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[NetMiner 4] 네트워크의 구조적 특성 분석

네트워크 데이터 분석에서 가장 기초적으로 시도하는 것이 네트워크 특성에 대한 분석입니다. 노드와 링크의 빈도수부터 시작하여 연결선 수의 분포 특성, 밀도, 최단 거리, 응집 계수 등 네트워크의 구조적인 특징을 설명하는 다양한 지수들의 원리와 의미에 대해 자세하게 다룹니다. 네트워크 구조가 어떠한지 수치적으로 측정할 수 있다면 다른 네트워크들과의 비교가 가능해집니다. 이 교육과정을 통해 여러분의 네트워크 데이터가 가진 특성을 다양한 측면에서 정의해 보세요.

2명 이 수강하고 있어요.

난이도 초급

수강기한 1개월

netminer
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소셜네트워크분석
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데이터분석
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넷마이너
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사회연결망분석
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소셜네트워크분석
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데이터분석
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넷마이너
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사회연결망분석
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • 네트워크의 구조를 설명하는 특성 지수

  • 네트워크에서 직접적인 연결로 인한 특성

  • 네트워크에서 간접적인 연결로 인한 특성

  • 네트워크 응집성으로 인한 특성

☆ 수강 전 확인하여 주세요 ☆

[수강기간]

- 1개월

[강의 안내 사항]

<실습 프로그램(NetMiner)>

  • 실습을 따라하기 위해서는 윈도우 운영체제의 노트북 또는 데스크탑 PC가 필요합니다.

  • 교육용 NetMiner 4의 설치 방법은 '커뮤니티 >> 자주 묻는 질문 >> [필독] 교육용 넷마이너(NetMiner for Training 안내)'를 확인하여 주시기 바랍니다.


<교재 및 실습데이터>

  • 교재는 첫 강의 영상의 '수업 자료'를 확인하여 주시기 바랍니다.

  • 실습 데이터는 실습 프로그램(NetMiner) 설치 시 함께 제공됩니다.



강의 핵심 내용

• 네트워크 데이터 분석에서 가장 기초적으로 시도하는 것이 네트워크 특성에 대한 분석입니다. 노드와 링크의 빈도수부터 시작하여 연결선 수의 분포 특성, 밀도, 최단 거리, 응집 계수 등 네트워크의 구조적인 특징을 설명하는 다양한 지수들의 원리와 의미에 대해 자세하게 다룹니다. 네트워크 구조가 어떠한지 수치적으로 측정할 수 있다면 다른 네트워크들과의 비교가 가능해집니다. 이 교육과정을 통해 여러분의 네트워크 데이터가 가진 특성을 다양한 측면에서 정의해 보세요.

#빅데이터 #data-analysis #network-analysis #social-network #statistical-analysis

• 총 교육시간 : 3시간 28분


선수 과목

  • NetMiner 4 소개와 기초 사용법(무료) 교육

  • 본 교육과정에서는 선수과목의 내용을 자세하게 설명하지 않으므로 사전에 수강하실 것을 권장드립니다.


강사 정보

  • 김강민 - ㈜사이람 이사

  • 김태령 - ㈜사이람 분석컨설턴트

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 네트워크 데이터를 입력한 후 연결을 통해 나타나는 구조적인 특징들을 파악해보고 싶으신 분

  • 넷마이너의 다양한 구조 특성 분석 기능에 대해 자세히 알고 싶으신 분

선수 지식,
필요할까요?

  • NetMiner 4 소개와 기초 사용법(무료) 교육 링크 : https://inf.run/ViiiU

안녕하세요
CYRAM NetMiner입니다.

사이람은 2000년에 설립된 그래프 데이터 사이언스(Graph Data Science) 전문 기업으로, 국내 최초의 상용 소셜 네트워크 분석(SNA) 소프트웨어 NetMiner를 개발해 왔습니다. 20년 이상 사회연결망분석(SNA), 그래프 분석(Graph Analytics), 텍스트 분석(Text Analytics), 그래프 머신러닝(Graph Machine Learning) 분야의 기술과 노하우를 축적하며 연구기관, 대학, 공공기관, 기업의 다양한 데이터 분석을 지원해 왔습니다. 본 강의에서는 NetMiner 개발사의 전문성을 바탕으로 사회연결망분석의 핵심 개념부터 실제 데이터 분석 및 결과 해석까지 실무 중심으로 학습할 수 있습니다. 단순한 소프트웨어 사용법을 넘어 데이터 속 숨겨진 관계와 구조를 발견하는 분석적 사고를 함께 익혀보세요.
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공동 지식공유자

커리큘럼

전체

8개 ∙ (3시간 28분)

해당 강의에서 제공:

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마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
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