Über diesen Kurs
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Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 11 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Analyze the connectivity of a network

  • Check

    Measure the importance or centrality of a node in a network

  • Check

    Predict the evolution of networks over time

  • Check

    Represent and manipulate networked data using the NetworkX library

Kompetenzen, die Sie erwerben

Graph TheoryNetwork AnalysisPython ProgrammingSocial Network Analysis

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Stufe „Mittel“

Ca. 17 Stunden zum Abschließen

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
7 Stunden zum Abschließen

Why Study Networks and Basics on NetworkX

Module One introduces you to different types of networks in the real world and why we study them. You'll learn about the basic elements of networks, as well as different types of networks. You'll also learn how to represent and manipulate networked data using the NetworkX library. The assignment will give you an opportunity to use NetworkX to analyze a networked dataset of employees in a small company....
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
7 Stunden zum Abschließen

Network Connectivity

In Module Two you'll learn how to analyze the connectivity of a network based on measures of distance, reachability, and redundancy of paths between nodes. In the assignment, you will practice using NetworkX to compute measures of connectivity of a network of email communication among the employees of a mid-size manufacturing company. ...
5 Videos (Gesamt 55 min), 2 Quiz
5 Videos
Distance Measures17m
Connected Components9m
Network Robustness10m
TA Demonstration: Simple Network Visualizations in NetworkX6m
1 praktische Übung
Module 2 Quiz50m
Woche
3
6 Stunden zum Abschließen

Influence Measures and Network Centralization

In Module Three, you'll explore ways of measuring the importance or centrality of a node in a network, using measures such as Degree, Closeness, and Betweenness centrality, Page Rank, and Hubs and Authorities. You'll learn about the assumptions each measure makes, the algorithms we can use to compute them, and the different functions available on NetworkX to measure centrality. In the assignment, you'll practice choosing the most appropriate centrality measure on a real-world setting....
6 Videos (Gesamt 70 min), 2 Quiz
6 Videos
Betweenness Centrality18m
Basic Page Rank9m
Scaled Page Rank8m
Hubs and Authorities12m
Centrality Examples8m
1 praktische Übung
Module 3 Quiz50m
Woche
4
9 Stunden zum Abschließen

Network Evolution

In Module Four, you'll explore the evolution of networks over time, including the different models that generate networks with realistic features, such as the Preferential Attachment Model and Small World Networks. You will also explore the link prediction problem, where you will learn useful features that can predict whether a pair of disconnected nodes will be connected in the future. In the assignment, you will be challenged to identify which model generated a given network. Additionally, you will have the opportunity to combine different concepts of the course by predicting the salary, position, and future connections of the employees of a company using their logs of email exchanges. ...
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)20m
Post-Course Survey10m
1 praktische Übung
Module 4 Quiz50m
4.6
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Top-Bewertungen

von NKMay 3rd 2019

This course is a excellent introduction to social network analysis. Learnt a lot about how social network works. Anyone learning Machine Learning and AI should definitely take this course. It's good.

von JLSep 24th 2018

It was an easy introductory course that is well structured and well explained. Took me roughly a weekend and I thoroughly enjoyed it. Hope the professor follows up with more advanced material.

Dozent

Avatar

Daniel Romero

Assistant Professor
School of Information

Über University of Michigan

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future....

Über die Spezialisierung Applied Data Science with 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....
Applied Data Science with 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.

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