社交网络大数据的应用到底有多大的价值？
随着互联网技术高速的发展，网民的数量呈指数上升，社交网络进入了强调用户参与和体验的时代。
移动互联网时代，UGC（用户产生内容）不断发展，社交网络（Social Network）已经不断普及并深入人心，用户可以随时随地在网络上分享内容，由此产生了海量的用户数据。面对大数据时代的来临，复杂多变的社交网络其实有很多实用价值。
看一组数据：
微信每分钟395833人登录微信，19444人在进行视频或语音聊天；
新浪微博每分钟发出（或转发）64814篇微博；
Facebook用户每天共享的东西超40亿;
Twitter每天处理的数据量超3.4亿;
Tumblebr博客作者每分钟发布2.7万个新帖;
Instagram用户每天共享3600张新照片……
由此可以看出，社交网络生成的用户数据的价值已远远大于平台本身。相对于搜索、电商等大数据，社交用户行为数据传导路径更短，具有更高的价值。
典型的案例之一：社交网络大数据颠覆美国总统竞选定律
号称“世界上最*的国家”的美国，有着这样的总统选举铁律：谁花的钱越多，赢得选举的几率就越大。但是，2012年美国总统奥巴马的再次当选创造了一个奇迹：在他获胜前的 70 年时间里，还没有一位美国总统能够在全国失业率高于 7.4% 的情况下连任成功；而在整个竞选过程中，奥巴马团队的花销不到3 亿美金，竞争对手罗姆尼花了近 4 亿美金却仍然败选！
想通过社会网络分析得知更多看似不可能的如何变成确定吗？
社会网络分析方法是由社会学家根据数学方法﹑图论等发展起来的定量分析方法，近年来，该方法在职业流动、城市化对个体幸福的影响、世界政治和经济体系、国际贸易等领域广泛应用，并发挥了重要作用。
从社会网络的角度出发，人在社会环境中的相互作用可以表达为基于关系的一种模式或规则，而基于这种关系的有规律模式反映了社会结构，这种结构的量化分析是社会网络分析的出发点。社会网络分析不仅仅是一种工具，更是一种关系论的思维方式。可以利用来解释一些社会学、经济学、管理学等领域问题。
从零基础掌握社会网络分析，使用Python作为载体, 结合理论知识实际操作,
2020年9月19-20日
讲师介绍：
张忠元, 理学博士, *财经大学教授, 博士生导师, 中国计算机学会高级会员, 果壳网科学顾问。
主要研究兴趣在复杂网络分析和数据挖掘. 在Data Mining and Knowledge Discovery,Physical Review E, EPL, Knowledge and Information Systems, Scientific Reports, 中国科学等国内外著名期刊上发表学术论文十余篇。爱思唯尔杰出审稿人, 担任Data Mining and Knowledge Discovery,Physica A, Management Science等著名期刊的匿名审稿人。
第1讲（3小时）
欧拉七桥问题 （0.5小时）
图论的发展历史 （0.25小时）
复杂网络分析的发展历史 （0.25小时）
图论的现状和主要关注的问题 （1.5小时）
Python编程的基础知识（0.5小时）
第2讲（3小时）
图论相关编程实践（0.5小时）
复杂网络分析的现状和主要关注的问题 （0.25小时）
复杂网络的小世界性质 （0.5小时）
ER、WS、BA网络生成模型 （0.5小时）
其它生成模型, 产生具有特定拓扑结构性质的网络 （0.25小时）
使用Python进行实操生成网络 (0.25小时)
复杂网络拓扑结构的稳健性和易感性（0.5小时）
第3讲（3.5小时）
复杂网络的同配性概念和计算（0.25小时）
弱连边的强度（0.25小时）
复杂网络点的中心性 （0.5小时）
复杂网络的社团结构探测: 方法和评价（0.5小时）
链路预测（0.5小时）
符号网络、多层网络和含时网络分析（0.5小时）
以上均使用python实际操作 （0.5小时）
网络的低维嵌入（0.5小时）
第4讲（3小时）
复杂网络上的博弈论（0.5小时）
SI、SIS、SIR 模型 （0.5小时）
线性阈值模型、级联模型 （0.25小时）
以上模型的性质, 关系和区别 （0.25小时）
以上模型的python实操 （0.25小时）
案例、文献阅读、机动、互动和答疑时间（1小时）
本次授课特别增设“可视化”彩蛋，让你的输入完美输出。添加链接描述