Ce cours introduira l'apprenant à l'analyse de réseau par le biais de tutoriels utilisant la bibliothèque NetworkX. Le cours commence par une compréhension de ce qu'est l'analyse de réseau et des motivations pour lesquelles nous pouvons modéliser des phénomènes en tant que réseaux. La deuxième semaine introduit le concept de connectivité et de robustesse des réseaux. La troisième semaine explorera les moyens de mesurer l'importance ou la centralité d'un nœud dans un réseau. La dernière semaine explorera l'évolution des réseaux dans le temps et couvrira les modèles de génération de réseaux et le problème de la prédiction des liens.
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Analyse appliquée des réseaux sociaux en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python
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Instructeur : Daniel Romero
110 717 déjà inscrits
Inclus avec
(2,706 avis)
Ce que vous apprendrez
Représenter et manipuler des données en réseau à l'aide de la bibliothèque NetworkX
Analyser la connectivité d'un réseau
Mesurer l'importance ou la centralité d'un nœud dans un réseau
Prévoir l'évolution des réseaux dans le temps
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Théorie des graphes
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Programmation Informatique
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Modèle de réseau
- Catégorie : Réseaux informatiques
- Catégorie : Architecture de réseau
Détails à connaître
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4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 4 modules dans ce cours
Le module 1 vous présente les différents types de réseaux dans le monde réel et la raison pour laquelle nous les étudions. Vous apprendrez les éléments de base des réseaux, ainsi que les différents types de réseaux. Vous apprendrez également à représenter et à manipuler des données en réseau à l'aide de la bibliothèque NetworkX. Ce travail vous donnera l'occasion d'utiliser NetworkX pour analyser un ensemble de données en réseau concernant les employés d'une petite entreprise.
Inclus
5 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
Dans le module 2, vous apprendrez à analyser la connectivité d'un réseau en fonction des mesures de distance, d'accessibilité et de redondance des chemins entre les nœuds. Dans cet exercice, vous utiliserez NetworkX pour calculer les mesures de connectivité d'un réseau de communication par courrier électronique entre les employés d'une entreprise manufacturière de taille moyenne.
Inclus
5 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Dans le module trois, vous explorerez les moyens de mesurer l'importance ou la centralité d'un nœud dans un réseau, en utilisant des mesures telles que la centralité de degré, de proximité et d'interdépendance, le Page Rank et les Hubs et Autorités. Vous découvrirez les hypothèses de chaque mesure, les algorithmes que nous pouvons utiliser pour les calculer et les différentes fonctions disponibles sur NetworkX pour mesurer la centralité. Dans la mission, vous vous entraînerez à choisir la mesure de centralité la plus appropriée dans un contexte réel.
Inclus
6 vidéos1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion
Dans le module quatre, vous explorerez l'évolution des réseaux dans le temps, y compris les différents modèles qui génèrent des réseaux avec des caractéristiques réalistes, tels que le modèle d'attachement préférentiel et les petits réseaux mondiaux. Vous explorerez également le problème de la prédiction des liens, où vous apprendrez des caractéristiques utiles qui peuvent prédire si une paire de nœuds déconnectés sera connectée à l'avenir. Dans le cadre de la mission, vous devrez identifier le modèle qui a généré un réseau donné. En outre, vous aurez l'occasion de combiner différents concepts du cours en prédisant le salaire, le poste et les connexions futures des employés d'une entreprise à l'aide de leurs journaux d'échanges de courriels.
Inclus
3 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Instructeur
![Daniel Romero](https://d3njjcbhbojbot.cloudfront.net/api/utilities/v1/imageproxy/https://coursera-instructor-photos.s3.amazonaws.com/5a/cf9050a7bd11e8b79199bc100be31f/daniel.jpg?auto=format%2Ccompress&dpr=1&w=75&h=75&fit=crop)
Offert par
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Préparer un diplôme
Le fait de suivre ce cours proposé par University of Michigan vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.
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Avis des étudiants
2 706 avis
- 5 stars
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19,94 %
- 3 stars
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1,03 %
- 1 star
0,99 %
Affichage de 3 sur 2706
Révisé le 16 mars 2021
Great content but assignment / auto grader sometimes difficult to deal with. In particular, errors not clearly described. Much time wasted due to wrong package version, etc. etc.
Révisé le 3 mai 2019
This course is a excellent introduction to social network analysis. Learnt a lot about how social network works. Anyone learning Machine Learning and AI should definitely take this course. It's good.
Révisé le 6 juil. 2018
Great class for an introduction to networks.I didn't give it 5 stars because it didn't give me enough information to apply the concepts learned to real life projects.
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