دوره آموزش جامع تحلیل شبکه‌ها با استفاده از ابزارهای Tidyverse در زبان برنامه‌نویسی R همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع تحلیل شبکه‌ها با استفاده از ابزارهای Tidyverse در زبان برنامه‌نویسی R

موضوع کلی: علوم داده و تحلیل شبکه‌های اجتماعی

موضوع میانی: تحلیل داده‌های ساختاریافته و گراف‌های ارتباطی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی تحلیل شبکه‌های اجتماعی و جایگاه آن در علوم داده
• 2. آشنایی با محیط برنامه‌نویسی R و نصب بسته‌های مورد نیاز
• 3. مقدمه‌ای بر ساختار داده‌های شبکه‌ای و مفاهیم گراف
• 4. آشنایی با اصول تفکر Tidy و کاربرد آن در تحلیل داده‌ها
• 5. کار با اشیاء داده‌ای در بسته tidygraph و ساختار گره‌ها و یال‌ها
• 6. تبدیل داده‌های جدولی به ساختار گراف
• 7. مدیریت و دست‌کاری ویژگی‌های گره‌ها با استفاده از دستورات dplyr
• 8. مدیریت و دست‌کاری ویژگی‌های یال‌ها در ساختار شبکه
• 9. آشنایی با انواع گراف‌های جهت‌دار و بدون جهت
• 10. تحلیل ساختاری گراف‌های ساده و چندگانه
• 11. محاسبه درجه گره‌ها و تحلیل توزیع درجات در شبکه
• 12. شناسایی همسایگی‌ها و تحلیل محلی گره‌ها
• 13. مفهوم مسیرها و میانبرهای کوتاه در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 14. الگوریتم‌های پیمایش در گراف و کاربرد آن‌ها
• 15. معیارهای مرکزیت مبتنی بر درجه و نزدیکی
• 16. معیار مرکزیت بینابینی و نقش آن در جریان اطلاعات
• 17. معیار مرکزیت بردار ویژه و نفوذ گره‌ها
• 18. تجسم داده‌های شبکه‌ای با استفاده از بسته ggraph
• 19. اصول طراحی چیدمان‌های گراف برای نمایش بهتر داده‌ها
• 20. استفاده از لایه‌ها در ggraph برای نمایش ویژگی‌های گره‌ها و یال‌ها
• 21. تنظیمات بصری و مدیریت برچسب‌ها در ترسیم شبکه‌ها
• 22. تحلیل خوشه‌بندی و شناسایی گروه‌های اجتماعی در شبکه
• 23. الگوریتم‌های تشخیص جوامع مبتنی بر مدولاریته
• 24. تحلیل زیرگراف‌ها و شناسایی ساختارهای متراکم
• 25. بررسی پایداری و انسجام در شبکه‌های ارتباطی
• 26. تحلیل شبکه‌های وزن‌دار و تأثیر وزن یال‌ها در تحلیل
• 27. کاربرد تحلیل مؤلفه‌های متصل در شبکه‌های بزرگ
• 28. شناسایی گره‌های پل‌ساز و نقش آن‌ها در ارتباطات شبکه
• 29. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از داده‌های متنی
• 30. استخراج گراف از تعاملات کاربران در شبکه‌های اجتماعی
• 31. پیش‌پردازش داده‌های خام برای تحلیل شبکه‌ای استاندارد
• 32. مدیریت داده‌های گم‌شده و خطاهای ساختاری در گراف‌ها
• 33. کاربرد مدل‌های آماری در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
• 34. ارزیابی مدل‌های تولید شبکه و مقایسه با داده‌های واقعی
• 35. بهینه‌سازی کدهای R برای تحلیل شبکه‌های حجیم
• 36. گزارش‌نویسی و مستندسازی تحلیل‌های شبکه‌ای با R Markdown
• 37. مطالعه موردی تحلیل شبکه‌های همکاری علمی
• 38. مطالعه موردی تحلیل ساختار تعاملات در شبکه‌های سازمانی
• 39. اخلاق در تحلیل داده‌های شبکه‌ای و حریم خصوصی کاربران
• 40. جمع‌بندی و پروژه‌های عملی تحلیل شبکه در محیط tidyverse