When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I purchase the Certificate?

When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석

파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석

Instructor: Daniel Romero

Included with

Learn more

4 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

Intermediate level

Some related experience required

3 weeks to complete

at 10 hours a week

Flexible schedule

Learn at your own pace

4 modules

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Intermediate level

Some related experience required

3 weeks to complete

at 10 hours a week

Flexible schedule

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What you'll learn

NetworkX 라이브러리를 사용하여 네트워크 데이터 표현 및 조작
네트워크 연결 분석
네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성 측정
시간 경과에 따른 네트워크의 진화 예측

Skills you'll gain

Tools you'll learn

Python Programming

Details to know

Shareable certificate

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Assessments

4 assignments

Taught in Korean

91% of learners achieved a positive career outcome

See how employees at top companies are mastering in-demand skills

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There are 4 modules in this course

이 과정은 NetworkX 라이브러리를 사용한 튜토리얼을 통해 학습자에게 네트워크 분석을 소개합니다. 과정 처음에는 네트워크 분석이란 무엇인지, 왜 현상을 네트워크로 모델링할 수 있는지를 파악합니다. 두 번째 주에는 연결성과 네트워크 견고성의 개념을 소개합니다. 세 번째 주에는 네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성을 측정하는 방법을 탐구합니다. 마지막 주에는 시간 경과에 따른 네트워크의 진화를 탐구하고 네트워크 생성 모델과 링크 예측 문제를 다룹니다.

Module details

모듈 1에서는 실제 세계의 다양한 네트워크 유형과 이를 연구하는 이유를 소개합니다. 네트워크의 기본 요소와 다양한 유형의 네트워크에 대해 학습합니다. 또한 NetworkX 라이브러리를 사용하여 네트워크 데이터를 표현하고 조작하는 방법을 배우게 됩니다. 이 과제는 NetworkX를 사용하여 소규모 회사 직원의 네트워크 데이터 세트를 분석할 수 있는 기회를 제공합니다.

What's included

5 videos3 readings1 assignment1 programming assignment2 ungraded labs

5 videosTotal 48 minutes

네트워크: 네트워크의 정의와 네트워크를 연구하는 이유7 minutes
네트워크 정의 및 용어10 minutes
노드 및 간선 속성9 minutes
이분 그래프13 minutes
TA 데모: NetworkX에서 그래프 불러오기9 minutes

3 readingsTotal 30 minutes

강의 계획서10 minutes
귀하에 대한 자세한 정보를 알려주세요!10 minutes
청강 학습자를 위한 알림: 과제 제출10 minutes

1 assignmentTotal 50 minutes

모듈 1 퀴즈50 minutes

1 programming assignmentTotal 180 minutes

과제 1 제출180 minutes

2 ungraded labsTotal 120 minutes

NetworkX에서 그래프 불러오기60 minutes
과제 160 minutes

모듈 2에서는 노드 간 경로의 거리, 도달 가능성 및 중복성 척도를 기반으로 네트워크 연결을 분석하는 방법을 배웁니다. 과제에서 NetworkX를 사용하여 중견 제조업체 직원 간의 이메일 통신 네트워크 연결 척도를 계산하는 방법을 연습합니다.

What's included

5 videos1 assignment1 programming assignment2 ungraded labs

5 videosTotal 55 minutes

클러스터링 계수12 minutes
거리 척도17 minutes
연결된 구성 요소9 minutes
네트워크 견고성10 minutes
TA 데모: NetworkX의 간단한 네트워크 시각화6 minutes

1 assignmentTotal 50 minutes

모듈 2 퀴즈50 minutes

1 programming assignmentTotal 180 minutes

과제 2 제출180 minutes

2 ungraded labsTotal 120 minutes

NetworkX의 간단한 네트워크 시각화60 minutes
과제 260 minutes

모듈 3에서는 연결, 근접 및 매개 중심성, 페이지 랭크, 허브 및 권한과 같은 척도를 사용하여 네트워크에서 노드의 중요성 또는 중심성을 측정하는 방법을 탐구합니다. 각 척도가 만드는 가정, 이를 계산하는 데 사용할 수 있는 알고리즘, 중심성을 측정하기 위해 NetworkX에서 사용할 수 있는 다양한 기능에 대해 배우게 됩니다. 과제를 통해 실제 환경에서 가장 적절한 중심성 척도를 선택하는 연습을 하게 됩니다.

What's included

6 videos1 assignment1 programming assignment1 discussion prompt1 ungraded lab

6 videosTotal 70 minutes

연결 및 근접 중심성13 minutes
매개 중심성18 minutes
기본 페이지 랭크10 minutes
확장된 페이지 랭크9 minutes
허브 및 권한13 minutes
중심성 예8 minutes

1 assignmentTotal 50 minutes

모듈 3 퀴즈50 minutes

1 programming assignmentTotal 180 minutes

과제 3 제출180 minutes

1 discussion promptTotal 15 minutes

실제 네트워크에서 페이지 랭크 및 중심성15 minutes

1 ungraded labTotal 60 minutes

과제 360 minutes

모듈 4에서는 선호적 연결 모델 및 작은 세상 네트워크와 같은 현실적인 기능을 가진 네트워크를 생성하는 다양한 모델을 포함하여 시간 경과에 따른 네트워크의 진화를 탐구합니다. 또한 연결이 끊긴 노드 쌍이 미래에 연결될지를 예측할 수 있는 유용한 기능을 학습하는 링크 예측 문제도 살펴봅니다. 과제에서 주어진 네트워크를 생성한 모델을 식별해야 합니다. 또한 이메일 교환 로그를 사용하여 회사 직원의 급여, 직위 및 향후 연결을 예측하여 과정의 다양한 개념을 결합할 수 있는 기회를 갖게 됩니다.