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Applied Social Network Analysis in Python(으)로 돌아가기

미시건 대학교의 Applied Social Network Analysis in Python 학습자 리뷰 및 피드백

2,646개의 평가

강좌 소개

This course will introduce the learner to network analysis through tutorials using the NetworkX library. The course begins with an understanding of what network analysis is and motivations for why we might model phenomena as networks. The second week introduces the concept of connectivity and network robustness. The third week will explore ways of measuring the importance or centrality of a node in a network. The final week will explore the evolution of networks over time and cover models of network generation and the link prediction problem. This course should be taken after: Introduction to Data Science in Python, Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python, and Applied Machine Learning in Python....

최상위 리뷰


2019년 5월 2일

This course is a excellent introduction to social network analysis. Learnt a lot about how social network works. Anyone learning Machine Learning and AI should definitely take this course. It's good.


2018년 9월 23일

It was an easy introductory course that is well structured and well explained. Took me roughly a weekend and I thoroughly enjoyed it. Hope the professor follows up with more advanced material.

필터링 기준:

Applied Social Network Analysis in Python의 440개 리뷰 중 201~225

교육 기관: Sanjay K

2018년 1월 22일

Michigan course everything is excellent. love it

교육 기관: Eagan C

2020년 12월 1일

Very clear in explaining these useful concepts

교육 기관: Eric W

2020년 2월 3일

Clear, concise, well organised and structured.

교육 기관: Sebastian B B

2020년 8월 24일

Manual calculation for quizes are useless imo

교육 기관: Xin Y

2020년 4월 3일

Excellent Course! Best in the specialization!

교육 기관: Konstantinos M

2018년 9월 13일

Very interesting topic and well-made lessons.

교육 기관: Ho P D

2021년 5월 26일

Nice course with broad overview of the topic

교육 기관: phantomxx

2020년 10월 8일

Great content and practices! Really useful.

교육 기관: Mohammad H

2018년 10월 26일

the course will teach basic of SNA so clear

교육 기관: Ayush R

2018년 8월 5일

Better Explanation, Not too hard to solve .

교육 기관: Fengping W

2018년 5월 1일

It is really a good series, I learned a lot

교육 기관: Sagar

2018년 12월 29일

Grate for solving network analytics issues

교육 기관: John A C

2019년 11월 18일

I loved learning all about graph theory!

교육 기관: hssni A

2020년 11월 3일

very well explained thank you very much

교육 기관: Luiz H

2017년 9월 25일

Great course, very informative. Thanks!

교육 기관: Bruce M

2020년 4월 27일

Great course, Interesting assignments.

교육 기관: Behzad M

2020년 1월 19일

Very interesting, I have learnt a lot.

교육 기관: Dongquan S

2019년 10월 22일

Very well organized course. Thank you!

교육 기관: Tina L

2017년 12월 16일

Good Elaboration. Very clear concepts.

교육 기관: Esteban L C

2020년 12월 18일

Fast shipping. Item as described. A++

교육 기관: Ivan

2020년 7월 7일

Was an Intresting and awesome course

교육 기관: chenshenyou

2020년 4월 13일

very nice graph training, good work!

교육 기관: Mike H

2019년 5월 30일

Great course with clear instructions

교육 기관: Sangeeth S

2020년 9월 5일

Very interesting course! Loved it!

교육 기관: Kristin A

2019년 2월 15일

A nice intro to networks in Python