課程信息

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學生職業成果

34%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

37%

通過此課程獲得實實在在的工作福利

23%

加薪或升職

可分享的證書

完成後獲得證書

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

第 5 門課程(共 5 門)

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

完成時間大約為16 小時

建議:12 hours/week...

英語(English)

字幕:英語(English), 韓語

您將獲得的技能

Graph TheoryNetwork AnalysisPython ProgrammingSocial Network Analysis

學生職業成果

34%

完成這些課程後已開始新的職業生涯

37%

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23%

加薪或升職

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完成後獲得證書

100% 在線

立即開始,按照自己的計劃學習。

第 5 門課程(共 5 門)

可靈活調整截止日期

根據您的日程表重置截止日期。

中級

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提供方

密歇根大学 徽標

密歇根大学

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up94%(1,710 個評分)Info
1

1

完成時間為 7 小時

Why Study Networks and Basics on NetworkX

完成時間為 7 小時
5 個視頻 (總計 48 分鐘), 3 個閱讀材料, 2 個測驗
5 個視頻
Network Definition and Vocabulary9分鐘
Node and Edge Attributes9分鐘
Bipartite Graphs12分鐘
TA Demonstration: Loading Graphs in NetworkX8分鐘
3 個閱讀材料
Course Syllabus10分鐘
Help us learn more about you!10分鐘
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10分鐘
1 個練習
Module 1 Quiz50分鐘
2

2

完成時間為 7 小時

Network Connectivity

完成時間為 7 小時
5 個視頻 (總計 55 分鐘)
5 個視頻
Distance Measures17分鐘
Connected Components9分鐘
Network Robustness10分鐘
TA Demonstration: Simple Network Visualizations in NetworkX6分鐘
1 個練習
Module 2 Quiz50分鐘
3

3

完成時間為 6 小時

Influence Measures and Network Centralization

完成時間為 6 小時
6 個視頻 (總計 70 分鐘)
6 個視頻
Betweenness Centrality18分鐘
Basic Page Rank9分鐘
Scaled Page Rank8分鐘
Hubs and Authorities12分鐘
Centrality Examples8分鐘
1 個練習
Module 3 Quiz50分鐘
4

4

完成時間為 9 小時

Network Evolution

完成時間為 9 小時
3 個視頻 (總計 51 分鐘), 3 個閱讀材料, 2 個測驗
3 個視頻
Small World Networks19分鐘
Link Prediction18分鐘
3 個閱讀材料
Power Laws and Rich-Get-Richer Phenomena (Optional)40分鐘
The Small-World Phenomenon (Optional)1 小時 20 分
Post-Course Survey10分鐘
1 個練習
Module 4 Quiz50分鐘

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來自APPLIED SOCIAL NETWORK ANALYSIS IN PYTHON的熱門評論
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關於 借助 Python 应用数据科学 專項課程

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....
借助 Python 应用数据科学

常見問題

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