Курс «Network Science», літо 2018

Метою даного курсу є ознайомити студентів з міждисциплінарною наукою про складні мережі та з можливостями її застосування. Теми, які будуть розкриті у цьому курсі включають математичний апарат мереж (основи теорії графів), аналіз даних, а також їх застосування до соціальних процесів, біологічних та технологічних систем, тощо. Студенти будуть ознайомлені зі сучасним станом досліджень складних мереж та зможуть використати отримані знання для набуття практичних навичок для аналізу реальної системи під час майстерні наприкінці курсу.

Загальна тривалість курсу – 15 занять.

Кількість ECTS – 4 кредити.

Детальна структура курсу

Частина 1. Вступ. Теорія графів і складні мережі. Випадкові графи. Програмні продукт для аналізу графів.

Буде розглянуто питання зародження науки про мережі, відмінності між наукою про мережі та теорією графів. Деякі приклади реальних соціальних, технологічних та біологічних мереж буде представлено у вигляді графів та зроблено короткий огляд їх основних кількісних характеристик. Студенти будуть ознайомлені з програмними продукти для аналізу та візуалізації графів.

Частина 2. Властивість безмасштабності. Модель Барабаші-Альберт. Еволюційні моделі мереж.

Взявши за приклад декілька реальних мереж (мережу Інтернет, WWW, наукової співпраці, соціальну мережу голлівудських акторів, аеропортів та рейсів) буде показано суттєві відмінності між кількісними властивостями графів, що відповідають цим мережам та класичним графом Ердоша-Рені. Будуть розглянуті генеративні моделі графів, що здатні відтворити реальні системи більш коректно.

Частина 3. Важливість вузлів. Поняття центральностей. Стійкість та вразливість мереж до випадкових збоїв та спрямованих атак.

Розглядаючи технологічні транспортні мережі буде уведено поняття центральностей вузлів та інтерпретовано їхній зміст. Буде кількісно оцінено стійкість та вразливість таких систем до різного типу впливів (випадкових руйнувань та спрямованих атак) та показано зв’язок між топологічною структурою графа та вразливістю відповідної мережі.

Частина 4. Задачі знаходження кластерів. Модулярність.

Буде розглянуто ряд альтернативних підходів до знаходження кластерів у складних мережах, продемонстровано їх ефективність як на порівняно невеликих бенчмарках, так і на достатньо великих соціальних мережах абонентів у системі мобільного спілкування. Наостанок буде показано обмеження даних підходів.

Частина 5. Процеси на мережах. Поширення вірусів та ідей, моделі формування думки у суспільстві.

Буде розглянуто питання поширення вірусів, думок та ідей у соціальних мережах. Дані моделі можуть бути застосовані до широкого кола процесів як у реальному, так і у віртуальному світах. Будуть розглянуті моделі поширення ідей, культурних особливостей та формування думки у суспільстві.

Майстерня із практичних застосувань аналізу мереж.

Студенти здійснять детальний аналіз однієї чи декількох реальних мереж та проведуть інтерпретацію отриманих результатів. Викладачі майстерень уточнюються.

Майстерня із застосування аналізу мереж буде проходити орієнтовно в другий тиждень липня. Участь в майстерні оплачується окремо.

Вимоги до попередніх знань учасників курсу

  • Основи теорії ймовірностей та математичної статистики
  • Лінійна алгебра
  • Диференціальне та інтегральне числення
  • Комбінаторика
  • Основи теорії графів.
  • Програмування на Python
  • Англійська мова (для читання літератури)

Учасники курсу повинні мати власний комп’ютер (ноутбук) з собою.

Дати проведення курсу

Навчання на курсі розпочинається 23 травня (середа). Заняття будуть проводитися по середах та четвергах у вечірній час з 18:00 до 20:00 в Українському Католицькому Університеті. Дати курсу:

  • 23-24 травня
  • 30-31 травня
  • 6-7 червня
  • 13-14 червня
  • 20-21 червня

Зарахування на курс

Зарахування на курс відбувається на конкурсній основі. Апліканти заповнюють реєстраційну форму: goo.gl/forms/CKyNYXdWUXWSSAPq1.

При відборі учасників береться до уваги персональна мотивація, попередній досвід в аналітиці даних (Data Science). Кінцевий термін прийому заявок на курс — 16 травня (включно). Оголошення результатів відбору — до 18 травня.

Увага! Організатори залишають за собою право закрити реєстрацію на курс раніше в разі наявності достатньої кількості заявок для заповнення вакантних місць в класі. У разі необхідності організатори також можуть попросити провести онлайн співбесіду з кандидатами на участь задля уточнення питань реєстраційної форми, а також перевірки рівня необхідних знань.

Вартість навчання

Загальна вартість курсу «Network Science» становить 11 500 грн. Оплата виконується двома частинами:

  • до 22 травня — 6 000 грн;
  • до 6 червня — 5 500 грн.

Реквізити для оплати учасникам будуть надані через електронну пошту. В разі не проведення першого траншу оплати, організатори лишають за собою право скасувати реєстрацію учасника та звільнити місце для іншого кандидата. В разі виникнення фінансових питань, просимо звертатися якомога швидше (контактна інформація наведена нижче).

Сертифікати

По завершенню курсу учасники в разі отримання позитивної оцінки (виконання мінімум 60% завдань) отримають сертифікат учасника курсу. Сертифікат учасника може бути використаний для зарахування навчальний кредитів за аналогічний курс в університетах в разі наявності такої можливості.

Про викладача

Vasyl Palchykov is a researcher at the Institute for Condensed Matter Physics, NAS of Ukraine. Recently he conducted a research project at SoftServe in the areas of Data Science and Agent-based Modeling (ABM) on applying ABM to investigate and improve blockchain-based business solutions. In the past, he performed research on the edge of Physics, Computer and Social Sciences at Aalto University (Finland) and Leiden University (the Netherlands) and has a number of publication in international scientific journals. His research has been highlighted by such media as The Economist, BBC News, LA Times and Scientific American.

Контактна інформація

E-mail: [email protected]
Facebook: www.facebook.com/ucucsds/