这门课程的目的就是要将社会的核心--社交网络--"科学化"。人类是天生的网络科学家,因为我们在考虑朋友和家人(这是社会网络的一种特殊形式)、同事和组织关系(其他重叠的网络结构),以及如何利用微妙或机会主义的网络结构来保护自己或提高自己的社会地位(社会本身就是一个大的社会网络)时,总是在不知不觉中计算出新的网络配置。虽然这种网络结构一直存在,但计算社会科学有助于更系统地揭示和研究它们。在课程的第一部分,我们将重点讨论网络结构。这看起来像是网络的静态快照,但它可能错综复杂,并揭示了社会系统的重要方面。在我们的实践实验室中,您还将亲自使用软件对网络进行可视化分析,这将有助于了解社会网络的复杂性。在课程的第二部分,我们将研究网络是如何随时间演变的。我们会问,我们如何预测会形成什么样的网络,以及我们能否和如何影响网络动态。
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您将学到什么
定义网络并发现网络使用的语言。
通过数据整理和网络可视化分析社交网络。
讨论产生网络的机制。
利用案例研究分析社会网络。
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
本课程是 计算社会科学 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有5个模块
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'

Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
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Larry W.
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Chaitanya A.
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学生评论
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SS
已于 Jul 6, 2020审阅
The course was good, but how to collect data for computation to study social networks (other than digital platforms should have been included.
PH
已于 Aug 6, 2022审阅
Great course, although quite tough for a 71 year-old mind!
VP
已于 Jul 31, 2020审阅
Its a basic course which covers the breadth of SNA in a superficial manner.
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。




