Learn network analysis in Python: An introduction to practice using Collaboratory and NetworkX Tankobon Hardcover – September 15, 2019
Pythonでネットワーク分析を学び、関係性を可視化しよう!
Learn network analysis in Python: An introduction to practice using Collaboratory and NetworkX Tankobon Hardcover – September 15, 2019
Numéro d'article: 87959060

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Ce qui se démarque

Practical Approach
Focuses on hands-on learning using Colaboratory and NetworkX, allowing readers to apply concepts directly to real-world network analysis problems.
Comprehensive Coverage
Covers essential network analysis techniques while explaining Python coding practices, making it suitable for beginners and advanced users alike.
User-Friendly Format
Structured for easy understanding with step-by-step examples, making complex network analysis accessible and enjoyable for learners.

Détails du produit

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Publisher u30aau30fcu30e0u793e (September 15, 2019)
Publication date September 15, 2019
Language Japanese
Tankobon Hardcover 198 pages
ISBN-10 4274224252
ISBN-13 978-4274224256
Dimensions 5.94 x 0.47 x 8.31 inches (15.1 x 1.2 x 21.1 cm)

À qui est-ce destiné ?

Suitable For
  • Data Scientists

    Ideal for data scientists looking to enhance their skills in network analysis using Python and relevant libraries.

  • Students

    Great resource for students studying data analysis or computer science, providing practical hands-on experience with Python networking.

  • Research Professionals

    Beneficial for research professionals who require a solid understanding of network analysis for their projects in academia.

Not Suitable For
  • Beginners

    Not suitable for absolute beginners in programming or Python without prior experience in coding or data analysis.

DESCRIPTION DU PRODUIT

Learn network analysis in Python: An introduction to practice using Collaboratory and NetworkX Tankobon Hardcover – September 15, 2019

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村田 剛志 Editorial Review

**** “Aprenda análise de rede em Python: Uma introdução prática usando Collaboratory e NetworkX” é um recurso valioso para iniciantes que buscam se familiarizar com a análise de redes através de Python. Este livro aborda os fundamentos da teoria dos grafos utilizando o pacote NetworkX, se destacando por sua acessibilidade e didática clara. A obra é elogiada por facilitar a compreensão de conceitos complexos, como a representação vetorial de grafos, sendo especialmente impactante a explicação concisa na página 153, que revela a importância dessa representação como um gateway para aplicações de aprendizado de máquina. Os leitores notaram algumas limitações na estrutura do livro, como a repetição de temas já abordados, especificamente através do gráfico de Les Misérables, sem uma explicação satisfatória sobre Python e álgebra linear, conhecimentos que são, de fato, necessários para uma compreensão profunda do conteúdo. A obra apresenta exercícios práticos com respostas claras, um aspecto que freqüentemente falta em livros acadêmicos mais antigos. Contudo, a abordagem é mais superficial em disposição matemática, o que pode desagradar quem busca um tratamento mais rigoroso da teoria das redes. Apesar de algumas críticas Construtivas quanto ao foco em gráficos não direcionados e básicos, muitos leitores acharam o livro um ponto de partida efetivo para quem deseja explorar o campo da análise de rede em um formato compacto e informativo. Ideal para iniciantes, a produção é bem-recebida no contexto do crescente interesse por ferramentas analíticas, especialmente em tempos de transformação digital e aumento da importância da análise de redes. **

Avis et évaluations clients

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1 évaluations des clients
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Avantages

  • Didática clara e acessível, facilitando o entendimento de conceitos complexos.
  • Boa introdução à representação vetorial de grafos.
  • Exercícios práticos com respostas que oferecem compreensão adicional.
  • Compacto, com informação conveniente para um aprendizado rápido.

Les inconvénients

  • Estrutura repetitiva em alguns capítulos sem necessidade clara.

Historique des prix du produit

Informations importantes

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