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¿QUÉ HACEMOS?

Análisis de redes sociales en Python

Del 11 de mayo al 3 de junio

lunes y miércoles (18 a 21 hrs.)
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Introducción

Este es un curso introductorio a los conceptos necesarios para el análisis de redes sociales. También es un curso práctico en el que se espera que los estudiantes sean capaces de utilizar el lenguaje de programación Python para el manejo y análisis de redes.

 

Objetivos

El objetivo principal de este curso es mostrar cómo se pueden utilizar las estructuras de redes para estudiar sistemas sociales complejos. Demostraremos cómo podemos responder descubrir relaciones y propiedades de estos sistemas para preguntas. Los estudiantes aprenderán a utilizar las librerías de Python para el manejo de redes, a construir redes a partir de datos en bruto y a visualizar redes. Los estudiantes aprenderán a caracterizar redes sociales a partir de medidas que van desde medidas de importancia individual (cada miembro de la red) hasta medidas que caracterizan la red completa. Se abordarán los temas de  difusión y contagio en redes, en particular para estudiar la difusión de opiniones y los modelos de formación de redes. También vamos a enseñar cómo ajustar estos modelos para estudiar redes sociales en el mundo real. Durante las sesiones, los alumnos descubrirán los diferentes usos de Python como herramienta para el estudio de redes, haremos un énfasis en la librería networkx aunque también utilizaremos numpy, pandas, statsmodels, matplotlib y seaborn. El entorno que se utilizará para el curso será el de Jupyter Notebook.

 

Público objetivo 

Este curso está diseñado para personas con experiencia mínima en Python para el manejo de datos y conocimientos básicos de estadística y probabilidades. Este es el quinto curso en la secuencia de Python de la Escuela de Métodos. Idealmente los cursos previos requeridos son:

  1. Introducción a Python y al Manejo de Datos.
  2. Visualización de Datos en Python.
  3. Estadística descriptiva y Probabilidades.

 

Independiente, las habilidades necesarias para este curso son la siguientes:

  • Estar familiarizado con el lenguaje de programación Python.
  • Saber utilizar Python para el manejo de datos. En particular conocerlas librerías numpy y pandas.
  • Estar familiarizados con las principales librerías para visualización científica de datos matplotlib y seaborn.

 

Sesiones

  • Sesión 1: Introducción y Definiciones
  • Sesión 2: Visualización y Construcción de Redes a partir de Datos.
  • Sesión 3: Medidas Individuales en Redes
  • Sesión 4: Medidas Globales de Redes
  • Sesión 5: Difusión y Contagio en Redes
  • Sesión 6: Modelos de Formación de Redes
  • Sesión 7: Ajustando Modelos de Redes a Datos Reales.
  • Sesión 8: Proyecto Final

Bibliografía

  • Barabási, Albert-Lázló. Network Science disponible en línea aquí.
  • Easley, David, and Jon Kleinberg. Networks, crowds, and markets. Vol. 8. Cambridge: Cambridge university press, 2010.

 

Profesor: Mitchell Valdés Bobes

E-mail: mitchell.valdes@outlook.es

Horario de clases:Martes y jueves de 18:00 a 21:00 horas

Lugar: Instituto Mora

Requisitos de Admisión:

 

Para ser admitido como alumno de nuevo ingreso al programa de Educación Continua, el solicitante debe satisfacer los siguientes requisitos:

 

  • Enviar al correo de escuelademetodos@lnpp.mx el formato de inscripción del curso, este último se genera en PDF una vez que hayas llenado la solicitud en línea (o también se puede descargar en la liga https://tinyurl.com/snprnj5); una identificación oficial (INE, licencia, cédula); y el comprobante de pago.
  • Favor de enviarlos antes de la fecha de inicio y entregar los originales (pago) el primer día de clase

 

Precio y formas de pago:

 Los participantes deberán cubrir una colegiatura de $6,500.00 (seis mil quinientos pesos 00/100 m.n.) por cada curso, la cual deberá ser cubierta en una sola exhibición, a pagar al momento de la inscripción en línea. Bajo ninguna circunstancia se otorgarán prórrogas para el pago de cuotas. Las inscripciones se cierran el primer día del curso.

El depósito o transferencia bancaria se deberá hacer al banco HSBC a nombre de Centro de Investigación y Docencia Económicas, A. C. a la cuenta número: 4039603584, sucursal número 0763 (Lilas), CLABE: 021180040396035842.

 

Estacionamiento:

Los participantes de la Escuela de Métodos, tendrán acceso al estacionamiento del CIDE. Sin embargo, para los alumnos de los cursos que se dan en nuestra sede alterna, en el Instituto Mora, no hay estacionamiento  

Mayores informes:

 Patricia Galán Lara

Tel. (55) 5727 9800 ext. 2443

Cel. (55) 61853815

Correo: escuelademetodos@lnpp.mx

 

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