or
Bài tập này là một phần của khóa học
Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu các khái niệm nền tảng trong phân tích mạng khi khám phá một tập dữ liệu mạng Twitter thực tế. Bạn cũng sẽ làm quen với NetworkX, thư viện cho phép thao tác, phân tích và mô hình hóa dữ liệu đồ thị. Bạn sẽ tìm hiểu các loại đồ thị khác nhau và cách trực quan hóa chúng một cách hợp lý.
Bạn sẽ học cách xác định những nút quan trọng trong một mạng lưới. Qua đó, bạn sẽ tiếp cận các khái niệm nâng cao hơn trong phân tích mạng cũng như các nguyên lý cơ bản của thuật toán tìm đường đi. Chương kết thúc bằng phần đào sâu bộ dữ liệu mạng Twitter để củng cố các khái niệm bạn đã học, như độ trung tâm bậc (degree centrality) và độ trung tâm trung gian (betweenness centrality).
Chương này tập trung vào việc tìm các cấu trúc thú vị trong dữ liệu mạng. Bạn sẽ học các khái niệm thiết yếu như clique, cộng đồng và đồ thị con, tận dụng toàn bộ kỹ năng bạn đã tích lũy ở Chương 2. Kết thúc chương, bạn sẽ sẵn sàng áp dụng các khái niệm đã học vào một nghiên cứu tình huống thực tế.
Trong chương cuối của khóa học, bạn sẽ củng cố mọi kiến thức thông qua một nghiên cứu tình huống chuyên sâu về dữ liệu mạng cộng tác viên trên GitHub. Đây là ví dụ điển hình về dữ liệu mạng xã hội trong thực tế, nơi kỹ năng mới của bạn sẽ được thử thách toàn diện. Kết thúc chương, bạn sẽ tự xây dựng hệ thống gợi ý để kết nối những người dùng GitHub nên hợp tác cùng nhau.
Bài tập hiện tại