Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-social-network-analysis
서론
사회망 분석(Social Network Analysis)은 다양한 분야에서 유용하게 쓰이는 기술입니다. 이를 통해 우리는 인간의 상호작용, 정보의 흐름, 혹은 조직 내 의사소통 구조 등을 정량적으로 분석할 수 있습니다. 오늘은 Coursera에서 제공하는 ‘Applied Social Network Analysis in Python’ 코스를 소개하고 그 장점에 대해 자세히 리뷰해 보겠습니다.
코스 개요
이 코스는 NetworkX 라이브러리를 활용해 네트워크 분석의 기초부터 심화 개념까지 배울 수 있도록 구성되어 있습니다. 총 4주 과정으로 진행되며, 각 주차마다 실습을 통해 이론을 적용할 수 있는 기회를 제공합니다.
주차별 내용 요약
- 1주차: 네트워크의 필요성과 NetworkX 기초
이 모듈에서는 다양한 유형의 네트워크와 이를 학습하는 이유를 알아봅니다. NetworkX를 통해 네트워크 데이터를 조작하는 방법을 배우게 되며, 작은 기업의 직원 네트워크 데이터를 분석하는 과제가 주어집니다.
- 2주차: 네트워크 연결성
연결성 분석에 대해 배우며, 노드 간의 거리, 접근성, 경로의 중복성 등을 측정하는 방법에 대해 배웁니다. 중간 규모의 제조업체 직원들의 이메일 통신 네트워크를 분석하는 실습이 포함되어 있습니다.
- 3주차: 영향력 측정 및 네트워크 중앙性
중요한 노드의 중앙성을 측정하는 다양한 방법을 배우고, 각 방법의 가정과 NetworkX에서 사용할 수 있는 알고리즘을 익힙니다. 실제 사례를 통해 가장 적절한 중앙성 측정 방법을 선택하는 과제를 수행합니다.
- 4주차: 네트워크 진화
네트워크의 시간에 따른 변화를 학습하고, 현실적인 특징을 지닌 네트워크를 생성하는 다양한 모델을 탐색합니다. 또한, 앞으로 연결될 두 노드 간 링크 예측 문제를 다루며, 이메일 교환 로그를 활용해 직원의 급여, 직위 및 미래 연결을 예측하는 과제가 제공됩니다.
추천 이유
이 코스는 사회망 분석에 대한 체계적인 이해를 구축하는 데 큰 도움이 됩니다. 실습 위주의 구성 덕분에 이론을 실제 데이터에 적용하는 능력을 키울 수 있습니다. 또한, NetworkX라는 파이썬 라이브러리를 통해 데이터를 분석하는 방법을 배울 수 있어 실제 업무에서도 유용하게 활용할 수 있습니다.
초보자부터 중급자까지 모두에게 추천할 수 있는 코스이며, 실무에서의 활용 가능성이 높아 사회 과학, 데이터 분석, 비즈니스 분석 등 다양한 분야에 관심이 있는 분들에게 적합합니다.
결론
Coursera의 ‘Applied Social Network Analysis in Python’ 코스는 데이터 분석의 기초를 배우고 싶은 분들에게 최적의 선택이 될 것입니다. 네트워크의 복잡한 세계를 배워보시길 추천합니다!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/python-social-network-analysis