Анализ сетевых данных

Бакалавриат 2024/2025

Статус: Курс обязательный (Прикладной анализ данных и искусственный интеллект)

Направление: 01.03.02. Прикладная математика и информатика

Кто читает: Департамент информатики

Где читается: Школа информатики, физики и технологий

Когда читается: 3-й курс, 1, 2 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для всех кампусов НИУ ВШЭ

Преподаватели: Карпов Илья Андреевич

Язык: русский

Кредиты: 5

Полная версия программы учебной дисциплины Задать вопрос

Аннотация

Этот курс знакомит с методами и алгоритмами анализа и визуализации графов и сетей. Курс включает в себя обзор современных методов сетевого анализа и визуализации с их приложениями в различных областях. Мы рассмотрим три основные темы: методы анализа сетей, основанные на прикладной теории графов, алгоритмы построения графов, приложения анализа и визуализации сетей к реальным задачам.

Цель освоения дисциплины

1. Иметь представление об основных задачах сетевого анализа, ключевых методах и алгоритмах, наиболее популярных библиотеках и программных средствах анализа и визуализации.
2. Уметь составлять теоретико-графовую формализаци задачи сетевого анализа на основании имеющегося массива данных.
3. Уметь обоснованно выбирать подходящие проектные решения и инструменты для проведения сетевого анализа.

Планируемые результаты обучения

знать понятия анализа и визуализации графов и сетей
понимать основные принципы, лежащие в основе алгоритмов сетевого анализа
уметь анализировать сети реального мира
иметь навыки разработки и решения математических моделей на основе теории графов
иметь практические навыки сетевого анализа на языке программирования Python
знать методы разработки, навыки и инструменты, необходимые для визуализации сетевых данны
визуализировать, обобщать и сравнивать сети