Scuola di Medicina e Chirurgia
Università Magna Graecia di Catanzaro
Università Magna Graecia di Catanzaro
Lo scopo del corso è articolato in tre dimensioni principali. Anzitutto, studentesse e studenti acquisiranno i principi fondamentali della scienza delle reti (Network Science), comprendendo le tecniche di analisi delle reti complesse e i modelli di base per descrivere le dinamiche che vi si sviluppano (ad esempio contagio sociale, fenomeni virali, diffusione di epidemie). In secondo luogo, saranno introdotti ai metodi computazionali per analizzare insiemi di dati rappresentabili come reti, con particolare attenzione alla struttura del grafo e ai processi dinamici che vi si manifestano. Infine, verranno illustrati i principi della visualizzazione delle informazioni, con un focus specifico sulla rappresentazione e sull’analisi visuale di dati complessi sotto forma di grafi e oltre. Il corso contribuisce agli obiettivi formativi dell’area delle reti e dei sistemi informatici, nonché a quelli relativi ai sistemi per il trattamento dell’informazione del Corso di Laurea Magistral
Collegamenti Veloci:Il corso ha tre obiettivi principali: introdurre i principi della Scienza delle Reti, con tecniche di analisi e modelli per studiare le dinamiche su reti complesse; fornire strumenti computazionali per l’analisi di dati rappresentabili come grafi e dei processi dinamici che li caratterizzano; presentare i fondamenti della visualizzazione delle informazioni, con attenzione alla rappresentazione e all’analisi visuale di dati complessi in biologia e medicina.
Reti Complesse e "Analisi di rete" Introduzione alle reti complesse Ripasso su teoria dei grafi Legami forti e deboli Omofilia Analisi di reti complesse con Python Centralità, Robustezza, Partizionamento di Grafi Modelli di rete, Grafi Casuali, Reti Small World Modelli a collegamento preferenziale Comunità Reti con segno Reti dirette e pesate La struttura del Web Analisi dei collegamenti, ricerca sul Web Cascate di Informazioni Comportamento a cascata in reti Effetti di rete Leggi di potenza e fenomeni Rich-Get-Richer Piccoli mondi e ricerca Epidemie e diffusione di epidemie in reti eterogenee Introduzione ai grafi temporali e agli ipergrafi Graph Representation Learning (embedding di nodi, reti neurali a grafo, modelli generativi di grafi) Visualizzazione dell'informazione Grafici e plot di base, visualizzazione di dati multivariati Principi di percezione, colore, progettazione e valutazione Visualizzazione testuale Interattività e animazione Visualizzazione di dati temporali Visualizzazione di dati geospaziali Visualizzazione di dati gerarchici Visualizzazione di dati di rete
Titolo: A First Course in Network Science Anno pubblicazione: 2021 Editore: Cambridge University Press Autore: Filippo Menczer, Santo Fortunato , and Clayton A. Davis ISBN 9781108471138 Obbligatorio: Si
L’esame prevede due progetti (data visualization e analisi di reti, rispettivamente 30% e 20%) e una prova orale (50%). Ogni parte è valutata in trentesimi e superata con almeno 18/30; il voto finale è la media pesata delle tre prove