Social media analytics

  • Unterricht

    Details

    Fakultät Math.-Nat. und Med. Fakultät
    Bereich Informatik
    Code UE-SIN.08609
    Sprachen Englisch
    Art der Unterrichtseinheit Vorlesung
    Kursus Master
    Semester SP-2023

    Zeitplan und Räume

    Vorlesungszeiten Dienstag 14:15 - 17:00, Wöchentlich (Frühlingssemester)
    Strukturpläne 3h par semaine durant 14 semaines
    Kontaktstunden
    		42

    Unterricht

    Verantwortliche
    • Cudré-Mauroux Philippe
    Dozenten-innen
    • Cudré-Mauroux Philippe
    • Khayati Mourad
    Beschreibung

    The course will cover techniques and algorithms to analyze the structure of large social networks, and to identify their main properties. We start by introducing the basic concepts of social media analytics. Next, the course will delve into studying the main measures and models used for social media networks and techniques applied to identify communities. Then, the course will cover social media application topics including, diffusion/influence in social networks, crowdsourcing in the web, social recommendation and location-based social media.
    Lernziele

    On successful completion of this course, you will be able to:
    • Analyze a social media network and identity its main properties
    • Understand how to apply clustering techniques to detect communities
    • Apply matrix factorization/decomposition techniques on social media networks
    • How to boost recommendation systems using user social networks
    • Identify the main characteristics of human mobility in social networks and its applications
    Bemerkungen

    MSc-CS BENEFRI - (Code Ue: 63091 / Track: T6) The exact date and time of this course as well as the complete course list can be found at http://mcs.unibnf.ch/.

    Course and exam registration on ACADEMIA (not myunifr.ch). Please follow the instructions on https://mcs.unibnf.ch/organization/
    Soft Skills Nein
    ausserhalb des Bereichs Nein
    BeNeFri Ja
    Mobilität Ja
    UniPop Nein
  • Einzeltermine und Räume
    Datum Zeit Art der Unterrichtseinheit Ort
    21.02.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    28.02.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    07.03.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    14.03.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    21.03.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    28.03.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    04.04.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    18.04.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    25.04.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    02.05.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    09.05.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    16.05.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    23.05.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
    30.05.2023 14:15 - 17:00 Kurs PER 21, Raum C230
  • Leistungskontrolle

    Schriftliche Prüfung

    Bewertungsmodus Nach Note
  • Zuordnung
    Zählt für die folgenden Studienpläne:
    Digitale Neurowissenschaft (Spezialisierter Master) 120 [MA]
    Version: 2023_1/V_01
    sp-MSc in Digitaler Neurowissenschaft, obligatorischen UE (Praktika, Projekte, Seminare) > sp-MSc in Digitaler Neurowissenschaft, obligatorischen UE (ab HS2023)
    Ergänzende Lehrveranstaltungen in Naturwissenschaften
    Version: ens_compl_sciences
    Paquet indépendant des branches > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)
    Informatik [3e cycle]
    Version: 2015_1/V_01
    Weiterbildung > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)
    Informatik [POST-DOC]
    Version: 2015_1/V_01
    Weiterbildung > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)
    MSc in Informatik (BeNeFri)
    Version: 2023_1/V_01
    MSc in Informatik (BeNeFri), Vorlesungen, Seminare und Masterarbeit > T6: Data Science
    Ma - Accounting and Finance - 120 ECTS
    Version: 2024/SP_V01_DD_Caen
    UniFrKurse > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": mind. 2 Kurse > DAT: Data Analytics
    Ma - Accounting and Finance - 90 ECTS
    Version: 2021/SA_V01 Dès SA-2024
    Kurse - 72 ECTS > Modules "Data Analytics" et "Audit et Fiscalité": mind. 3 Kurse > DAT: Data Analytics > Wahlkurse
    Ma - Betriebswirtschaftslehre - 90 ECTS
    Version: 2021/SA_v03 dès SA-2024
    Kurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Mindestens 3 Module zu mindestens 18 ECTS und 2 abgeschlossene Kernkurse > Validierungselement-Gruppe des DAT-Moduls > DAT: Data Analytics > Wahlkurse
    Kurse: mind. 72 ECTS > Modules - min 54 ECTS > Wahlkurse, die ausserhalb des Rahmens eines zu validierenden Moduls belegt werden > Wahlkurse in den Modulen in Betriebswirtschaftslehre > Wahlkurse für den Master in Betriebswirtschaftslehre
    Ma - Business Communication : Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
    Version: 2020/SA_V02
    Kurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics
    Kurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Wirtschaftsinformatik > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Kurse - 60 ECTS > Optionsgruppe > Wirtschaftsinformatik > Kurse > Module Informatik > Data Science
    Ma - Data Analytics & Economics - 90 ECTS
    Version: 2020/SA-v01
    Courses min 63 ECTS > Mandatory Modules (45 to 63 ECTS) > Module I: Data Analytics (Data)
    Ma - International and European Business - 90 ECTS
    Version: 2021/SA_v01 dès SA-2024
    Courses > Module > One complete module taken from the following list > DAT Module validation element group > DAT: Data Analytics > Wahlkurse
    Courses > Module > Elective courses of the management modules > Elective courses of the management modules > Wahlkurse für den Master in Betriebswirtschaftslehre
    Ma - Marketing - 90 ECTS
    Version: 2021/V03 dès SA-2024
    Kurse - 72 ECTS > Zusatzmodul > Validierungselement-Gruppe des DAT-Moduls > DAT: Data Analytics > Wahlkurse
    Ma - Wirtschaftsinformatik - 90 ECTS
    Version: 2020/SA-v01
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik/Informatik > Data Science
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Betriebswirtschaftslehre - max. 15 ECTS > DAT: Data Analytics
    Kurse - min. 45 ECTS > Module Wirtschaftsinformatik - min. 22 ECTS > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    NfMa - Betriebswirtschaftslehre - 30 ECTS
    Version: 2021/SA_V01
    Wahlkurse - 30 ECTS > DAT: Data Analytics
    NfMa - Data Analytics - 30 ECTS
    Version: 2020/SA-v01
    À choix 9 crédits ECTS > Data Science
    À choix 9 crédits ECTS > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    NfMa - Wirtschaftsinformatik - 30 ECTS
    Version: 2020/SA_V01
    Kurse > Module Informatik > Data Science
    Kurse > Module Wirtschaftsinformatik > TMD: Technologies and Modelling for Digitalization
    Kurse > Module Betriebswirtschaftslehre > DAT: Data Analytics
    Zusatz zum Doktorat [PRE-DOC]
    Version: 2020_1/v_01
    Zusatz zum Doktorat (Math.-Nat. und Med. Fakultät) > UE für Vertiefungsstudium in Informatik (Niveau Master)