Faculdade de Ciência de Dados e Inteligência Artificial

Análise de Redes Sociais

Entregável do Bloco:

Uma análise de dados baseada em grafos gerados a partir do mapeamento de redes provenientes de streams de redes sociais ou de sites de comércio eletrônico para melhor entendimento de fenômenos e apoio na tomada de decisão.

Projeto de Bloco: Análise de Redes Sociais

1 – Analisar casos e a aplicabilidade dos resultados da análise de dados baseada em redes sociais para tomada de decisão para diferentes tipos de intervenções;

2 – Discutir as questões éticas relacionadas à realização e aplicação dos resultados de análises de dados a partir de redes sociais;

3 – Elaborar um projeto de análise de dados de redes sociais;

4 – Implementar um projeto de análise de dados de redes sociais;

5 – Escrever um relatório de projeto de análise de dados de redes sociais.

Teoria de Grafos

1 – Modelar Relacionamentos Usando Grafos;

2 – Entender Casos de Uso para a Modelagem;

3 – Diferenciar Grafos Direcionados e Não Direcionados;

4 – Aplicar Grafos Não Direcionados, Árvores e Florestas;

5 – Aplicar Grafos Direcionados;

6 – Calcular Matrizes de Adjacência.

Modelagem e Base de Dados em Grafos

1 – Modelar dados com NoSql com Neo4J;

2 – Usar a liguagem Cypher – Graph Query Language;

3 – Montar um sistema de recomendação usando uma base de dados em grafos.

Redes Complexas com Python

1 – Criar Matriz de Adjacência em Python;

2 – Importar Grafos Via Arquivo CSV;

3 – Analisar Redes Complexas com NetworkX;

4 – Analisar Redes Complexas com Networkit

Redes Complexas e Visualização com Gephy

1 – Instalar o software Gephi;

2 – Carregar uma base de lista de vértices;

3 – Filtrar dados baseados em características da rede;

4 – Compreender os diferentes tipos de centralidade;

5 – Calcular diferentes comunidades em grafo;

6 – Utilizar o algoritmo Atlas Force 2 para visualização de grafos.

Graduações

MBAs

Pós-Graduações Master in Information Technology

Processo Seletivo

Bolsas

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Análise de Redes Sociais

blocos do curso

Fundamentos da Computação

Estatística e Modelagem Matemática

Aprendizagem de Máquina
Supervisionada

Mineração de Texto e Processamento de Linguagem Natural

Arquitetura de Computadores, Sistemas Operacionais e Redes

Curadoria de Dados

Business Intelligence

Aprendizagem de Máquina
Não Supervisionada