Social Network Analysis

Curso
en
Inglês
45 h
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Fonte
  • De www.coursera.org
CONDIÇÕES
  • Individualizado
  • Acesso livre
  • Certificado gratuito
Mais informações
  • 9 sequências
  • Introductive Level

Their employees are learning daily with Edflex

  • Safran
  • Air France
  • TotalEnergies
  • Generali
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Detalhes do curso

Programa de Estudos

Week 1: What are networks and what use is it to study them?
Concepts: nodes, edges, adjacency matrix, one and two-mode networks, node degree
Activity: Upload a social network (e.g. your Facebook social network into Gephi and visualize it ).
Week 2: Random network models: Erdos-Renyi and Barabasi-Albert
Concepts: connected components, giant component, average shortest path, diameter, breadth-first search, preferential attachment
Activities: Create random networks, calculate component distribution, average shortest path, evaluate impact of structure on ability of information to diffuse
Week 3: Network centrality
Concepts: betweenness, closeness, eigenvector centrality (+ PageRank), network centralization
Activities: calculate and interpret node centrality for real-world networks (your Facebook graph, the Enron corporate email network, Twitter networks, etc.)
Week 4: Community
Concepts: clustering, community structure, modularity, overlapping communities
Activities: detect and interpret disjoint and overlapping communities in a variety of networks (scientific collaborations, political blogs, cooking ingredients, etc.)
Week 5: Small world network models, optimization, strategic network formation and search
Concepts: small worlds, geographic networks, decentralized search
Activity: Evaluate whether several real-world networks exhibit small world properties, simulate decentralized search on different topologies, evaluate effect of small-world topology on information diffusion.
Week 6: Contagion, opinion formation, coordination and cooperation
Concepts: simple contagion, threshold models, opinion formation
Activity: Evaluate via simulation the impact of network structure on the above processes
Week 7: Cool and unusual applications of SNA
Hidalgo et al. : Predicting economic development using product space networks (which countries produce which products)
Ahn et al., and Teng et al.: Learning about cooking from ingredient and flavor networks
Lusseau et al.: Social networks of dolphins
Activity: hands-on exploration of these networks using concepts learned earlier in the course
Week 8: SNA and online social networks
Concepts: how services such as Facebook, LinkedIn, Twitter, CouchSurfing, etc. are using SNA to understand their users and improve their functionality
Activity: read recent research by and based on these services and learn how SNA concepts were applied

Pré-requisito

Nenhum.

Instrutores

  • Lada Adamic - School of Information, Center for the Study of Complex Systems

Editor

A Universidade de Michigan (UM, UMich ou simplesmente Michigan) é uma universidade pública de investigação situada em Ann Arbor, Michigan, nos Estados Unidos. Fundada em 1817, a universidade é a maior e a mais antiga do Michigan.

A missão da Universidade de Michigan é servir o povo de Michigan e o mundo, assumindo um papel de liderança na criação, comunicação, preservação e aplicação de conhecimentos académicos, arte e valores, e desenvolvendo líderes e cidadãos que desafiarão o presente e enriquecerão o futuro.

Plataforma

A Coursera é uma empresa digital que oferece um curso on-line massivo e aberto, fundado pelos professores de computação Andrew Ng e Daphne Koller Stanford University, localizado em Mountain View, Califórnia.

O Coursera trabalha com as melhores universidades e organizações para disponibilizar alguns dos seus cursos on-line e oferece cursos em várias disciplinas, incluindo: física, engenharia, humanidades, medicina, biologia, ciências sociais, matemática, negócios, ciência da computação, marketing digital, ciência de dados. e outros assuntos.Cours

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