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
Графовые базы данных: новые возможности для работы со связанными данными - Робинсон Ян, Вебер Джим, Эифрем Эмиль - Издательство "ДМК Пресс" - 978-5-97060-201-0 - 2016 - русский - https://e.lanbook.com/book/90122 - ЛАНЬ - 90122
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