Contenu
• introduction
• models of networks (including Erdos-Renyi, PA and configuration model)
• dynamics on networks I: random walks
• centrality measures
• assortativity and homophily
• community detection
• stochastic Block Models
• dynamics on networks II: epidemic Spreading
Méthodes d'enseignement
Après une quinzaine d’heures de cours, les étudiants travailleront à un projet sur les aspects mathématiques et/ou computationnels de la science des réseaux.
Mode d'évaluation
Les étudiants devront, par groupes de deux ou trois, remettre un projet dans lequel ils devront reproduire et présenter de manière critique les résultats d’un ou plusieurs articles de recherche. Les projets seront présentés lors de la période d’examens.
Sources, références et supports éventuels
Un syllabus sera mis à disposition des étudiants.
Langue d'enseignement
Français
Lieu de l'activité
NAMUR
Faculté organisatrice
Faculté des sciences
Rue de Bruxelles, 61
5000 NAMUR
Cycle
Etudes de 2ème cycle
| Bloc | Crédits |
Master 60 en sciences physiques | 1 | 5 |
Master 120 en sciences physiques, à finalité didactique | 1 | 5 |
Master 120 en sciences physiques, à finalité approfondie | 1 | 5 |
Master 120 en sciences informatiques, à finalité spécialisée en data science | 1 | 5 |
Master 120 en sciences physiques, à finalité spécialisée en physique du vivant | 1 | 5 |
Certificat d'université d'Executive Master en data science | 1 | 5 |
Master 120 en ingénieur de gestion, à finalité spécialisée en data science | 1 | 5 |
Master 120 en sciences physiques, à finalité didactique | 2 | 5 |
Master 120 en sciences mathématiques, à finalité spécialisée en data science | 2 | 5 |
Master 120 en sciences physiques, à finalité approfondie | 2 | 5 |
Master 120 en sciences physiques, à finalité spécialisée en physique du vivant | 2 | 5 |
Master 120 en sciences physiques, à finalité spécialisée en physique et data | 2 | 5 |