ネットワーク分析入門(9/17)

・ネットワーク分析とは
・グラフとは
・グラフの基礎用語
・隣接行列
　隣接行列とは
　隣接行列の積
　共起行列と隣接行列
　jaccard 係数
・Rでグラフを描いてみる
・最短経路長と可視化
　最短経路長(shortest path length)
　ダイクストラ法(Dijkstra's algorithm)
・中心性解析
　中心性とは
　中心性の応用例
　離心中心性と近接中心性
　次数中心性
　固有ベクトル中心性
　PageRank
　igraph の中心性描画関数
　パワー中心性
　媒介と切断面
　媒介中心性
　情報中心性
・フォロー、フォロワーのネットワーク
・コミュニティ検出
　エッジ媒介中心性に基づくコミュニティ検出
　ランダムウォークに基づくコミュニティ検出
　貪欲アルゴリズムに基づくコミュニティ検出
　固有ベクトルに基づくコミュニティ検出
　多段階最適化に基づくコミュニティ検出
　スピングラス法に基づくコミュニティ検出
　ラベル伝播法に基づくコミュニティ検出
　Infomap法に基づくコミュニティ検出
・ネットワークのクラスタリング


(あくまで予定で多少変更する可能性があります。)

9/17(火)

受付：19:30〜19:40
講義：19:40〜21:00

品川周辺　会場A
詳細な住所は以下slack参加者のみご案内致します。

・ネットワーク分析を基礎から学びたい方
・SNSデータの分析にトライしたい方
・非エンジニアだけど、ネットワーク分析に興味がある方
・購買データの分析を行っているマーケティング担当者

ノートパソコン必須。
Linux, Mac が望ましいですが、Windows でも仮想環境やクラウド環境があればコマンドで演習可能です。
Windows環境の方でもセキュリティの基本的な考え方を学べます。

阪大大学院数学専攻卒。大阪府出身。
C、C++、Java、Perl、PHP、Ruby、Python、R、bash を操る公共系インフラエンジニア、フロントエンジニア
を経て、医療系クラウドサービスを展開。医療系システムコンサルタント等を経てAIベンチャーにて
データサイエンティスト。
大手から中小まで数多くのシステム開発プロジェクトで開発統括、プロマネを経験。
基盤設計、統計学、機械学習、深層学習、組織論、リーダーシップ論、心理学、事業戦略論等をテーマに、
社内外で講師の経験多数。

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