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Imagen que muestra una red social analizada con técnicas de data mining para big data

CursoSocial Network Analysis

Aprendé a investigar y representar sistemas complejos de vínculos sociales en modelos analíticos para todo tipo de aplicaciones comerciales, de investigación, etc.

Tecnologías que se utilizan a lo largo de Social Network Analysis
cienciasdedatos

Descripción

Las técnicas del Social Network Analysis (o por sus siglas SNA) nos permiten investigar estructuras sociales de cualquier naturaleza a partir de las teorías de grafos para identificar de manera clara y comprensible la dinámica de las interrelaciones entre individuos y grupos de un ecosistema. Su creciente utilización en la optimización de campañas comerciales y acciones de investigación social ha posicionado al SNA entre una de las herramientas analíticas más importantes entre las industrias del marketing, ventas y publicidad.

En este curso vas a aprender a pensar y construir un modelo SNA a partir del estudio de redes con data sets de twitter para su posterior implementación en campañas de marketing para publicidad, ventas, influenciación y customer research.

En la última parte del curso el alumno es invitado a participar en laboratorios de prácticas reales auspiciados por distintas empresas y organizaciones.

Ver Menos

El curso inicia introduciendo al alumno en la teoría de redes y la utilización de los grafos como herramientas efectivas para el estudio y representación de las relaciones entre entidades (como por ejemplo las interacciones entre individuos y grupos, entre individuos y páginas web, etc) a través de la utilización de Gephy y R.

Se enseñará a caracterizar una red y los nodos según propiedades fundamentales: tamaño, diámetro, forma, densidad, cantidad de conexiones por nodo, para calcular la dimensionalidad de la red, y se obtendrán las medidas de centralidad de los nodos para la identificación de influenciadores y actores-semilla para entender la capacidad viral de la red en cuestión.

La caracterización dimensional de la red nos permitirá luego identificar y evaluar la formación de comunidades diferenciales y definir el nivel de pertenencia y participación entre estas y los individuos de la red.

Por último, una vez representado y caracterizado el sistema, evaluaremos la ejecución de distintos tipos de campañas con fines comerciales trabajando en el proceso de ajuste que requieren los modelos cuando estos son bajados a sus campos reales de implementación.

Hacia el final del curso los alumnos serán invitados a participar en un conjunto de proyectos-laboratorio patrocinados por empresas y organizaciones de distintos rubros que proveerán data-sets de sus respectivas redes sociales de Facebook y Twitter para su análisis e investigación.

Saber Más

Al finalizar el curso el analista será capáz de:

  • Comprender la teoría de redes y su utilización para el análisis de ecosistemas sociales digitales.
  • Utilizar grafos con Gephi para el análisis exploratorio de las redes.
  • Caracterizar una red según sus propiedades fundamentales.
  • Analizar los nodos de la red según su cantidad y cardinalidad de vínculos e interacciones.
  • Determinar la capacidad de viralización de una red.
  • Identificar grupos de pertencencia y relaciones entre grupos, individuos y entidades.
  • Realizar el ajuste de un modelo teórico a su campo de implementación según los objetivos buscados.

A quiénes va dirigido

Este curso es ideal para analistas de marketing, investigadores de mercado, investigadores sociales, etc.

Pre requisitos

Se requiere conocimientos sólidos en Data Mining, Técnicas de Clustering y manejo de R.

Se recomienda hacer los cursos Análisis Exploratorio con R, Data Mining Aplicado y Técnicas de Clustering.

Duración y Costo 21hs $4750 ó hasta 12 cuotas de $594 -10% por inscripción temprana Ver Formas de Pago
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