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[MOOC추천] Social Network Analysis (미시간대학)

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오늘부터 소셜 네트워크 분석 수업이 Coursera에서 시작합니다. 이 수업에서 소셜 네트워크 분석에 대한 이론과 툴 사용법을 배울 수 있습니다.

  • 개강일시: 10월7일
  • 강의기간: 9주
  • 주당 강의구성: 매주 과제와 기말시험, 몇개의 프로그래밍 숙제(옵션)
  • 주당 예상 소요시간: 5-7시간 (추가 프로그래밍 연습 포함하면 8-10시간)
  • 성적: 과제, 기말고사
  • 교수: Lada Adamic (University of Michigan)
Social Network Analysis (Coursera)

Social Network Analysis (Coursera)

페이스북, 트위터와 같은 소셜 네트워크 서비스가 성공하면서, 서비스의 기반을 이루는 네트워크 데이터, 혹은 그래프 데이터에 대한 분석이 관심을 끌고 있다. 이를 소셜 네트워크 분석(SNA)라고 하고, 특히 작년 선거와 맞물려서 엄청난 관심을 받은 바 있다. 데이터 분석가, 데이터 사이언티스트에게 소셜 네트워크 분석은 이제 기본 소양으로 자리매김하지 않을까 싶다.

Lada Adamic 교수는 이 분야 전문가로서, 이미 수차례 SNA 수업을 진행했고, 이뿐 아니라 네트워크와 관련된 다양한 수업도 개설한 전문가이다. 작년 Coursera 수업 아카이브가 공개되어 있으니 미리 확인해 보고, 수강을 결정하면 될 것이다. SNA 툴은 GephiNetLogo를 주로 활용할 것 같다. 소셜 네트워크 분석에 대한 이론 뿐 아니라, 툴 활용, 프로그래밍 등을 통해 실전 경험을 익힐 수 있는 좋은 기회가 되리라 생각한다. 아래는 공개된 Syllabus 내용.

Week 1: What are networks and what use is it to study them?
  • Concepts: nodes, edges, adjacency matrix, one and two-mode networks, node degree
  • Activity: Upload a social network (e.g. your Facebook social network into Gephi and visualize it ).
Week 2: Random network models: Erdos-Renyi and Barabasi-Albert
  • Concepts: connected components, giant component, average shortest path, diameter, breadth-first search, preferential attachment
  • Activities: Create random networks, calculate component distribution, average shortest path, evaluate impact of structure on ability of information to diffuse
Week 3: Network centrality
  • Concepts: betweenness, closeness, eigenvector centrality (+ PageRank), network centralization
  • Activities: calculate and interpret node centrality for real-world networks (your Facebook graph, the Enron corporate email network, Twitter networks, etc.)
Week 4: Community
  • Concepts: clustering, community structure, modularity, overlapping communities
  • Activities: detect and interpret disjoint and overlapping communities in a variety of networks (scientific collaborations, political blogs, cooking ingredients, etc.)
Week 5: Small world network models, optimization, strategic network formation and search 
  • Concepts: small worlds, geographic networks, decentralized search
  • Activity: Evaluate whether several real-world networks exhibit small world properties, simulate decentralized search on different topologies, evaluate effect of small-world topology on information diffusion.
Week 6: Contagion, opinion formation, coordination and cooperation
  • Concepts: simple contagion, threshold models, opinion formation
  • Activity: Evaluate via simulation the impact of network structure on the above processes
Week 7: Cool and unusual applications of SNA 
  • Hidalgo et al. : Predicting economic development using product space networks (which countries produce which products)
  • Ahn et al., and Teng et al.: Learning about cooking from ingredient and flavor networks
  • Lusseau et al.: Social networks of dolphins
  • others TBD
  • Activity: hands-on exploration of these networks using concepts learned earlier in the course
Week 8: SNA and online social networks 
  • Concepts: how services such as Facebook, LinkedIn, Twitter, CouchSurfing, etc. are using SNA to understand their users and improve their functionality
  • Activity: read recent research by and based on these services and learn how SNA concepts were applied
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Written by zeronova

2013/10/07 , 시간: 10:00 오전

Data Analytics, MOOC에 게시됨

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