Chevron Left
Applied Social Network Analysis in Python に戻る

ミシガン大学(University of Michigan) による Applied Social Network Analysis in Python の受講者のレビューおよびフィードバック

4.6
2,635件の評価

コースについて

This course will introduce the learner to network analysis through tutorials using the NetworkX library. The course begins with an understanding of what network analysis is and motivations for why we might model phenomena as networks. The second week introduces the concept of connectivity and network robustness. The third week will explore ways of measuring the importance or centrality of a node in a network. The final week will explore the evolution of networks over time and cover models of network generation and the link prediction problem. This course should be taken after: Introduction to Data Science in Python, Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python, and Applied Machine Learning in Python....

人気のレビュー

NK

2019年5月2日

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.

JL

2018年9月23日

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.

フィルター:

Applied Social Network Analysis in Python: 226 - 250 / 437 レビュー

by Jhon I

2017年11月12日

by Valikhan B

2020年6月28日

by Igor K

2019年8月23日

by PREMAL M

2019年2月24日

by David M

2018年10月9日

by Allyson D d L

2022年2月23日

by Georges B

2021年10月13日

by Armand L

2018年10月28日

by Tian L

2019年8月24日

by Ayon B

2018年11月20日

by David K

2018年5月8日

by Hemalatha N

2017年12月8日

by Yu G

2020年12月23日

by CHAN E C

2020年12月9日

by Anand T

2018年7月7日

by Ilias Z

2021年2月5日

by Fernandes M R

2020年7月28日

by BITATA G

2020年9月9日

by Manikant R

2020年5月24日

by SADA S P

2018年6月26日

by P G

2021年12月27日

by Haozhe ( X

2020年12月1日

by Jan Z

2018年9月7日

by Tongsu P

2018年3月5日

by datascience

2017年10月23日