Complex Network Analysis in Python: Recognize - Construct - Visualize - Analyze - Interpret 1st Edition
Artikelnr.: 21062592

Complex Network Analysis in Python: Recognize - Construct - Visualize - Analyze - Interpret 1st Edition

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Produktdetails

Learn the fundamentals of complex network analysis using Python. Analyze large networks, derive insights, and apply the method in research. Ideal for researchers, students, and professionals. Shop now at Ubuy Switzerland.
Publisher Pragmatic Bookshelf
Publication date February 27, 2018
Edition 1st
Language English
Print length 262 pages
ISBN-10 1680502697
ISBN-13 978-1680502695
Item Weight 1 pounds (450 grams)
Dimensions 7.5 x 0.55 x 9.25 inches (19.1 x 1.4 x 23.5 cm)

PRODUKTBESCHREIBUNG

Complex Network Analysis in Python: Recognize - Construct - Visualize - Analyze - Interpret 1st Edition

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LAN Editorial Review

The 1st edition of "Complex Network Analysis in Python: Recognize - Construct - Visualize - Analyze - Interpret" is a highly recommended resource for those looking to delve into the world of graph databases. The book offers a great introduction to the topic, providing concrete examples and Python code that can be used in real-world projects. The author's writing style is clear and concise, making the content easily understandable. The book is well formatted and incorporates an educational yet sometimes entertaining approach. It is particularly suited for those new to network science, providing a solid foundation in the subject. However, some readers may find that the book falls short in terms of its coverage of algorithms and measures, which are only briefly touched upon and lack depth. Despite this, the book still serves as a valuable resource for individuals interested in network science and its application. Overall, "Complex Network Analysis in Python: Recognize - Construct - Visualize - Analyze - Interpret" is a highly recommended educational tool for beginners in graph databases, offering concrete examples and Python code to guide readers through their own projects.

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Vorteile

  • Provides a great introduction to graph databases
  • Offers concrete examples and Python code for practical application
  • Clear and concise writing style
  • Well formatted and incorporates an educational yet sometimes entertaining approach

Nachteile

  • Coverage of algorithms and measures is superficial

Produktpreisverlauf

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