Data Science et ArchivesData Scientist
Outil d'Analyse Réseau
Projet d'analyse de réseaux d'acteurs utilisant la théorie des graphes. Implémentation d'algorithmes de centralité et de détection de communautés avec NetworkX.
Analyse approfondie d'un réseau de collaboration scientifique. Utilisation de métriques de centralité (PageRank, Betweenness) pour identifier les acteurs clés.
Étude de Cas
Données non structurées
- Nécessité d'analyser un vaste réseau de collaboration scientifique
- Difficulté à identifier les acteurs clés (influenceurs, ponts)
- Besoin de visualiser ces dynamiques de groupe complexes
Algorithmes de Graphes
- Utilisation de Python et de la librairie NetworkX
- Implémentation d'algorithmes de centralité (PageRank, Betweenness)
- Création de visualisations claires des communautés avec Matplotlib
Insights Actionnables
- Identification immédiate des individus clés du réseau
- Mise en évidence visuelle des différentes communautés
- Script robuste réutilisable pour d'autres jeux de données
Stack Technique
Python
Langage de référence pour la Data Science
NetworkX
Manipulation de graphes complexes