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
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
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- 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
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University of Michigan
Johns Hopkins University
University of California, Davis
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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CG
已于 Sep 17, 2017审阅
Excellent tour through the basic terminology and key metrics of Graphs, with a lot of help from the networkX library that simplifies many, otherwise tough, tasks, calculations and processes.
JA
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
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.
