课程主页: https://www.coursera.org/learn/python-social-network-analysis
课程概述
网络分析是研究不同实体之间关系的重要工具，通过分析和建模，我们可以更好地理解社会、经济及信息网络中的复杂现象。在Coursera平台上，有一门极其出色的课程——《应用社会网络分析（Python）》。这门课程旨在通过NetworkX库向学习者介绍网络分析的基本概念和实用技术。
课程大纲简介
第一模块：为什么学习网络及NetworkX基础
本模块将带您了解现实生活中不同类型的网络，学习其基本元素及操作使用NetworkX库的方法。您将通过分析一个小型公司的员工网络数据集来进行一次实践性作业，加深对网络的理解和应用。
第二模块：网络连通性
此模块利用距离、可达性和节点间路径的冗余性等指标分析网络的连通性。在作业中，您将练习如何利用NetworkX计算中型制造公司员工邮箱通信网络的连通性指标。
第三模块：影响力测度与网络中心性
您将探索测量节点在网络中重要性的方法，包括度数中心性、接近度中心性、介度中心性、PageRank等。课程还将讲解每个测度的假设和可用算法，并通过实际案例帮助您理解如何选择合适的中心性测度。
第四模块：网络演变
本模块研究网络随时间的演化，分析生成具有现实特征的网络的不同模型，如优先连接模型和小世界网络。此外，您还将学习链路预测问题，通过员工的邮箱交互日志，预测他们未来的薪水、职位和连接。
为何推荐这门课程？
这门课程适合不同背景的学习者，无论您是大学生、行业工作者，亦或是对社会网络感兴趣的爱好者。在实际案例的操作中，您将能够将理论与实践相结合，深刻理解网络分析的应用。课程由知名的专家教学，其清晰的讲解、生动的实例及项目使您能够快速入门，并能具备基本进行网络分析的能力。
总结
基于课程的质量和实用性，我强烈推荐《应用社会网络分析（Python）》这个课程。如果您想掌握网络分析的基础和技巧，增强您在数据科学和社会科学领域的竞争力，这门课程无疑是一个绝佳的选择！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/python-social-network-analysis