Network Analysis in Python : a brief Introduction

---

Network Analysis in Python
A Brief Introduction
Oliver Posegga
University of Bamberg,
An der Weberei 5, 96047 Bamberg, Germany
http://www.uni-bamberg.de/sna/
Abstract. This tutorial provides an entry-level introduction to social net-
work analysis using Python and NetworkX. We discuss Python as a
platform for network analysis and provide a systematic overview on the
available libraries that elevate Python to a powerful toolbox for network
research. Further, we introduce the fundamental concepts of network
analysis and visualization, which we illustrate with practical examples
based on a freely available dataset that we analyze with the software in-
troduced in the beginning of the tutorial.
Goals
The goal of this tutorial is to provide a brief but comprehensive introduction to so-
cial network analysis using Python. After attending the tutorial, participants will
be familiar with the basic concepts of network analysis, know how to analyze net-
works from a multi-level multi-theory perspective, understand the fundamentals
of the Python ecosystem and know how to quickly setup their own Python environ-
ment. Further, they will be able to model, analyze, and visualize simple networks
from freely available datasets using contemporary Python libraries.
Requirements
This course is designed to be an entry-level tutorial for individuals interested in
social network analysis and serves as a starting point and overview on the topic.
Participants are not required to be familiar with social network analysis and related
software in general. Previous knowledge, however, will be beneficial to understand
the topics of the tutorial. Participants who are already familiar with social network
SOCNET 2018, February 28, 2018
3
https://doi.org/10.20378/irbo-51793
brought to you by 
CORE
View metadata, citation and similar papers at core.ac.uk
provided by OPUS - Publikationsserver der Universität Bamberg

---

analysis and Python are not the primary target audience of the tutorial, but might
be interested in some of the advanced topics (e.g. interactive network visualization
using Python and d3.js [2]), which are briefly discussed and demonstrated as an
outlook at the end of the tutorial.