Network Data Science with NetworkX and Python

4.5
별점
60개의 평가
제공자:
Coursera Project Network
3,941명이 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

Clock2 hours (1 hour for the guided project)
Intermediate중급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

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.

  1. Load graphs through tabular files

  2. Load and write graphs through tabular files

  3. Summarize graphs through centrality metrics

  4. Generate random graphs

  5. Add and remove nodes and edges from graphs

  6. Manipulate nodes and edges attributes

  7. 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.

검토

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자주 묻는 질문

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