Informações sobre o curso

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Resultados de carreira do aprendiz

34%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

37%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

23%

recebi um aumento ou promoção
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 29 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Represent and manipulate networked data using the NetworkX library

  • Analyze the connectivity of a network

  • Measure the importance or centrality of a node in a network

  • Predict the evolution of networks over time

Habilidades que você terá

Graph TheoryNetwork AnalysisPython ProgrammingSocial Network Analysis

Resultados de carreira do aprendiz

34%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

37%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

23%

recebi um aumento ou promoção
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 29 horas para completar
Inglês

Instrutores

oferecido por

Placeholder

Universidade de Michigan

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up95%(2,730 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

7 horas para concluir

Why Study Networks and Basics on NetworkX

7 horas para concluir
5 vídeos (Total 48 mín.), 3 leituras, 2 testes
Semana
2

Semana 2

7 horas para concluir

Network Connectivity

7 horas para concluir
5 vídeos (Total 55 mín.)
Semana
3

Semana 3

6 horas para concluir

Influence Measures and Network Centralization

6 horas para concluir
6 vídeos (Total 70 mín.)
Semana
4

Semana 4

9 horas para concluir

Network Evolution

9 horas para concluir
3 vídeos (Total 51 mín.), 4 leituras, 2 testes

Avaliações

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Sobre Programa de cursos integrados Ciência de dados aplicada com Python

Ciência de dados aplicada com Python

Perguntas Frequentes – FAQ

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