Applied Social Network Analysis in Python
list 4 séquences
assignment Niveau : Intermédiaire
chat_bubble_outline Langue : Anglais
language Sous titrage : Coréen
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Les infos clés

credit_card Formation gratuite
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En résumé

This course will introduce the learner to network analysis through tutorials using the NetworkX library. The course begins with an understanding of what network analysis is and motivations for why we might model phenomena as networks. The second week introduces the concept of connectivity and network robustness. The third week will explore ways of measuring the importance or centrality of a node in a network. The final week will explore the evolution of networks over time and cover models of network generation and the link prediction problem. This course should be taken after: Introduction to Data Science in Python, Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python, and Applied Machine Learning in Python.

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Les intervenants

Daniel Romero
Assistant Professor
School of Information

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Le concepteur

University of Michigan
The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future.
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La plateforme

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