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TDC 2015 - Análise de Redes sociais com Python

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Palestra apresentada na Trilha de Python no The Developers Conference de 2015 em São Paulo.

Descrição:
Milhões de pessoas no mundo usam redes sociais para conectar-se com amigos e compartilhar fotos, localização e outros dados. Esses dados compõem vestígios do que as pessoas fazem e podem fornecer informações valiosas sobre como se comportam. O Python é uma linguagem de programação de sintaxe simples mas muito poderosa.
Nesta palestra será apresentada uma visão de como analisar dados de redes sociais com Python e a biblioteca de grafos NetworkX.

Publicada em: Dados e análise
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TDC 2015 - Análise de Redes sociais com Python

  1. 1. ANÁLISE DE REDES SOCIAIS COM PYTHON Ana Paula Gomes
  2. 2. Quem • Ana Paula Gomes • Mestranda em Ciência da Computação na UFMG • Organizadora do GDG / Women Techmakers Belo Horizonte • Titular no Boas Esporte Clube
  3. 3. Redes Sociais "Não há nada de novo na terra. Tudo já foi feito antes."
  4. 4. Passo 0 Qual pergunta você quer responder?
  5. 5. Passo 1 Escolher a estratégia mais adequada para responder a(s) pergunta(s)
  6. 6. Qual a estratégia? “É elementar.”
  7. 7. Uma estratégia: modelagem em grafos vértice aresta vértice
  8. 8. Uma estratégia: Grafos Sherlock amigos Watson
  9. 9. Uma estratégia: Grafos Baker Street transição Catedral de St. Paul
  10. 10. Uma ferramenta: NetworkX pip install networkx networkx.github.io
  11. 11. Uma ferramenta: NetworkX import networkx as nx G = nx.Graph() G.add_node("Sherlock") G.add_node(“Watson") G.add_node("Moriarty") G.add_edge("Sherlock", "Watson") G.add_edge("Sherlock", "Moriarty")
  12. 12. Uma ferramenta: NetworkX • Métricas de Centralidade • Degree • Closeness • Betweenness
  13. 13. Uma ferramenta: NetworkX • Degree • Número de conexões • Direção
  14. 14. Uma ferramenta: NetworkX • Closeness • O quão próximo um vértice está dos demais na rede
  15. 15. Uma ferramenta: NetworkX • Betweenness • O quão um vértice é intermediário de outro na rede
  16. 16. Uma ferramenta: NetworkX nx.degree_centrality(G) nx.closeness_centrality(G) nx.betweenness_centrality(G)
  17. 17. Uma ferramenta: NetworkX • Algoritmos • PageRank • Detecção de comunidades
  18. 18. Para Visualizar os Dados • Gephi • Cytoscape
  19. 19. Dúvidas, ideias ou sugestões?
  20. 20. Onde encontrei as imagens e frases • http://cdn1.spiegel.de/images/image-702398-galleryV9-mlib.jpg • http://veja.abril.com.br/blog/temporadas/files/2014/07/S3S-Elenco.jpg • http://filmspot.com.pt/images/media/6351.jpg • https://jardimdeborboletas.files.wordpress.com/2012/05/sherlock-6.png • http://cdn2.business2community.com/wp-content/uploads/2014/06/ sherlock-holmes-1.jpg • http://www.bbc.co.uk/programmes/p01q826m/p01q81yk • http://www.bbc.co.uk/programmes/p01nw8d3/p01nw8sl • https://pt.wikiquote.org/wiki/Sherlock_Holmes

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