中本课程将通过使用 NetworkX 库的教程向学员介绍网络分析。课程开始时，我们将了解什么是网络分析，以及为什么要将现象建模为网络的动机。第二周将介绍连通性和网络鲁棒性的概念。第三周将探讨衡量网络中节点的重要性或中心性的方法。最后一周将探讨网络随时间的演变，并涵盖网络生成模型和链接预测问题。
Python 中的应用社交网络分析
您将学到什么
使用 NetworkX 库表示和处理网络数据
分析网络的连通性
衡量网络中节点的重要性或中心性
预测网络随时间的演变
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
4 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 借助 Python 应用数据科学 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
模块一向您介绍现实世界中不同类型的网络，以及我们研究它们的原因。您将了解网络的基本要素以及不同类型的网络。您还将学习如何使用 NetworkX 库来表示和处理网络数据。作业中，您将有机会使用 NetworkX 分析一家小公司员工的网络数据集。
涵盖的内容
5个视频3篇阅读材料1个作业1个编程作业2个非评分实验室
在模块二中，您将学习如何根据节点间路径的距离、可达性和冗余度来分析网络的连通性。在作业中，您将练习使用 NetworkX 计算一家中型制造公司员工之间电子邮件通信网络的连通性度量。
涵盖的内容
5个视频1个作业1个编程作业1个非评分实验室
在模块三中，您将使用度数中心性、邻近中心性和间隔中心性、页面排名以及枢纽和权威等度量方法，探索衡量网络中节点的重要性或中心性的方法。您将了解每种度量方法的假设条件、计算算法以及 NetworkX 上用于度量中心性的不同函数。在作业中，您将练习在现实世界中选择最合适的中心性度量。
涵盖的内容
6个视频1个作业1个编程作业1个讨论话题
在模块四中，您将探索网络随时间的演变，包括生成具有现实特征的网络的不同模型，如优先附着模型和小世界网络。您还将探索链接预测问题，学习可以预测一对断开的节点未来是否会连接的有用特征。在作业中，您将面临的挑战是识别哪个模型生成了给定的网络。此外，您还有机会将课程中的不同概念结合起来，利用某公司员工的电子邮件交流记录来预测他们的薪水、职位和未来的联系。
涵盖的内容
3个视频5篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室
获得职业证书
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位教师
授课教师评分
4.8 (192个评价)
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状态：免费试用Johns Hopkins University
状态：免费试用University of California, Davis
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状态：预览Stanford University
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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Chaitanya A.
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学生评论
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JA
5
已于 Nov 22, 2020审阅
Great introductory course on graph theory using Networkx. The instructor goes through each algorithm with step-by-step examples, and gives relevant examples at the end of each topic.
VS
4
已于 Jul 15, 2018审阅
Lectures are very well-designed. Especially, the assignment of week 4 is too good, that give me an overview of how we can apply machine learning in network analysis.
SR
5
已于 Mar 27, 2020审阅
Very helpful courses. I was able to review and got much better at some things I already knew like data visualization and was able to explore some new areas like network analysis.
常见问题
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