1. صفحه اصلی
  2. »
  3. آموزش
  4. »
  5. آموزش تصویری
  6. »
  7. Udemy – Network Analytics and Visualization in Python 2025-2

Udemy – Network Analytics and Visualization in Python 2025-2

توضیحات

دوره Network Analytics and Visualization in Python. این دوره آموزشی یک راهنمای جامع برای درک و به کارگیری تحلیل گراف و تکنیک‌های مصورسازی شبکه با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون ارائه می‌دهد. دوره با آموزش اصول اولیه آغاز شده و با راهنمایی‌های گام به گام، فراگیران را به سمت کاربردهای پیشرفته تحلیل شبکه هدایت می‌کند. این آموزش برای متخصصان علم داده که خواهان افزایش تخصص خود هستند و همچنین برای علاقه‌مندان به فناوری که به دنبال کسب تجربه عملی می‌باشند، طراحی شده است. تحلیل شبکه به عنوان یک مهارت قدرتمند، کاربردهای گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف از جمله علم داده، علوم اجتماعی، برنامه‌ریزی شهری و زیست‌شناسی دارد. این دوره با ایجاد تعادل مناسب بین مبانی تئوری و مهارت‌های عملی، به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا سیستم‌های پیچیده را با استفاده از رویکردهای مبتنی بر شبکه تحلیل و درک نمایند. فراگیران بر اکوسیستم علم شبکه پایتون شامل کتابخانه‌هایی مانند NetworkX و ابزارهای مصورسازی تسلط پیدا می‌کنند و از طریق گسترش مهارت‌های تحلیلی خود در حوزه علم داده مبتنی بر شبکه، یک مزیت رقابتی کسب خواهند کرد. روند آموزش از ایجاد گراف‌های ساده تا انجام تحلیل‌های پیشرفته را در بر می‌گیرد و با تمرکز بر تمرینات عملی و مثال‌های کاربردی از دنیای واقعی، هم مفاهیم بنیادی و هم مهارت‌های عملی لازم را پوشش می‌دهد. در پایان این دوره، شرکت‌کنندگان به ابزارها، دانش و اعتماد به نفس لازم برای کار با داده‌های شبکه دنیای واقعی مجهز خواهند شد و قادر خواهند بود ارتباطات پیچیده در داده‌ها را به بینش‌های ارزشمند و قابل درک تبدیل کنند.

آنچه فرا خواهید گرفت

  • ساخت و تحلیل شبکه‌ها در پایتون:
  • ایجاد، دستکاری و تحلیل شبکه‌های دنیای واقعی با استفاده از پایتون.
  • تسلط بر معیارهای اصلی شبکه و الگوریتم‌ها:
  • به کارگیری معیارهای مرکزیت (Centrality)، ماژولاریتی (Modularity)، خوشه‌بندی (Clustering) و سایر تکنیک‌های مبتنی بر گراف برای شناسایی و توصیف ویژگی‌های گراف.
  • توسعه مهارت‌های عملی مصورسازی و تحلیل:
  • استفاده از پایتون برای ایجاد مصورسازی‌های شبکه تعاملی و آگاهی‌بخش جهت تصمیم‌گیری مبتنی بر داده.
  • طراحی خطوط لوله تحلیل شبکه:
  • یادگیری گردش کار کامل تحلیل شبکه.
  • مبانی تحلیل شبکه:
  • شامل ایجاد گراف و مصورسازی در پایتون.
  • مفاهیم کلیدی شبکه:
  • مانند مرکزیت، ماژولاریتی و آمارهای شبکه.
  • تکنیک‌های گام به گام برای ساخت و تحلیل گراف‌ها با استفاده از پایتون (عمدتاً NetworkX).
  • نحوه ترکیب پایتون با Gephi برای مصورسازی پیشرفته و کاوش.

این دوره مناسب افرادیست که

  • دانشمندان داده و مهندسان:
  • متخصصانی که به دنبال گسترش جعبه ابزار تحلیلی خود با رویکردهای مبتنی بر شبکه و تحلیل گراف مبتنی بر پایتون هستند.
  • محققان و تحلیلگران:
  • دانشگاهیان، دانشمندان اجتماعی و تحلیلگران کسب‌وکار که به دنبال به کارگیری تکنیک‌های علم شبکه برای درک سیستم‌ها و روابط پیچیده هستند.
  • توسعه‌دهندگان نرم‌افزار:
  • افرادی که علاقه‌مند به ادغام الگوریتم‌های مبتنی بر گراف و ساختارهای شبکه در برنامه‌های کاربردی خود، از سیستم‌های توصیه‌گر تا تحلیل شبکه‌های اجتماعی هستند.
  • علاقه‌مندان و یادگیرندگان پایتون:
  • افرادی با درک مقدماتی از زبان پایتون که مشتاق ورود به دنیای تحلیل و مصورسازی شبکه هستند.

مشخصات دوره

  • ناشر: Udemy
  • مدرس: Milan Janosov
  • سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
  • مدت زمان آموزش: 2 ساعت و 59 دقیقه
  • تعداد دروس: 1

سرفصل های دوره

Network Analytics and Visualization in Python

پیشنیازهای دوره Network Analytics and Visualization in Python

  • Functional, beginner level Python programing
  • Basic knowledge of network science concepts

تصاویر دوره

Network Analytics and Visualization in Python

نمونه فیلم دوره

راهنمای نصب

پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.

زیرنویس: ندارد

کیفیت: 720p

لینک دانلود

دانلود بخش 1 – 1 گیگابایت

دانلود بخش 2 – 515 مگابایت

گذرواژه فایل(ها): www.downloadly.ir


حجم فایل

1.5 گیگابایت

رتبه دهید

محاسبه حجم دانلود برای ایرانسل به‌صورت تمام‌بها است.

Download Faster Without Limitation

The data center of free servers has applied a non-Iranian IP restriction on some servers
There is no limitation for VIP servers

برچسب ها:

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

این قسمت نباید خالی باشد
این قسمت نباید خالی باشد
لطفاً یک نشانی ایمیل معتبر بنویسید.
فقط دیدگاه‌هایی که جنبه‌ی استفاده‌ی عمومی دارد، نمایش داده می‌شود؛ درصورت تمایل به دریافت نتیجه‌ی رسیدگیِ دیدگاه خود، ایمیل معتبر وارد کنید.

فهرست