Python possui um excelente pacote para trabalharmos com Social Network Analysis chamado NetworkX. Este post apresenta um resumão sobre SNA + NetworkX, com base no curso ministrado pela universidade de Michigan e disponibilizado no site da Coursera.
Já falei sobre SNA neste post anteriormente, porém não havia entrado em detalhes teóricos. Desta vez, estou disponibilizando um relatório detalhado sobre as principais teorias existentes em Social Network Analysis (com exemplos práticos em Python).
Minha referência para construir este material foi o curso “Applied Social Network Analysis in Python”. O curso é simplesmente fantástico, e por mais que eu tenha me esforçado para fazer um resumo com os principais pontos (versão português), o curso continua sendo indispensável para quem deseja dominar o tema.
Tentei montar uma espécie de material rápido de referência. A ideia é que você use este conteúdo para entender rapidamente os principais conceitos de SNA, com exemplos em NetworkX.
Baixe o relatório completo aqui ou simplesmente acesse seu conteúdo abaixo.
Abraços!
Muito bom o material.
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Olá Weslley
Muito impressionante esse resultado gráfico
Tenho uma matriz com 1.000 pontos e em cada uma 63 análises químicas
Fiquei interessado em aplicar NA para visualizar como esses pontos se agrupariam nesse diagrama
Se for possivel entre em contato
Otavio
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