Über diesen Kurs
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Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 16 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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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
7 Stunden zum Abschließen

Why Study Networks and Basics on NetworkX

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

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

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

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
4.6
230 BewertungenChevron Right

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Top-Bewertungen von Applied Social Network Analysis in Python

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

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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 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.

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