ネットワークの例について、もう一度考えてみましょう。次のうち、ネットワークとして最もモデル化しにくいデータはどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、実世界のTwitterネットワークデータセットを探りながら、ネットワーク分析の基本概念を学びます。さらに、グラフデータの操作・分析・モデリングを可能にするNetworkXライブラリを紹介します。さまざまな種類のグラフと、それらを理にかなった方法で可視化する手法についても扱います。
現在の演習
ネットワーク内で重要なノードを見つける方法を学びます。その過程で、ネットワーク分析のより高度な概念や、経路探索アルゴリズムの基礎にも触れます。章の最後ではTwitterネットワークデータセットを詳しく分析し、次数中心性や媒介中心性など、学んだ概念を改めて確認します。
この章では、ネットワークデータの中から興味深い構造を見つけることに焦点を当てます。クリーク、コミュニティ、サブグラフといった重要な概念を学び、第2章で身につけたスキルを総動員します。章の最後には、学んだ概念を実世界のケーススタディに適用できる準備が整います。
コース最後の章では、GitHubのコラボレーター（共同開発者）ネットワークデータの詳細なケーススタディを通して、学んだ内容を総復習します。これは実世界のソーシャルネットワークデータの好例で、これまで培ったスキルが総合的に試されます。章の終わりには、共同作業すべきGitHubユーザー同士をつなぐ、あなただけのレコメンデーションシステムを作成します。
