Über diesen Kurs

152,570 kürzliche Aufrufe

Karriereergebnisse der Lernenden

34%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

37%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

23%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 29 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

Was Sie lernen werden

  • Represent and manipulate networked data using the NetworkX library

  • Analyze the connectivity of a network

  • Measure the importance or centrality of a node in a network

  • Predict the evolution of networks over time

Kompetenzen, die Sie erwerben

Graph TheoryNetwork AnalysisPython ProgrammingSocial Network Analysis

Karriereergebnisse der Lernenden

34%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

37%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

23%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 29 Stunden zum Abschließen

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

von

University of Michigan-Logo

University of Michigan

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up94%(1,809 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

7 Stunden zum Abschließen

Why Study Networks and Basics on NetworkX

7 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 48 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
5 Videos
Network Definition and Vocabulary9m
Node and Edge Attributes9m
Bipartite Graphs12m
TA Demonstration: Loading Graphs in NetworkX8m
3 Lektüren
Course Syllabus10m
Help us learn more about you!10m
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10m
1 praktische Übung
Module 1 Quiz50m
Woche
2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Network Connectivity

7 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 55 min)
5 Videos
Distance Measures17m
Connected Components9m
Network Robustness10m
TA Demonstration: Simple Network Visualizations in NetworkX6m
1 praktische Übung
Module 2 Quiz50m
Woche
3

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Influence Measures and Network Centralization

6 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 70 min)
6 Videos
Betweenness Centrality18m
Basic Page Rank9m
Scaled Page Rank8m
Hubs and Authorities12m
Centrality Examples8m
1 praktische Übung
Module 3 Quiz50m
Woche
4

Woche 4

9 Stunden zum Abschließen

Network Evolution

9 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 51 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
3 Videos
Small World Networks19m
Link Prediction18m
3 Lektüren
Power Laws and Rich-Get-Richer Phenomena (Optional)40m
The Small-World Phenomenon (Optional)1h 20m
Post-Course Survey10m
1 praktische Übung
Module 4 Quiz50m

Über den Spezialisierung Angewandte Datenwissenschaft mit Python

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Angewandte Datenwissenschaft mit Python

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..