【Udemy中英字幕】Modern Graph Theory Algorithms with Python

使用 Python 的现代图论算法

掌握 NetworkX、社交网络分析和最短路径算法 – 使用图论构建 4 个专业项目

讲师：Meta Brains

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您将学到什么

• 掌握基本图论算法，包括 DFS、BFS、Dijkstra 算法，并使用 Python 和 NetworkX 有效地实现它们
• 从头构建一个完整的社交网络分析器，包括可视化工具和社区检测算法
• 为城市导航系统和交通网络等实际应用实现和优化寻路算法
• 使用最小生成树算法（Kruskal 和 Prim）设计和开发最佳网络基础设施
• 使用 NetworkX 和 Matplotlib 创建专业的图形可视化，包括交互式网络显示和分析工具
• 应用中心性度量和 PageRank 算法分析社交网络中的影响力和重要性
• 使用基于图的算法和机器学习技术开发推荐系统
• 掌握高级网络分析技术，包括社区检测、二分图和关节点
• 构建四个完整的真实项目，展示图论在现代软件开发中的实际应用

探索相关主题

要求

• 基本 Python 编程经验（变量、函数、循环和基本数据结构）。无需高级 Python 知识
• 对数据结构（数组、列表、字典）有基本了解。无需具备图论知识
• 您的计算机上安装了 Python 3.x（Windows、Mac 或 Linux）
• 熟悉使用 pip 安装 Python 包（我们将指导您安装 NetworkX 和 Matplotlib）
• 基本数学技能（高中代数水平）。无需高等数学
• 至少具有 4GB RAM 和任何现代操作系统的计算机
• 您选择的文本编辑器或 IDE（我们推荐 VS Code，但任何编辑器都可以）
• 热衷于学习网络和图形算法——非常适合图论初学者！

描述

通过这门全面的基于项目的课程，深入了解图论的迷人世界及其实际应用。无论您是数据科学家、软件工程师还是算法爱好者，您都将学习如何使用 Python 中的图算法解决实际问题。

本课程将理论基础与实践操作相结合，突出了四个精心设计的项目，可逐步培养您的专业知识。您将从图论的基础知识开始，然后快速进阶到使用 Python 强大的图库 NetworkX 实现复杂的算法。

本课程的主要特点包括：

• 从头构建社交网络分析器

• 实现城市导航系统的寻路算法

• 使用 MST 算法设计最佳网络基础设施

• 创建专业推荐系统

您将掌握基本算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、Dijkstra 算法以及 PageRank 和社区检测等高级概念。每个主题都通过实践练习和实际应用进行强化，从社交媒体分析到交通网络优化。

本课程包含所有算法的完整 Python 实现，重点关注效率和可读性。您将学习使用 NetworkX 和 Matplotlib 等可视化工具的行业最佳实践，让您的图形分析既强大又具有视觉吸引力。

本课程非常适合想要扩展算法工具包的中级 Python 程序员，需要基本的 Python 知识，但不需要具备图论或 NetworkX 方面的经验。课程结束后，您将能够分析复杂网络、优化交通系统并构建基于图的机器学习解决方案。

加入我们，通过实践项目和实际应用将您对图形算法的理解从理论概念转化为实用的可就业技能。

本课程适合哪些人：

• 希望将技能扩展到图论和网络分析领域的 Python 开发人员，尤其是对构建实际应用程序感兴趣的人
• 希望掌握网络可视化和基于图形的算法以进行复杂数据分析和机器学习的数据科学家和分析师
• 计算机科学专业的学生或自学者，希望获得超越课堂理论知识的图形算法实践经验
• 从事网络系统、社交平台或推荐引擎工作的软件工程师，需要实用的图形算法实现技能
• 希望通过现代 Python 工具和库了解网络优化和分析的 IT 专业人士
• 技术专业人员转型从事社交网络分析、路线优化或网络基础设施设计等工作