COURSE
BENEFITS:
PROFESSOR
CHING-YUNG LIN:
Ching-Yung Lin
is the IBM Lead of the Social and
APPLICABLE
DEGREE PROGRAMS:
COURSE FEES:
Lecturer/Manager: |
Ching-Yung Lin |
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Day & Time
Class |
Monday 7:00pm - 9:30pm |
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Location: |
Mudd 227 |
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Credits for course: |
3 |
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Class Type: |
Lecture |
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Prerequisites: |
Basic courses in
probability & statistics such as E3658 (Probability) and signal
processing such as E3801 (Signals and Systems). Students need to know at
least one programming language or statistical tool (Matlab,
C, Java, C++, Perl, Python, SPSS, R) for finishing homeworks. Students outside the |
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Description: |
Network as a new
scientific discipline is emerging. Entities -- people, information, societies,
nations, devices -- connect to each other and form all kinds of intertwined
networks. Social-informatic networks are becoming
part of our daily life. How do we analyze these “Big Network
Data”? Researchers from multiple
disciplines -- electrical engineering, computer science, sociology, public
health, economy, management, politics, laws, arts, physics, math, etc –
are interacting with each other to build up common grounds of network science.
Network theories are being formed for describing the dynamics, behaviors, and
structures. A systematic mathematical formalism that enables predictions of
network behavior and network interactions is also emerging. Trans-disciplinary
approaches are usually required to lay the foundations of this science and to
develop the requisite tools. Network data analysis will
become essential for graduate or senior students pursuing advanced
understanding in Signal Processing. For its interdisciplinary nature, it is
also suitable for students in other disciplines conducting researches in
various forms of networks. Students shall learn
fundamental network analysis concept, math, and tools, and gain hand-on
experiences. Students will need to choose final project topic of their
interest and conduct comprehensive study or preliminary research. |
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TA: |
Xiao-Ming Wu
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Required Text(s): |
Textbook: |
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Reference Text(s): |
class notes, and reference papers will be available at http://www.ee.columbia.edu/~cylin/course/netsci/NetSci_syllabus.html |
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Homework(s): |
four assignments including analytical questions and programming |
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Project(s): |
one final project in which students may conduct researches of network science or conduct surveys of emerging techniques. Team collaboration is encouraged. |
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Paper(s): |
report of the final project. oral presentation of the final project results required for on-site students. |
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Midterm Exam: |
None |
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Final Exam: |
None |
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Grading: |
Homework assignments 50%, Final Project 50% |
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Hardware |
PC with Internet access. |
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Software |
Students may use their preferred software (C, C++, Java, Matlab, R, SPSS) on their computers to complete homework assignments. |
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Homework |
by email to TA |
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Course Outline |
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