Neste capítulo, você será apresentado aos conceitos fundamentais de análise de redes sociais. Você vai aprender a usar o pacote R <code>igraph</code> para explorar e analisar dados de redes sociais e também a visualizar redes. 


O que são redes sociais?

Criando um objeto igraph

Contando vértices e arestas

Atributos da rede

Atributos de nós e subconjuntos

Atributos de arestas e subconjuntos

Visualizando atributos

Quiz sobre atributos

Visualização de redes

Layouts de rede no igraph

Visualizando arestas

Quiz sobre objetos do igraph

Introdução a redes

Neste capítulo, você vai aprender sobre redes direcionadas. Você também vai aprender a identificar relações-chave entre vértices em uma rede e a usar essas relações para identificar vértices importantes ou influentes. 
Ao longo do capítulo, você usará uma rede de transmissão de sarampo. Os dados vêm da cidade alemã de Hagelloch em 1861. Cada aresta direcionada da rede indica uma criança que foi infectada por sarampo após entrar em contato com uma criança já infectada.



Redes direcionadas

Objetos igraph direcionados

Identificando arestas para cada vértice

Relações entre vértices

Vizinhos

Distâncias entre vértices

Encontrando o caminho mais longo entre dois vértices

Vértices importantes e influentes

Identificando vértices-chave

Betweenness

Visualizando nós e arestas importantes

Quiz sobre vértices importantes

Identificando vértices importantes em uma rede

Este módulo mostra como caracterizar estruturas globais de redes e suas subestruturas. Também apresenta a geração de grafos aleatórios.

Introdução

Rede de Forrest Gump

Densidade da rede e comprimento médio do caminho

Quiz sobre densidade do grafo

Entendendo estruturas de redes

Grafos aleatórios

Randomizações de redes

Quiz de randomização

Subestruturas de rede

Triângulos e transitividade

Randomizações de transitividade

Cliques

Visualizar as maiores cliques

Caracterizando estruturas de redes

Este capítulo aprofunda a divisão de redes em sub-redes e a identificação de quais vértices têm relações mais fortes entre si do que com os demais. Você também vai desenvolver métodos de visualização criando visualizações tridimensionais.


Relações próximas: assortatividade e reciprocidade

Assortatividade

Usando randomizações para avaliar assortatividade

Reciprocidade

Quiz sobre assortatividade

Detecção de comunidades

Detecção de comunidades fast-greedy

Detecção de comunidades por edge-betweenness

Quiz sobre comunidades

Visualizações interativas de redes

Redes interativas com threejs

Dimensionando vértices no threejs

Grafo de comunidade em 3D

Identificando relações especiais

Friendship network data

Friendship network edge data

Friendship network node data

Forrest Gump network data

Measles network data

<b>Comece com uma introdução a redes</b>
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Descubra os conceitos fundamentais de análise de redes. Este curso começa apresentando o básico sobre redes sociais, vértices e arestas, e como você pode usar o pacote R igraph para explorar e visualizar dados de redes.
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Em seguida, você verá redes direcionadas com mais detalhes, incluindo a identificação de relações-chave entre vértices, e aplicará suas novas habilidades a um conjunto de dados de transmissão de sarampo em Hagelloch.
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<b>Entenda estruturas de redes e grafos</b>
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Aprenda a caracterizar estruturas e subestruturas de redes analisando a densidade da rede e o comprimento médio do caminho. O terceiro capítulo apresenta randomização e grafos aleatórios e, depois, avança para triângulos, transitividade e visualização de cliques.
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<b>Identifique relações usando assortatividade no igraph</b>
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A assortatividade determina a probabilidade de dois vértices estarem conectados quando compartilham um atributo comum — seja numérico ou categórico. Você vai explorar a função ASSORTATIVITY no igraph para avaliar o impacto de gênero em um conjunto de dados de rede de amizade e aplicará randomizações para validar suas conclusões.
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<b>Crie gráficos de rede interativos com threejs</b>
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No final do curso, você vai além do igraph para explorar os recursos de visualização de redes do threejs. Você criará seus primeiros gráficos de rede interativos com esse pacote R e verá como pode aprimorar ainda mais suas visualizações.

<h2>Veja uma introdução às redes</h2>
Descubra os conceitos básicos da análise de redes. Este curso começa apresentando os conceitos básicos de redes sociais, vértices e arestas, e como você pode usar o pacote igraph R para explorar e visualizar dados de rede.
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Você vai passar a analisar redes direcionadas com mais detalhes, incluindo a identificação de relações importantes entre vértices e a aplicação de suas novas habilidades a um conjunto de dados de rede que analisa a transmissão do sarampo em Hagelloch.

<h2>Entenda as estruturas e gráficos de rede</h2>
Aprenda a caracterizar estruturas e subestruturas de rede observando a densidade da rede e o comprimento médio do caminho. O terceiro capítulo deste curso aborda a randomização e os grafos aleatórios, antes de passar para os triângulos, a transitividade e a visualização de cliques.

<h2>Identifique relacionamentos usando a assortatividade no igraph</h2>
A assortatividade determina a probabilidade de dois vértices se conectarem se eles tiverem um atributo em comum, seja ele numérico ou categórico. Você vai explorar a função ASSORTATIVITY no igraph para ver como o gênero afeta um conjunto de dados de redes de amizade e vai usar randomizações para avaliar suas descobertas.

<h2>Crie gráficos de rede interativos usando threejs</h2>
No final deste curso, você vai expandir seus conhecimentos além do igraph para explorar os recursos de visualização de rede do threejs. Você vai criar seus primeiros gráficos de rede interativos usando este pacote R e vai ver como pode melhorar ainda mais sua visualização.

Intermediate R

Aprenda a analisar e visualizar dados de rede com igraph e crie gráficos interativos com threejs.

Network Analysis in R

Aprenda a analisar e visualizar dados de rede com o pacote igraph e crie gráficos de rede interativos com o threejs.

Quiz sobre vértices importantes

Network Analysis in R

Exercício interativo prático