?
안내 프로젝트에서 생성된 파일은 모두 다운로드하고 보관할 수 있습니다. 클라우드 데스크톱에 접속한 상태에서 '파일 브라우저'를 사용하여 파일을 다운로드할 수 있습니다.
환불 규정은 어떻게 되나요?
안내 프로젝트은(는) 환불이 불가능합니다. 전체 환불 정책 보기.
재정 지원을 받을 수 있나요?
안내 프로젝트에는 재정 지원이 제공되지 않습니다.
안내 프로젝트을(를) 청강하고 동영상 일부를 무료로 볼 수 있습니까?
안내 프로젝트의 청강은 할 수 없습니다.
이 안내 프로젝트을(를) 수행하려면 경험이 얼마나 필요합니까?
페이지 상단에서 이 안내 프로젝트에 대한 경험 수준을 누르면 우선적으로 알아야 하는 지식을 확인할 수 있습니다. 안내 프로젝트의 단계마다 강사가 차례대로 안내해 드립니다.
소프트웨어를 별도로 설치하지 않아도 바로 웹 브라우저를 통해 이 안내 프로젝트을(를) 완료할 수 있습니까?
네, 브라우저를 통해 이용할 수 있는 클라우드 데스크톱에서 안내 프로젝트 완료에 필요한 모든 것을 이용할 수 있습니다.
안내 프로젝트을(를) 통해 어떤 학습 경험을 할 수 있습니까?
브라우저의 분할 화면 환경에서 바로 작업을 완료하여 학습할 수 있습니다. 화면 왼쪽에 있는 작업 영역에서 작업을 완료할 수 있습니다. 화면 오른쪽에서는 강사의 단계별 프로젝트 안내를 볼 수 있습니다.

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