केस स्टडी भाग IV: अंतिम कार्य

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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में नेटवर्क विश्लेषण का परिचय

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4.8+

इस अध्याय में, आप एक वास्तविक Twitter नेटवर्क डेटासेट का अध्ययन करते हुए नेटवर्क एनालिटिक्स की बुनियादी अवधारणाओं से परिचित होंगे। आप NetworkX के बारे में भी जानेंगे, जो एक लाइब्रेरी है जिससे आप ग्राफ डेटा को बदल, विश्लेषित, और मॉडल कर सकते हैं। आप ग्राफ के विभिन्न प्रकारों के बारे में और उन्हें प्रभावी ढंग से विज़ुअलाइज़ कैसे करें, यह सीखेंगे।

Exercise 1: नेटवर्क्स का परिचय Exercise 2: नेटवर्क क्या है?Exercise 3: NetworkX API की बुनियादी बातें, Twitter नेटवर्क के साथ Exercise 4: NetworkX के साथ नेटवर्क का बेसिक ड्रॉइंग Exercise 5: ग्राफ पर क्वेरीज़Exercise 6: ग्राफ़ के प्रकार Exercise 7: किसी ग्राफ की निर्देशित/अनिर्देशित स्थिति जाँचना Exercise 8: Edges पर weight निर्दिष्ट करना Exercise 9: ग्राफ़ में self-loops हैं या नहीं, यह जाँचना Exercise 10: नेटवर्क विज़ुअलाइज़ेशन Exercise 11: मैट्रिक्स प्लॉट्स के जरिए विज़ुअलाइज़ करना Exercise 12: Circos प्लॉट्स का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ करना Exercise 13: Arc प्लॉट्स से विज़ुअलाइज़ करना

आप नेटवर्क में महत्त्वपूर्ण नोड्स की पहचान करने के तरीकों के बारे में सीखेंगे। ऐसा करते हुए, आपको नेटवर्क विश्लेषण की उन्नत अवधारणाओं और पाथ-फाइंडिंग एल्गोरिदम की मूल बातें से परिचय कराया जाएगा। अध्याय के अंत में Twitter नेटवर्क डेटासेट पर एक गहन अभ्यास होगा, जो आपने सीखे कॉन्सेप्ट्स—जैसे डिग्री सेंट्रैलिटी और बिट्वीननेस सेंट्रैलिटी—को मज़बूत करेगा।

Exercise 1: डिग्री सेंट्रलिटी Exercise 2: हर नोड के लिए पड़ोसियों की संख्या निकालें Exercise 3: Degree distribution निकालें Exercise 4: डिग्री सेंट्रैलिटी डिस्ट्रीब्यूशन Exercise 5: ग्राफ एल्गोरिदम Exercise 6: Shortest Path I Exercise 7: Shortest Path II Exercise 8: Shortest Path III Exercise 9: Betweenness centrality Exercise 10: सोशल नेटवर्क पर NetworkX betweenness centrality Exercise 11: डीप डाइव - Twitter नेटवर्क Exercise 12: डीप डाइव - Twitter नेटवर्क भाग II

यह अध्याय नेटवर्क डेटा के भीतर रोचक संरचनाएँ खोजने पर केंद्रित है। आप क्लिक्स, कम्युनिटीज़, और सबग्राफ जैसे ज़रूरी कॉन्सेप्ट्स के बारे में सीखेंगे, जो अध्याय 2 में अर्जित सभी कौशलों का उपयोग करवाएँगे। इस अध्याय के अंत तक, आप सीखी हुई अवधारणाओं को एक वास्तविक केस स्टडी पर लागू करने के लिए तैयार होंगे।

Exercise 1: Communities & cliques Exercise 2: Triangle relationships पहचानना Exercise 3: Triangles में शामिल nodes ढूँढना Exercise 4: Open triangles ढूँढना Exercise 5: मैक्सिमल क्लिक्स Exercise 6: आकार "n" के सभी maximal cliques ढूँढना Exercise 7: Subgraphs Exercise 8: Subgraphs I Exercise 9: Subgraphs II

कोर्स के इस अंतिम अध्याय में, आप GitHub कोलैबोरेटर नेटवर्क डेटा की विस्तृत केस स्टडी के माध्यम से जो कुछ भी आपने सीखा है, उसे सुदृढ़ करेंगे। यह वास्तविक दुनिया के सोशल नेटवर्क डेटा का बेहतरीन उदाहरण है, और आपके नए कौशल अच्छी तरह परखे जाएँगे। इस अध्याय के अंत तक, आप अपना खुद का रिकमेंडेशन सिस्टम बना चुके होंगे जो उन GitHub उपयोगकर्ताओं को जोड़ता है जिन्हें साथ में सहयोग करना चाहिए।

Exercise 1: केस स्टडी!Exercise 2: नेटवर्क का वर्णन (I)Exercise 3: नेटवर्क का वर्णन (II)Exercise 4: नेटवर्क का वर्णन (III)Exercise 5: केस स्टडी भाग II: Visualization Exercise 6: Matrix plot Exercise 7: Arc प्लॉट Exercise 8: Circos plot Exercise 9: केस स्टडी भाग III: Cliques Exercise 10: क्लिक्स खोजना (I)Exercise 11: क्लिक्स खोजना (II)Exercise 12: केस स्टडी भाग IV: अंतिम कार्य

वर्तमान अभ्यास

Exercise 13: महत्वपूर्ण सहयोगियों की तलाश Exercise 14: एडिटिंग कम्युनिटीज़ का विश्लेषण Exercise 15: ऐसे co-editors की सिफारिश करना जिन्होंने अभी साथ में edit नहीं किया है Exercise 16: अंतिम विचार