Ağ nedir?

Ağ örnekleri hakkında tekrar düşünelim. Aşağıdaki verilerden hangisi bir ağ olarak modellemesi en az kolay olandır?

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Ağ Analizine Giriş

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Teoriyi etkileşime dönüştürün, interaktif egzersizlerimizden biriyle

Egzersize başla

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python ile Ağ Analizine Giriş

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

223 reviews

Kursa Ücretsiz Başla

Bu bölümde, gerçek bir Twitter ağ veri kümesini keşfederken ağ analitiğindeki temel kavramlarla tanışacaksın. Ayrıca, grafik verilerini düzenlemene, analiz etmene ve modellemene olanak tanıyan NetworkX kütüphanesini öğreneceksin. Farklı grafik türlerini ve bunları nasıl mantıklı şekilde görselleştireceğini göreceksin.

Exercise 1: Ağlara Giriş Exercise 2: Ağ nedir?

Geçerli egzersiz

Exercise 3: Twitter ağıyla NetworkX API'nin temelleri Exercise 4: NetworkX kullanarak temel bir ağ çizimi Exercise 5: Bir grafikte sorgular Exercise 6: Graf türleri Exercise 7: Bir grafın yönlü/yönsüz olduğunu kontrol etme Exercise 8: Kenarlara ağırlık belirtme Exercise 9: Grafikte öz-bağlar (self-loop) olup olmadığını kontrol etme Exercise 10: Ağ görselleştirme Exercise 11: Matris grafikleriyle görselleştirme Exercise 12: Circos grafiklerle görselleştirme Exercise 13: Arc grafikleriyle görselleştirme

Bir ağda önemli olan düğümleri belirlemenin yollarını öğreneceksin. Bunu yaparken, ağ analizindeki daha ileri kavramlara ve yol bulma algoritmalarının temellerine giriş yapacaksın. Bölüm, derece merkeziliği ve ara bağlantı merkeziliği gibi öğrendiğin kavramları pekiştirecek bir Twitter ağı veri kümesi üzerinde derinlemesine bir incelemeyle sona erer.

Exercise 1: Derece merkeziliği Exercise 2: Her düğüm için komşu sayısını hesapla Exercise 3: Derece dağılımını hesapla Exercise 4: Derece merkezilik dağılımı Exercise 5: Graf algoritmaları Exercise 6: En Kısa Yol I Exercise 7: En Kısa Yol II Exercise 8: En Kısa Yol III Exercise 9: Aradalık merkeziliği Exercise 10: Bir sosyal ağda NetworkX betweenness merkeziliği Exercise 11: Derin inceleme - Twitter ağı Exercise 12: Derinlemesine inceleme - Twitter ağı II

Bu bölüm tamamen ağ verileri içinde ilginç yapılar bulmakla ilgili. Kümeler (clique), topluluklar ve alt grafikler gibi temel kavramları öğrenecek ve Bölüm 2'de edindiğin tüm becerileri burada kullanacaksın. Bölümün sonunda, öğrendiğin kavramları gerçek bir vaka çalışmasına uygulamaya hazır olacaksın.

Exercise 1: Topluluklar ve klikler Exercise 2: Üçgen ilişkilerini belirleme Exercise 3: Üçgenlerde yer alan düğümleri bulma Exercise 4: Açık üçgenleri bulma Exercise 5: Maksimal klikler Exercise 6: Boyutu "n" olan tüm maksimal klikleri bulma Exercise 7: Alt grafikler Exercise 8: Alt grafikler I Exercise 9: Altgrafikler II

Kursun bu son bölümünde, GitHub işbirlikçi ağı verileri üzerine ayrıntılı bir vaka çalışmasıyla öğrendiklerini bir araya getireceksin. Bu, gerçek dünyadan bir sosyal ağ verisine harika bir örnek ve yeni kazandığın beceriler tam anlamıyla sınanacak. Bölümün sonunda, birlikte çalışması gereken GitHub kullanıcılarını buluşturacak kendi öneri sistemini geliştirmiş olacaksın.

Exercise 1: Vaka çalışması!Exercise 2: Ağı özelliklendirme (I)Exercise 3: Ağın özelliklerini çıkarmak (II)Exercise 4: Ağı karakterize etmek (III)Exercise 5: Vaka çalışması bölüm II: Görselleştirme Exercise 6: Matris grafiği Exercise 7: Yay (Arc) grafiği Exercise 8: Circos grafiği Exercise 9: Vaka çalışması bölüm III: Klikler Exercise 10: Kümeleri (clique) bulma (I)Exercise 11: Klik bulma (II)Exercise 12: Vaka Çalışması Bölüm IV: Son Görevler Exercise 13: Önemli iş birlikçileri bulma Exercise 14: Düzenleme topluluklarını karakterize etme Exercise 15: Henüz birlikte düzenleme yapmamış ortak editörleri önermek Exercise 16: Son düşünceler