이 과정은 NetworkX 라이브러리를 사용한 튜토리얼을 통해 학습자에게 네트워크 분석을 소개합니다. 과정 처음에는 네트워크 분석이란 무엇인지, 왜 현상을 네트워크로 모델링할 수 있는지를 파악합니다. 두 번째 주에는 연결성과 네트워크 견고성의 개념을 소개합니다. 세 번째 주에는 네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성을 측정하는 방법을 탐구합니다. 마지막 주에는 시간 경과에 따른 네트워크의 진화를 탐구하고 네트워크 생성 모델과 링크 예측 문제를 다룹니다.
이 과정을 시작하려면 먼저 다음을 수강해야 합니다. 파이썬의 데이터 과학 입문, 파이썬의 응용 플로팅, 차트 및 데이터 표현, 파이썬의 응용 머신 러닝.
Some points apply to every course of this kind; see how we rank.
University of Michigan is in Tier 2: excellent universities and the companies that build the technology of our institution ranking (86/100).
Instructor: Dennis Freeman, Kendra Pugh This course provides an integrated introduction to electrical engineering and computer science, including modern software engineering, linear systems analysis, electronic circuits, and decision-making. The lecture videos provide an overview of each topic, whi…
Harvard University
Focusing on the basics of machine learning and embedded systems, such as smartphones, this course will introduce you to the “language” of TinyML.
Harvard University
Learn the concepts and techniques that make up the foundation of data science and machine learning.
Harvard University
An introduction to the intellectual enterprises of computer science and the art of programming.
Harvard University
Build a movie recommendation system and learn the science behind one of the most popular and successful data science techniques.
Instructors: Esther Duflo and Sara Ellison View the complete course: https://ocw.mit.edu/courses/14-310x-data-analysis-for-social-scientists-spring-2023 This course introduces methods for harnessing data to answer questions of cultural, social, economic, and policy interest. We will start with esse…
