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.
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