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Graph Mining: Analyse des réseaux sociaux

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Séances de cours associées (64)

Graph Mining : Réseaux sociaux et analyse de données

Explore l'exploration de graphes dans les réseaux sociaux, couvrant l'analyse de données et la détection de communauté.

Classement basé sur les liens : PageRank & HITS

Explore le classement basé sur les liens grâce à des algorithmes PageRank et HITS, couvrant des exemples pratiques et des défis dans les méthodes de recherche et de classement sur le Web.

Classement basé sur les liens: fondamentaux et algorithmes

Couvre les fondamentaux et les algorithmes du classement basé sur les liens, y compris l'indexation de texte d'ancrage, PageRank, HITS, et les implémentations pratiques.

Apprentissage non supervisé : réduction de la dimensionnalité et regroupement

Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.

Exploration de données: Introduction

Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.

Analyse des réseaux sociaux : Relations d'amitié

Introduit l'analyse des réseaux sociaux par le biais du code Python modélisant les relations d'amitié.

Réseaux Sociaux et d'Information : Classement

Explore l'importance du classement dans les réseaux, en mettant l'accent sur des algorithmes tels que PageRank et HITS pour le classement des pages Web.

Traitement des données du réseau

Couvre la gestion des données du réseau, les types de graphiques, les mesures de centralité et les propriétés des réseaux du monde réel.

Graph Mining : Modularité et Détection Communautaire

Explore la détection de communauté dans les graphes en utilisant la modularité et l'entrelacement de bord.

Analyse des données à l'IA et au ML, Médias sociaux

Explore l'évolution de l'analyse des données à l'IA et au ML, en mettant l'accent sur les mégadonnées, l'apprentissage automatique et l'interaction avec les médias sociaux.

Analyse statistique des données du réseau

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.

Analyse du métabolisme urbain

Explore l'évaluation environnementale systémique, l'analyse nationale des flux de matériaux et le développement d'un tableau de bord du métabolisme urbain pour Zurich à l'aide de données ouvertes.

Réseaux sociaux et d'information: Structure

Explore la structure des réseaux sociaux et d'information, en se concentrant sur les composants géants, le clustering, la formation de liens et la connectivité réseau.

Comprendre les données massives dans les neurosciences MOOC: Les neurosciences reconstruites : Génétique et développement du cerveau

Déplacez-vous dans le Big Data en neurosciences, en analysant les grands ensembles de données et en abordant les défis de l'organisation, de la normalisation, de l'intégration et de la visualisation des données.

Manipulation des réseaux : théorie des graphes

Couvre les bases de la manipulation des réseaux et des mesures de centralité dans la théorie des graphes.

Systèmes d'information distribués: Aperçu du cours

Introduit le cours sur les systèmes d'information distribués, en mettant l'accent sur les concepts clés et les outils pratiques pour le traitement des données.

Traitement des données du réseau

Explore la gestion des données du réseau, y compris les types de graphiques, les propriétés du réseau dans le monde réel et la mesure de l'importance des nœuds.

Mise à jour Excel: Fonctions avancées et analyse de données

Couvre les fonctions avancées Excel et les techniques d'analyse de données, y compris l'enregistrement automatique et l'utilisation de Solver.

Modularité : Algorithmes de détection communautaires

Explore l'algorithme de modularité de Louvain pour optimiser la qualité de la communauté grâce à la modularité et ses applications dans l'analyse des réseaux sociaux.

Big Data: Traitement et dimensions

Explore la production, le stockage, le traitement et les dimensions de Big Data, ainsi que les défis en matière d'analyse de données, d'élasticité de l'informatique en nuage et de sécurité.