L'étude des réseaux complexes est devenue centrale en science des données. Ces grands jeux de données organisés en réseaux, c'est-à-dire composés d'un très grand nombre d'entités en interaction entre elles, se retrouvent dans des contextes aussi variés que l'informatique, les sciences sociales, la biologie, la médecine, la linguistique, les transports, les communications, l'économie, la production industrielle et d'autres encore. L'étude de ces réseaux est devenue cruciale pour répondre aux questions qui se posent dans tous ces contextes. Le cours fournira les notions et outils de base pour la manipulation et l'analyse de ces immenses jeux de données. Incontournable dans la panoplie du data scientist.
Le cours couvrira en particulier les aspects suivants: - propriétés fondamentales de ces réseaux (densité, distribution des degrés, coefficient de clustering, distances), - les modèles classiques (Erdos-Rényi, Configuration model, Watts-Strogatz, Barabasi-Albert), - mesures de centralité (pierre angulaire du succès de Google), - structure communautaire, - prévision de liens (mécanisme des systèmes de recommandation), - réseaux dynamiques, - phénomènes de diffusion.
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