Análise de redes sociais: mapeando conexões e influências — WalkSelf
4.8 (4) ⏱ 2 h 54 min 📚 29 aulas

Análise de redes sociais: mapeando conexões e influências

Aprenda a analisar as estruturas científicas por trás das relações humanas e redes organizacionais através de teoria escrita e exercícios analíticos práticos.

  • 💬 Instrutor de IA
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  • 🕐 Comece quando quiser
    Sem horários nem prazos: aprenda no seu ritmo, quando quiser.
  • 🌐 Em português
    Aulas, tarefas e certificado: tudo totalmente no seu idioma.

Sobre este curso

As redes sociais são mais do que apenas plataformas digitais; elas são as estruturas invisíveis que moldam nossas vidas pessoais, carreiras profissionais e sociedades globais. Este curso transforma sua compreensão intuitiva das conexões sociais em um rigoroso conjunto de habilidades analíticas, permitindo que você quantifique a influência, identifique os principais atores e preveja o fluxo de informações. Ao seguir este currículo estruturado baseado em texto, você passará de definições básicas para análises estruturais complexas.Você ganhará a capacidade de olhar para qualquer grupo - de uma pequena equipe de escritório a uma comunidade digital global - e ver os padrões subjacentes que determinam como o poder e o conhecimento se movem pelo sistema. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de rede, incluindo nós, arestas e noções básicas de teoria dos grafos - Calcular medidas de centralidade para identificar os membros mais influentes de uma rede - Analise estruturas e agrupamentos comunitários para encontrar subgrupos ocultos - Avalie a difusão de informações e como as ideias se espalham através de diferentes topologias de rede - Aplique estruturas éticas à análise de dados sociais e considerações modernas de privacidade - Pratique o mapeamento de cenários do mundo real, desde hierarquias organizacionais até padrões de interação digital O curso começa com a terminologia essencial e a história da ciência de rede antes de progredir para os métodos usados para decodificar relacionamentos humanos complexos.Você lerá explicações detalhadas e aplicará seus conhecimentos por meio de exercícios escritos projetados para construir sua confiança analítica. Este curso é projetado para iniciantes interessados em ciência de dados, sociologia ou gerenciamento, e não requer experiência prévia em ciências de rede ou matemática avançada.Comece a construir sua experiência na ciência das conexões hoje.

O que você vai receber

  • 📜 Certificado de conclusão
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  • 💬 Tutor AI pessoal
    Travou em uma aula? Pergunte ao seu tutor integrado qualquer coisa, a qualquer hora.
  • ♾️ Acesso vitalício
    Volte quando quiser, sem expirar
  • 📱 Celular ou computador
    Funciona em qualquer dispositivo
  • 💸 Reembolso em 14 dias
    Sem perguntas
  • Curto e focado
    2 h 54 min de conteúdo prático

Avaliações (4)

Maria Georgieva BG Aluno verificado
★ 5 · 10 julho 2026

Curso brilhante! O fluxo de informações foi perfeito, e os exemplos realmente solidificaram os conceitos.

Htet Paing MM
★ 5 · 1 julho 2026

Este curso superou minhas expectativas!A estrutura foi lógica e as ideias obtidas são imediatamente aplicáveis.

渡辺 颯太 JP Aluno verificado
★ 5 · 9 junho 2026

Gostei muito do fluxo disso. As aplicações práticas discutidas foram no local.

Jules Meyer BE Aluno verificado
★ 4 · 7 junho 2026

Machine Translated Gostei muito deste curso. A maneira como as informações foram apresentadas foi excelente e as aplicações práticas foram destacadas de forma eficaz.

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Perguntas frequentes

O que preciso para fazer este curso? +

Só um celular ou computador com internet. Sem instalações nem hardware especial.

Como faço para pagar? +

Com cartão via Stripe. Não guardamos dados do cartão — o Stripe processa com segurança.

Posso pedir reembolso? +

Sim — reembolso integral em 14 dias, sem perguntas.

Por quanto tempo terei acesso? +

Para sempre. Uma vez comprado, o curso é seu para revisar quando quiser.

Vou receber um certificado? +

Sim. Ao concluir, você recebe um certificado que pode adicionar ao seu perfil do LinkedIn.

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