CRiSS-LAB · Curso
Redes y Sistemas Complejos
Un curso sobre el análisis y modelamiento de redes complejas: desde fundamentos de teoría de grafos hasta aprendizaje de máquina sobre grafos, pasando por modelos generativos, mesoestructura y procesos dinámicos.
curso Redes y Sistemas Complejos
Python · NetworkX · igraph
Curso CRiSS-LAB
Corridas disponibles
1 activa2026 · Semestre 1
Edición para el curso Redes y Sistemas Complejos. Incluye 8 laboratorios,
4 clases en PDF, 4 clases en notebook y la monografía del curso.
ABC
Glosario de redes complejas
Definiciones expertas de centralidad, clustering, modelos nulos, comunidades, difusión y Graph ML.
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Próxima corrida
Acerca del curso
U1
Fundamentos de redes
Grafos, representaciones matriciales, métricas de centralidad, topología y conectividad.
U4
Modelos y análisis
Modelos generativos (Erdős-Rényi, Watts-Strogatz, Barabási-Albert), modelos nulos e inferencia estadística.
U5
Mesoestructura
Detección de comunidades, clustering jerárquico, modularidad y algoritmos modernos.
U6
Procesos dinámicos
Difusión, contagio, epidemiología computacional y percolación sobre redes.
U8
ML sobre grafos
Graph Neural Networks, node embeddings, aplicaciones industriales con GraphML.
U7
Inferencia y ética
Evaluación estadística, sesgos algorítmicos y consideraciones éticas en el análisis de redes sociales.
Guía conceptual
Conceptos clave de ciencia de redes
Un glosario navegable conecta definiciones con clases, laboratorios, recursos interactivos y lecturas.