Análisis de Redes Complejas en Python: Reconocer - Construir - Visualizar - Analizar - Interpretar

Opiniones de los lectores

El libro constituye una sólida introducción al análisis de grafos y redes, sobre todo para principiantes y personas con formación informática. Aunque muchos críticos elogian su claridad, sus ejemplos con código Python y su atractivo estilo de redacción, algunos expresan su decepción por la profundidad de los complejos temas y algoritmos tratados.

Proporciona explicaciones claras, ejemplos concretos y código Python, redacción bien estructurada y concisa, estilo ameno y didáctico, adecuado para principiantes y personas con formación informática, útil para aplicaciones prácticas.

Algunos críticos consideran que carece de profundidad en cuanto a temas y algoritmos complejos, ya que algunas secciones son demasiado básicas y no abordan plenamente las complejidades implícitas en el título.

(basado en 10 opiniones de lectores)

Título original:

Complex Network Analysis in Python: Recognize - Construct - Visualize - Analyze - Interpret

Contenido del libro:

Construya, analice y visualice redes con networkx, un módulo de lenguaje Python. El análisis de redes es una potente herramienta que puede aplicar a multitud de conjuntos de datos y situaciones. Descubra cómo trabajar con todo tipo de redes, incluidas las redes sociales, de productos, temporales, espaciales y semánticas. Convierta casi cualquier dato del mundo real en una red compleja, como recomendaciones sobre productos cosméticos de uso conjunto, conexiones turbias de fondos de cobertura y amistades en línea. Analice y visualice la red, y tome decisiones empresariales basadas en su análisis. Si eres un curioso programador de Python, un científico de datos o un especialista en CNA interesado en mecanizar tareas mundanas, aumentarás tu productividad exponencialmente.

El análisis de redes complejas solía hacerse a mano o con herramientas de análisis de redes no programables, ¡pero ya no! Ahora puede automatizar y programar estas tareas en Python. Las redes complejas son conjuntos de elementos, palabras, conceptos o personas conectados entre sí. Explorando su estructura y sus elementos individuales, podemos aprender sobre su significado, evolución y resistencia.

Partiendo de redes sencillas, convierta grafos de redes reales y sintéticas en estructuras de datos de networkx. Examine redes más sofisticadas y aprenda a manejar maquinaria más potente para el cálculo de centralidad, la modelización de bloques y la detección de comunidades y camarillas. Familiarizarse con herramientas de visualización de redes de calidad, tanto programables como interactivas, como Gephi, un explorador de CNA. Adapte los patrones de los casos prácticos a sus problemas. Explore grandes redes con NetworKit, un sustituto de alto rendimiento de Networkx. Cada parte del libro le ofrece una visión general de una clase de redes, incluye un estudio práctico de las funciones y técnicas de networkx y concluye con casos prácticos de diversos campos, como las redes sociales, la antropología, el marketing y la analítica deportiva.

Combine sus conocimientos de CNA y programación en Python para convertirse en un mejor analista de redes, un científico de datos más consumado y un programador más versátil.

Lo que necesitas:

Necesitará una instalación de Python 3. x con los siguientes módulos adicionales: Pandas (>=0. 18), NumPy (>=1. 10), matplotlib (>=1. 5), networkx (>=1. 11), python-louvain (>=0. 5), NetworKit (>=3. 6), y generalizesimilarity. Recomendamos usar la distribución Anaconda que viene con todos estos módulos, excepto python-louvain, NetworKit, y generalizedsimilarity, y funciona en todos los principales sistemas operativos modernos.