Об этом курсе

Недавно просмотрено: 149,883

Карьерные результаты учащихся

34%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

37%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

23%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 29 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

Чему вы научитесь

  • 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

Приобретаемые навыки

Graph TheoryNetwork AnalysisPython ProgrammingSocial Network Analysis

Карьерные результаты учащихся

34%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

37%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

23%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 29 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

Преподаватели

от партнера

Логотип Мичиганский университет

Мичиганский университет

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up94%(2,068 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

7 ч. на завершение

Why Study Networks and Basics on NetworkX

7 ч. на завершение
5 видео ((всего 48 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
5 видео
Network Definition and Vocabulary9мин
Node and Edge Attributes9мин
Bipartite Graphs12мин
TA Demonstration: Loading Graphs in NetworkX8мин
3 материала для самостоятельного изучения
Course Syllabus10мин
Help us learn more about you!10мин
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10мин
1 практическое упражнение
Module 1 Quiz50мин
Неделя
2

Неделя 2

7 ч. на завершение

Network Connectivity

7 ч. на завершение
5 видео ((всего 55 мин.))
5 видео
Distance Measures17мин
Connected Components9мин
Network Robustness10мин
TA Demonstration: Simple Network Visualizations in NetworkX6мин
1 практическое упражнение
Module 2 Quiz50мин
Неделя
3

Неделя 3

6 ч. на завершение

Influence Measures and Network Centralization

6 ч. на завершение
6 видео ((всего 70 мин.))
6 видео
Betweenness Centrality18мин
Basic Page Rank9мин
Scaled Page Rank8мин
Hubs and Authorities12мин
Centrality Examples8мин
1 практическое упражнение
Module 3 Quiz50мин
Неделя
4

Неделя 4

9 ч. на завершение

Network Evolution

9 ч. на завершение
3 видео ((всего 51 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 видео
Small World Networks19мин
Link Prediction18мин
3 материала для самостоятельного изучения
Power Laws and Rich-Get-Richer Phenomena (Optional)40мин
The Small-World Phenomenon (Optional)1ч 20мин
Post-Course Survey10мин
1 практическое упражнение
Module 4 Quiz50мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе APPLIED SOCIAL NETWORK ANALYSIS IN PYTHON

Посмотреть все отзывы

Специализация Прикладная наука о данных с Python: общие сведения

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....
Прикладная наука о данных с Python

Часто задаваемые вопросы

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.