A First Course in Network Science
Menczer, Filippo; Fortunato, Santo; Davis, Clayton A.
Idioma: inglés
Editorial: Cambridge University Press, 2020
- Primera edición
- Tapa dura
- Usado

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Condition: Excellent. Clean, no highlights. An accessible undergraduate textbook providing an introductory guide to the fundamentals of network science. This beginner-friendly network analysis book focuses on practical skills development and real-world applications across diverse fields like computational social science, network biology, data science careers, and engineering systems design. It teaches basic network concepts like nodes, edges, hubs, small-world networks, community detection in complex systems, and network dynamics, using hands-on Python programming tutorials and extensive homework problems to help students analyze and visualize network data with minimal prior mathematics or computing background. The book is particularly relevant for understanding online social media networks and the spread of digital misinformation via weighted directed graph analysis.
N° de ref. del artículo ABE-1760353100885
- Título
- A First Course in Network Science
- Autor
- Menczer, Filippo; Fortunato, Santo; Davis, Clayton A.
- Editorial
- Cambridge University Press
- Año de publicación
- 2020
- Estado
- Excelente
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa dura
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1108471137
- ISBN 13
- 9781108471138
- Edición
- 1ª Edición
- Peso del artículo
- 771 gramos
- Dimensiones
- 1.905x19.05x24.765 cm
- Catálogos de vendedores
- Data science, Networks Data Science
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Acerca del autor
Santo Fortunato is Director of the Network Science Institute and Professor of Informatics at Indiana University, Bloomington. His current research is focused on network science, specifically network community detection, computational social science, and the 'science of science'. He received the German Physical Society's Young Scientist Award for Sociophysics and Econophysics in 2011 for his important contributions to the physics of social systems. He is Founding Chair of the International Conference on Computational Social Science (IC2S2).
Clayton A. Davis is an Informatics Ph.D. candidate at Indiana University, Bloomington and he holds B.S. and M.A. degrees in Mathematics. His research is concerned with the development of big-data platforms for social media analytics, machine learning algorithms for combating online abuse, design of crowdsourcing platforms, and the role of social media in social movements. His work on social bot detection was featured in major news outlets worldwide. His Web tools, including Botometer, Kinsey Reporter, and the Observatory on Social Media, answer millions of queries from thousands of users weekly. He won the 2017 Informatics Associate Instructor Award for his role in the development of high-quality teaching material for network science courses.
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