Couvre les fondamentaux et les algorithmes du classement basé sur les liens, y compris l'indexation de texte d'ancrage, PageRank, HITS, et les implémentations pratiques.
Couvre les défis et les opportunités de l'exploration de données, des questions pratiques, des composants d'algorithmes et des applications telles que l'analyse du panier d'achat.
Explore les méthodes d'analyse des réseaux, les concepts opérationnels, les applications historiques et les défis liés au traitement du temps au sein des réseaux.
Explore l'importance du classement dans les réseaux, en mettant l'accent sur des algorithmes tels que PageRank et HITS pour le classement des pages Web.
Couvre les propriétés stochastiques, les structures du réseau, les modèles, les statistiques, les mesures de centralité et les méthodes d'échantillonnage dans l'analyse des données du réseau.
Explore la structure des réseaux sociaux et d'information, en se concentrant sur les composants géants, le clustering, la formation de liens et la connectivité réseau.
Explore le classement basé sur les liens grâce à des algorithmes PageRank et HITS, couvrant des exemples pratiques et des défis dans les méthodes de recherche et de classement sur le Web.
Couvre les projets d'histoire numérique, les relations sociales dans la recherche, les défis de prétraitement des données et les outils d'analyse de réseau.
Explore la gestion des données du réseau, y compris les types de graphiques, les propriétés du réseau dans le monde réel et la mesure de l'importance des nœuds.
Explore l'algorithme de modularité de Louvain pour optimiser la qualité de la communauté grâce à la modularité et ses applications dans l'analyse des réseaux sociaux.
Introduit le cours d'analyse des données appliquées à l'EPFL, couvrant un large éventail de sujets d'analyse des données et mettant l'accent sur l'apprentissage continu en sciences des données.
Couvre l'apprentissage non supervisé, en mettant l'accent sur la réduction de la dimensionnalité et le regroupement, en expliquant comment il aide à trouver des modèles dans les données sans étiquettes.
