Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Graph
Search

Cours

MATH-448: Statistical analysis of network data

Résumé

A first course in statistical network analysis and applications.

Séances de cours

Enseignant·e

Sofia Charlotta Olhede

Sofia Olhede is a professor of Statistics at EPFL in Switzerland. She joined UCL prior to this in 2007, before which she was a senior lecturer of statistics (associate professor) at Imperial College London (2006-2007), a lecturer of statistics (assistant professor) (2002-2006), where she also completed her PhD in 2003 and MSci in 2000. She has held three research fellowships while at UCL: UK Engineering and Physical Sciences Springboard fellowship as well as a five-year Leadership fellowship, and now holds a European Research Council Consolidator fellowship. Sofia has contributed to the study of stochastic processes; time series, random fields and networks. Sofia was part of the multi-institutional team that set up the UK national data science institute, the Alan Turing Institute. She organised and served as chair of the science committee that developed the initial 500 000 pounds scientific programme of the institute; peer-reviewing over 100 workshop proposals and hosting over 30. She also chaired the first recruitment wave of the institute hiring 13 data scientists as a multi-university recruitment drive. Sofia was a member of the Royal Society and British Academy Data Governance Working Group, and the Royal Society working group on machine learning. Most recently she was one of 3 commissioners on a law society commission on the usage of algorithms in the justice system.

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/statistical-analysis-of-network-data-MATH-448

Page Moodle

http://go.epfl.ch/MATH-448

Résumé

A first course in statistical network analysis and applications.

Séances de cours

Enseignant·e

Sofia Charlotta Olhede

Source officielle

https://edu.epfl.ch/coursebook/fr/statistical-analysis-of-network-data-MATH-448

Page Moodle

http://go.epfl.ch/MATH-448

Proximité ontologique

Mathématiques

Mathématiques discrètes: Théorie des graphes

Algèbre: Algèbre linéaire

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Génie informatique

Réseau informatique: Réseau local

Séances de ce cours (26)

Analyse statistique des données du réseau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.

Extensions à l'échangeabilité: analyse statistique des données du réseau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les extensions à l'échangeabilité dans l'analyse des données du réseau, y compris les cadres graphiques et l'échangeabilité des bords.

Modèles de blocs : Analyse continue Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le modèle de bloc stochastique, le regroupement spectral et la compréhension non paramétrique des modèles de bloc, en mettant l'accent sur les mesures pour comparer les modèles graphiques.

Résumés de réseaux non paramétriques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les résumés des réseaux non paramétriques, les mesures de centralité, la modularité des réseaux et les coefficients de regroupement.

Distances et nombres de motifs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les distances sur les graphiques, les normes de coupe, les arbres de couverture, les modèles de blocs, les métriques, les normes et les ERGM dans l'analyse des données du réseau.

Afficher plus

Cours associés (31)

PHYS-467: Machine learning for physicists

Machine learning and data analysis are becoming increasingly central in sciences including physics. In this course, fundamental principles and methods of machine learning will be introduced and practised. ...

CS-401: Applied data analysis

This course teaches the basic techniques, methodologies, and practical skills required to draw meaningful insights from a variety of data, with the help of the most acclaimed software tools in the data science world (pandas, scikit-learn, Spark, etc.) ...

ME-427: Networked control systems

This course offers an introduction to control systems using communication networks for interfacing sensors, actuators, controllers, and processes. Challenges due to network non-idealities and opportunities offered by communication will be analyzed. ...

CS-423: Distributed information systems

This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems. ...

PHYS-512: Statistical physics of computation

The students understand tools from the statistical physics of disordered systems, and apply them to study computational and statistical problems in graph theory, discrete optimisation, inference and machine learning. ...

Afficher plus