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
Графовые базы данных : новые возможности для работы со связанными данными, Робинсон, Я., 2016
Рекомендуемая дополнительная литература
Робинсон, Я. Графовые базы данных: новые возможности для работы со связанными данными / Я. Робинсон, Д. Вебер, Э. Эифрем. — 2-е изд. — Москва : ДМК Пресс, 2016. — 256 с. — ISBN 978-5-97060-201-0. — Текст : электронный // Лань : электронно-библиотечная система. — URL: https://e.lanbook.com/book/90122 (дата обращения: 00.00.0000). — Режим доступа: для авториз. пользователей.
Instructor
Karpov, Ilia
Программа дисциплины
Аннотация
Цель освоения дисциплины
Планируемые результаты обучения
Содержание учебной дисциплины
Элементы контроля
Промежуточная аттестация
Список литературы
Рекомендуемая основная литература
Рекомендуемая дополнительная литература
Авторы