Learn how to model social and economic networks and their impact on human behavior. How do networks form, why do they exhibit certain patterns, and how does their structure impact diffusion, learning, and other behaviors? We will bring together models and techniques from economics, sociology, math, physics, statistics and computer science to answer these questions.
от партнера
Социальные и экономические системы: модели и анализ
Стэнфордский университетОб этом курсе
Недавно просмотрено: 82,085
Карьерные результаты учащихся
25%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
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.
Продвинутый уровень
Прибл. 25 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
Приобретаемые навыки
Social NetworkGame TheoryNetwork AnalysisNetwork Theory
Карьерные результаты учащихся
25%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
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.
Продвинутый уровень
Прибл. 25 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский
от партнера
Стэнфордский университет
The Leland Stanford Junior University, commonly referred to as Stanford University or Stanford, is an American private research university located in Stanford, California on an 8,180-acre (3,310 ha) campus near Palo Alto, California, United States.
Программа курса: что вы изучите
3 ч. на завершение
Introduction, Empirical Background and Definitions
Examples of Social Networks and their Impact, Definitions, Measures and Properties: Degrees, Diameters, Small Worlds, Weak and Strong Ties, Degree Distributions
3 ч. на завершение
12 видео ((всего 118 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
12 видео
1.1: Introduction9мин
1.2: Examples and Challenges 15мин
1.2.5 Background Definitions and Notation (Basic - Skip if familiar 8:23)8мин
1.3: Definitions and Notation 14мин
1.4: Diameter 16мин
1.5: Diameter and Trees 6мин
1.6: Diameters of Random Graphs (Optional/Advanced 11:12)11мин
1.7: Diameters in the World 6мин
1.8: Degree Distributions 13мин
1.9: Clustering 8мин
1.10: Week 1 Wrap2мин
3 материала для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
Slides from Lecture 1, with References10мин
OPTIONAL - Advanced Problem Set 110мин
3 практического упражнения
Quiz Week 128мин
Problem Set 112мин
Optional: Empirical Analysis of Network Data using Gephi or Pajek8мин
3 ч. на завершение
Background, Definitions, and Measures Continued
Homophily, Dynamics, Centrality Measures: Degree, Betweenness, Closeness, Eigenvector, and Katz-Bonacich. Erdos and Renyi Random Networks: Thresholds and Phase Transitions
3 ч. на завершение
11 видео ((всего 105 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
11 видео
2.1: Homophily10мин
2.2: Dynamics and Tie Strength 6мин
2.3: Centrality Measures 14мин
2.4: Centrality – Eigenvector Measures 13мин
2.5a: Application - Centrality Measures 12мин
2.5b: Application – Diffusion Centrality 6мин
2.6: Random Networks 10мин
2.7: Random Networks - Thresholds and Phase Transitions 7мин
2.8: A Threshold Theorem (optional/advanced 13:00)13мин
2.9: A Small World Model 7мин
2.10 Week 2 Wrap3мин
3 материала для самостоятельного изучения
Slides from Lecture 2, with references10мин
OPTIONAL - Advanced Problem Set 210мин
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 110мин
3 практического упражнения
Quiz Week 216мин
Problem Set 210мин
Optional: Empirical Analysis of Network Data6мин
4 ч. на завершение
Random Networks
Poisson Random Networks, Exponential Random Graph Models, Growing Random Networks, Preferential Attachment and Power Laws, Hybrid models of Network Formation.
4 ч. на завершение
12 видео ((всего 143 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
12 видео
3.2: Mean Field Approximations 8мин
3.3: Preferential Attachment 10мин
3.4: Hybrid Models 14мин
3.5: Fitting Hybrid Models 17мин
3.6: Block Models 9мин
3.7: ERGMs 9мин
3.8: Estimating ERGMs 15мин
3.9: SERGMs 9мин
3.10: SUGMs 6мин
3.11: Estimating SUGMs (Optional/Advanced 21:03)21мин
3.12: Week 3 Wrap3мин
3 материала для самостоятельного изучения
Slides from Lecture 3, with references10мин
OPTIONAL - Advanced Problem Set 310мин
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 210мин
4 практического упражнения
Quiz Week 326мин
Problem Set 36мин
Optional: Empirical Analysis of Network Data4мин
Optional: Using Statnet in R to Estimate an ERGM6мин
5 ч. на завершение
Strategic Network Formation
Game Theoretic Modeling of Network Formation, The Connections Model, The Conflict between Incentives and Efficiency, Dynamics, Directed Networks, Hybrid Models of Choice and Chance.
5 ч. на завершение
15 видео ((всего 209 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
15 видео
4.2: Pairwise Stability and Efficiency 15мин
4.3: Connections Model 11мин
4.4: Efficiency in the Connections Model (Optional/Advanced 12:41)12мин
4.5: Pairwise Stability in the Connections Model 6мин
4.6: Externalities and the Coauthor Model 11мин
4.7: Network Formation and Transfers 16мин
4.8: Heterogeneity in Strategic Models 13мин
4.9: SUGMs and Strategic Network Formation (Optional/Advanced 13:47)13мин
4.10: Pairwise Nash Stability (Optional/Advanced 11:34)11мин
4.11: Dynamic Strategic Network Formation (Optional/Advanced 11:57)11мин
4.12: Evolution and Stochastics (Optinoal/Advanced 16:05)16мин
4.13: Directed Network Formation (Optional/Advanced 16:38)16мин
4.14: Application Structural Model (Optional/Advanced 35:06)35мин
4.15: Week 4 Wrap4мин
3 материала для самостоятельного изучения
Slides from Lecture 4, with references10мин
OPTIONAL - Advanced Problem Set 410мин
OPTIONAL - Solutions to Advanced PS 310мин
2 практического упражнения
Quiz Week 436мин
Problem Set 414мин
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.
Что я получу, оплатив сертификацию?
Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. 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.
Какие правила возврата средств?
Средства можно вернуть в течение двух недель с момента оплаты или (для только что начавшихся курсов) в течение двух недель после первой сессии, в зависимости от того, какое событие наступит позже. Средства не возвращаются после получения сертификата о прохождении курса, даже если вы закончили курс в течение двухнедельного гарантийного срока. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке 'Финансовая помощь' слева под кнопкой 'Зарегистрироваться' и заполните форму. Если его примут, вы получите уведомление. Подробнее
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
