Analyse de réseaux sociaux avec Python et NetworkX

Comprendre les structures cachées dans les médias sociaux, les systèmes de transport et les réseaux biologiques est essentiel pour l'analyse de données moderne.Ce cours fournit un chemin clair pour maîtriser la science des réseaux, vous apprenant à modéliser et à interpréter les connexions complexes qui définissent notre monde. Vous passerez d'une compréhension de base de la théorie des graphes à une analyse sophistiquée sur des ensembles de données du monde réel.Le programme met l'accent sur l'application pratique, vous permettant d'identifier les nœuds influents, d'évaluer les vulnérabilités du système et de prédire l'évolution des réseaux au fil du temps. - Comprendre la théorie des graphes fondamentale et les motivations de la modélisation de réseau - Appliquer la bibliothèque NetworkX pour construire et analyser des structures de réseau complexes - Mesurer l'importance des nœuds en utilisant le degré, la proximité et la centralité - Évaluer la robustesse et la connectivité du réseau pour identifier les points critiques de défaillance - Explorez l'évolution dynamique du réseau et les modèles génératifs pour la croissance des graphiques - Pratiquer les flux de travail Python modernes en utilisant des astuces de type et des environnements virtuels Le cours commence par la terminologie essentielle et les types de graphiques de base avant de passer à une analyse structurelle plus approfondie et à des modèles évolutionnaires.Vous lirez des explications détaillées et étudierez des implémentations de code qui reflètent les normes actuelles de l'industrie. Ce cours est conçu pour les débutants en science des données et en programmation qui souhaitent explorer l'intersection des sciences sociales et du calcul.Aucune expérience préalable en analyse de réseau n'est nécessaire. Commencez à analyser les connexions qui façonnent notre monde aujourd'hui.