Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre constitue une excellente introduction à l'analyse des graphes et des réseaux, en particulier pour les débutants et les personnes ayant une formation en informatique. Alors que de nombreux critiques font l'éloge de sa clarté, de ses exemples avec du code Python et de son style d'écriture attrayant, certains expriment leur déception quant à la profondeur des sujets complexes et des algorithmes couverts.
Avantages:Explications claires, exemples concrets et code Python, rédaction bien structurée et concise, style divertissant et éducatif, adapté aux débutants et aux personnes ayant des connaissances en informatique, utile pour les applications pratiques.
Inconvénients:Certains évaluateurs ont trouvé qu'il manquait de profondeur en ce qui concerne les sujets et algorithmes complexes, certaines sections étant trop basiques et n'abordant pas pleinement les complexités sous-entendues dans le titre.
(basé sur 10 avis de lecteurs)
Titre original :
Complex Network Analysis in Python: Recognize - Construct - Visualize - Analyze - Interpret
Contenu du livre :
Construisez, analysez et visualisez des réseaux avec networkx, un module en langage Python. L'analyse des réseaux est un outil puissant que vous pouvez appliquer à une multitude d'ensembles de données et de situations. Découvrez comment travailler avec tous les types de réseaux, y compris les réseaux sociaux, de produits, temporels, spatiaux et sémantiques. Convertissez presque toutes les données du monde réel en un réseau complexe, par exemple des recommandations sur des produits cosmétiques à usage commun, des connexions de fonds spéculatifs et des amitiés en ligne. Analysez et visualisez le réseau, et prenez des décisions commerciales sur la base de votre analyse. Si vous êtes un programmeur Python curieux, un scientifique des données ou un spécialiste de l'ANC intéressé par la mécanisation des tâches banales, vous augmenterez votre productivité de manière exponentielle.
L'analyse de réseaux complexes se faisait auparavant à la main ou avec des outils d'analyse de réseaux non programmables, mais ce n'est plus le cas aujourd'hui ! Vous pouvez désormais automatiser et programmer ces tâches en Python. Les réseaux complexes sont des collections d'éléments, de mots, de concepts ou de personnes connectés entre eux. En explorant leur structure et leurs éléments individuels, nous pouvons en apprendre davantage sur leur signification, leur évolution et leur résilience.
En commençant par des réseaux simples, convertissez des graphes de réseaux réels et synthétiques en structures de données networkx. Examinez des réseaux plus sophistiqués et apprenez à utiliser des machines plus puissantes pour calculer la centralité, la modélisation de blocs et la détection de cliques et de communautés. Se familiariser avec des outils de visualisation de réseaux de qualité, à la fois programmables et interactifs, tels que Gephi, un explorateur de l'ANC. Adapter les modèles des études de cas à vos problèmes. Explorer les grands réseaux avec NetworKit, un substitut de réseaux à haute performance. Chaque partie du livre vous donne une vue d'ensemble d'une classe de réseaux, comprend une étude pratique des fonctions et techniques de networkx et se termine par des études de cas dans divers domaines, notamment les réseaux sociaux, l'anthropologie, le marketing et l'analyse sportive.
Combinez vos compétences en CNA et en programmation Python pour devenir un meilleur analyste de réseau, un scientifique de données plus accompli et un programmeur plus polyvalent.
Ce dont vous avez besoin :
Vous aurez besoin d'une installation Python 3. x avec les modules additionnels suivants : Pandas (>=0. 18), NumPy (>=1. 10), matplotlib (>=1. 5), networkx (>=1. 11), python-louvain (>=0. 5), NetworKit (>=3. 6), et generalizesimilarity. Nous recommandons d'utiliser la distribution Anaconda qui contient tous ces modules, à l'exception de python-louvain, NetworKit et generalizedsimilarity, et qui fonctionne sur tous les principaux systèmes d'exploitation modernes.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781680502695 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2018 |
| Nombre de pages : | 262 |
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