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離散数学とソーシャルグラフの分析

説明

このコースの主な目標は、データ分析に関連する離散数学のトピックを紹介することです。

数え方を研究する数学の分野である組み合わせ論の簡単な紹介から始めます。 このトピックの基本は、データ分析またはコンピューターサイエンスで働くすべての人にとって重要です。 たとえば、データ内の機能の数をカウントしたり、Pythonプログラムの実行に必要な時間を推定したりして、新しい知識を説明します。

次に、組み合わせ論の知識を適用して、基本的な確率理論を研究します。 確率はデータ分析のどこにでもあり、後で詳しく説明します。 このコースの確率セクションの目標は、この分野の最初のフレーバーを提供することです。

最後に、データ分析に最も関連性の高い組み合わせ構造、つまりグラフを調べます。 グラフは私たちの周りのどこでも見つけることができ、多くの例を提供します。 このコースでは、主にソーシャルネットワークのグラフに集中します。 グラフ理論から関連する概念を提供し、ソーシャルネットワークのグラフでそれらを説明し、それらの基本的な特性を研究します。 コースの最後には、ソーシャルネットワークグラフに関連するプロジェクトがあります。

前提条件として、基本的な数学(例えば、正方形とは何か、分数を追加する方法を知っていること)、Pythonの基本的なプログラミング(関数、ループ、再帰)、常識、好奇心のみを想定しています。 私たちの対象読者は、やる気のある高校生から始めて、データ分析で働くか、または働く予定のすべての人々です。

価格:無料で登録!

言語: 英語

字幕: 英語

離散数学とソーシャルグラフの分析 –国立研究大学経済学部