دوره تحلیل شبکه‌های اجتماعی با گراف همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل شبکه‌های اجتماعی با گراف

موضوع کلی: مدیریت کلان داده و پلتفرم‌های ابری

موضوع میانی: پردازش گراف در مقیاس بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و کاربرد گراف
• 2. مفاهیم پایه نظریه گراف
• 3. نماهای گراف در شبکه‌های اجتماعی
• 4. انواع داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 5. جمع‌آوری داده‌های شبکه‌های اجتماعی
• 6. پیش‌پردازش داده‌ها و پاکسازی
• 7. محاسبه معیارهای مرکزیت در شبکه‌ها
• 8. مرکزیت درجه و تفسیر آن
• 9. مرکزیت بینابینی و اهمیت گره‌ها
• 10. مرکزیت نزدیکی و دسترسی به اطلاعات
• 11. مرکزیت ویژه و نفوذ در شبکه
• 12. تشخیص جوامع در شبکه‌های اجتماعی
• 13. الگوریتم‌های Louvain و Modularity
• 14. الگوریتم‌های مبتنی بر مرکزیت
• 15. الگوریتم‌های مبتنی بر جریان
• 16. بررسی ساختار شبکه‌های مقیاس‌ آزاد
• 17. مدل‌های رشد شبکه و ویژگی‌های آن‌ها
• 18. تحلیل الگوهای ارتباطی در شبکه‌ها
• 19. تشخیص الگوهای کلیک و مثلث
• 20. تحلیل مسیرها و جریان اطلاعات
• 21. مدل‌سازی انتشار اطلاعات در شبکه‌ها
• 22. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) در شبکه‌ها
• 23. استخراج ویژگی‌های متنی از داده‌ها
• 24. کاربرد یادگیری ماشین در تحلیل شبکه‌ها
• 25. دسته‌بندی گره‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها
• 26. پیش‌بینی پیوندها در شبکه‌های اجتماعی
• 27. تحلیل شبکه‌های دوگانه (Bipartite Networks)
• 28. کاربرد شبکه‌های دوگانه در سیستم‌های توصیه‌گر
• 29. تحلیل شبکه‌های دینامیک
• 30. تغییرات ساختاری در طول زمان
• 31. تحلیل شبکه‌های جهت‌دار
• 32. تأثیر جهت‌گیری ارتباطات
• 33. تحلیل شبکه‌های وزن‌دار
• 34. اهمیت وزن ارتباطات در تحلیل
• 35. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در حوزه‌های مختلف
• 36. کاربرد در بازاریابی و تبلیغات
• 37. کاربرد در علوم سیاسی و جامعه‌شناسی
• 38. کاربرد در حوزه سلامت و اپیدمی‌شناسی
• 39. تحلیل شبکه‌های اجتماعی در تشخیص تقلب
• 40. تشخیص الگوهای رفتاری مشکوک
• 41. تحلیل شبکه‌های اجتماعی و امنیت
• 42. شناسایی تهدیدات و آسیب‌پذیری‌ها
• 43. تصویرسازی گراف‌ها و شبکه‌ها
• 44. ابزارهای متداول برای ترسیم گراف
• 45. تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از Python