Network Data Science with NetworkX and Python

4.4
67件の評価
提供:
Coursera Project Network
4,433人がすでに登録済みです
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

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)
Intermediate中級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

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.

あなたが開発するスキル

Data ScienceSocial Network AnalysisPython ProgrammingNetwork AnalysisNetwork Science

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  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

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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