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University of Michigan

파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석

University of Michigan via Coursera

Overview

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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.

Syllabus

  • NetworkX에서 네트워크와 기초를 공부해야 하는 이유
    • 모듈 1에서는 실제 세계의 다양한 네트워크 유형과 이를 연구하는 이유를 소개합니다. 네트워크의 기본 요소와 다양한 유형의 네트워크에 대해 학습합니다. 또한 NetworkX 라이브러리를 사용하여 네트워크 데이터를 표현하고 조작하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과제는 NetworkX를 사용하여 소규모 회사 직원의 네트워크 데이터 세트를 분석할 수 있는 기회를 제공합니다.
  • 네트워크 연결
    • 모듈 2에서는 노드 간 경로의 거리, 도달 가능성 및 중복성 척도를 기반으로 네트워크 연결을 분석하는 방법을 배웁니다. 과제에서 NetworkX를 사용하여 중견 제조업체 직원 간의 이메일 통신 네트워크 연결 척도를 계산하는 방법을 연습합니다.
  • 영향 측정 및 네트워크 중앙 집중화
    • 모듈 3에서는 연결, 근접 및 매개 중심성, 페이지 랭크, 허브 및 권한과 같은 척도를 사용하여 네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성을 측정하는 방법을 탐구합니다. 각 척도가 만드는 가정, 이를 계산하는 데 사용할 수 있는 알고리즘, 중심성을 측정하기 위해 NetworkX에서 사용할 수 있는 다양한 기능에 대해 배우게 됩니다. 과제를 통해 실제 환경에서 가장 적절한 중심성 척도를 선택하는 연습을 하게 됩니다.
  • 네트워크 진화
    • 모듈 4에서는 선호적 연결 모델 및 작은 세상 네트워크와 같은 현실적인 기능을 가진 네트워크를 생성하는 다양한 모델을 포함하여 시간 경과에 따른 네트워크의 진화를 탐구합니다. 또한 연결이 끊긴 노드 쌍이 미래에 연결될지를 예측할 수 있는 유용한 기능을 학습하는 링크 예측 문제도 살펴봅니다. 과제에서 주어진 네트워크를 생성한 모델을 식별해야 합니다. 또한 이메일 교환 로그를 사용하여 회사 직원의 급여, 직위 및 향후 연결을 예측하여 과정의 다양한 개념을 결합할 수 있는 기회를 갖게 됩니다.

Taught by

Daniel Romero

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