Petit monde
Mesurer les plus courts chemins d’un vrai réseau social et vérifier l’effet petit monde.
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Data et IA · 43Intermédiaire
Chercheur en science des réseaux
Profil qui étudie les réseaux sociaux, biologiques ou techniques.
Graphes et combinatoire, algorithmique des réseaux, sciences sociales computationnelles, analyse de réseaux en Python et biologie des systèmes.
502heures de cours
51semaines à 10 h
5étapes
27cours
5universités
Compétences visées
Python ProgrammingNetwork AnalysisGraph TheoryMathematical ModelingProgramming PrinciplesCombinatoricsProbabilityProgram DevelopmentAlgorithmsData AnalysisSocial Media AnalyticsData Science
Intitulés de compétences repris de Coursera.
Métiers visés
- Chercheur en science des réseaux
- Data scientist réseaux
- Analyste en épidémiologie numérique
Progression
- 1University of California San DiegoDébutantPython
Prérequis annoncés : Basic math (fractions, squares), basic Python (functions, loops, recursion)
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Cours Niveau Durée Note (avis) Mathematical Thinking in Computer Science Débutant 42 h 4,4 (2 289) Combinatorics and Probability Débutant 23 h 4,6 (874) Introduction to Graph Theory Débutant 21 h 4,5 (1 073) Number Theory and Cryptography Débutant 17 h 4,5 (610) Delivery Problem Débutant 13 h 4,7 (376) - 2Rice UniversityDébutantPython
Prérequis annoncés : High school mathematics; no programming required
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Cours Niveau Durée Note (avis) An Introduction to Interactive Programming in Python (Part 1) — 19 h 4,8 (3 322) An Introduction to Interactive Programming in Python (Part 2) Débutant 16 h 4,9 (1 214) Principles of Computing (Part 1) Intermédiaire 19 h 4,7 (584) Principles of Computing (Part 2) Intermédiaire 16 h 4,8 (365) Algorithmic Thinking (Part 1) Intermédiaire 14 h 4,6 (385) Algorithmic Thinking (Part 2) Intermédiaire 13 h 4,7 (220) The Fundamentals of Computing Capstone Exam Intermédiaire 1 h 4,8 (116) - 3University of California, DavisDébutantIBM Watson
Prérequis annoncés : No prior experience required
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Cours Niveau Durée Note (avis) Computational Social Science Methods Débutant 11 h 4,7 (357) Big Data, Artificial Intelligence, and Ethics Débutant 9 h 4,6 (784) Social Network Analysis Débutant 10 h 4,7 (248) Computer Simulations Débutant 13 h 4,5 (87) Computational Social Science Capstone Project Intermédiaire 14 h 4,7 (44) - 4University of MichiganAvancéPython, scikit-learn, NetworkX, ChatGPT
Prérequis annoncés : Intermediate Python programming skills
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Cours Niveau Durée Note (avis) Data Mining in Python Avancé 54 h 4,6 (14) Applied Unsupervised Learning in Python Avancé 30 h — Network Modeling and Analysis in Python Avancé 30 h — Applied Information Extraction in Python Avancé 25 h — - 5Icahn School of Medicine at Mount SinaiIntermédiaireR, MATLAB
Prérequis annoncés : College-level cell and molecular biology, basic statistics and calculus
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Cours Niveau Durée Note (avis) Introduction to Systems Biology — 19 h 4,3 (577) Experimental Methods in Systems Biology — 18 h 4,5 (317) Network Analysis in Systems Biology Intermédiaire 30 h 4,5 (204) Dynamical Modeling Methods for Systems Biology — 19 h 4,7 (223) Integrated Analysis in Systems Biology — 4 h 4,6 (87) Systems Biology and Biotechnology Capstone — 2 h 4,5 (13)
Avec Coursera Plus
Ce parcours représente 502 heures, soit environ 12 mois à 10 heures par semaine. L’abonnement Coursera Plus donne accès à la plupart de ses cours pendant cette période.
Projets à réaliser
Propagation d’une rumeur
Simuler la diffusion d’une information sur un réseau et identifier les nœuds les plus influents.
Communautés biologiques
Détecter des modules fonctionnels dans un réseau d’interactions protéiques.
Manuels gratuits
Mathematics for Computer ScienceE. Lehman, F. T. Leighton, A. R. Meyer (MIT)Gratuit, CC BY-SA
AlgorithmsJeff EricksonGratuit, CC BY 4.0
Python for Data Analysis, 3rd ed.Wes McKinneyAccès libre en ligne
Biology 2eOpenStaxGratuit, CC BY 4.0