Network Science with Python
Эта книга предлагает практическое введение в науку о сетях с использованием Python. Вы научитесь анализировать и моделировать сети, встречающиеся в реальном мире — от социальных связей до транспортных и коммуникационных систем. Автор сочетает теорию сетевой науки с методами машинного обучения и анализа социальных сетей (SNA).
Книга охватывает ключевые концепции: графы, центральность, кластеризацию, обнаружение сообществ и распространение влияния. Вы освоите библиотеки NetworkX, Pandas и Scikit-learn для построения и анализа сетевых моделей. Особое внимание уделяется практическим примерам: анализ Twitter-графов, моделирование эпидемий, рекомендательные системы и визуализация сложных сетей.
Для закрепления материала предлагаются упражнения и проекты, которые помогут применить полученные знания к реальным данным. Книга подходит как для начинающих специалистов по данным, так и для опытных разработчиков, желающих расширить свой инструментарий в области сетевого анализа.
