Datenanalyse und Graphprogrammierung in sozialen Netzwerken

Dieser Kurs führt Sie durch den Prozess der Modellierung und Analyse von sozialen Netzwerken mit Kernprogrammierungsprinzipien und Graphentheorie und zeigt Ihnen, wie Sie diese Daten in Ihren eigenen Modellen verwenden können. Sie werden von der grundlegenden Datenmanipulation zur Implementierung ausgeklügelter Algorithmen übergehen, die die Struktur eines Netzwerks aufzeigen.Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, Einfluss zu quantifizieren, Untergemeinschaften abzubilden und die Pfade zu verstehen, die verschiedene Datenpunkte miteinander verbinden. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernterminologie der Graphentheorie, einschließlich Knoten, Kanten und Gewichte. - Implementieren Sie effiziente Datenstrukturen, um komplexe soziale Zusammenhänge darzustellen. - Traversen-Algorithmen wie Breadth-First Search anwenden, um kürzeste Wege zwischen Mitgliedern zu finden. - Identifizieren Sie einflussreiche Netzwerkteilnehmer anhand von Zentralitäts- und Konnektivitätskennzahlen. - Erkennen Sie Untergemeinschaften und Cluster innerhalb größerer organisatorischer oder sozialer Strukturen. - Üben Sie die Optimierung von Code für die Leistung beim Umgang mit großen Netzwerkdaten. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Datenmodellierung, bevor er zur praktischen Implementierung von Such- und Analysealgorithmen übergeht.Er ist für Lernende mit einem grundlegendem Verständnis der Programmierung konzipiert, die bereit sind, ein bedeutendes Projekt durch schriftliche Anleitung und Code-Übungen anzugehen. Beginnen Sie Ihre Reise in die Wissenschaft der sozialen Netzwerke heute.