本書はマネジメントからマーケティング，生物学から工学，神経科学から社会科学まで，幅広い分野で登場し必要となるネットワーク科学の基礎を，最新事例を取り上げながら紹介する．Pythonで実際に手を動かしながら，興味のある分野でネットワークを分析し，活用するためのコードを書けるように導く．巻末には，豊富な演習問題が掲載されているため，これらに取り組むことで実践的な技術を身につけることができる．　実際にプログラムを動かしながら理解できる構成となっており，数式が登場する箇所は読み飛ばしても内容をフォローできる仕組みにしているため，数学などの数理的知識が未熟な読者であっても十分にネットワーク科学の基礎と応用が学べるよう配慮されている．　ネットワーク科学を学びたい幅広い読者にとって最適な入門書となっている．

第 0 章　導入　0.1　社会的ネットワーク　0.2　コミュニケーションネットワーク　0.3　ウェブとウィキペディア　0.4　インターネット　0.5　交通ネットワーク　0.6　生物学的ネットワーク　0.7　まとめ　0.8　推薦文献第 1 章　ネットワークの要素　1.1　基本的な定義　1.2　コードによるネットワークの取扱い　1.3　密度とスパース性　1.4　部分ネットワーク　1.5　次数　1.6　有向ネットワーク　1.7　重み付きネットワーク　1.8　多層ネットワークとテンポラルネットワーク　1.9　ネットワークの表現　1.10　 ネットワークの描画　1.11　まとめ　1.12　推薦文献第 2 章　スモールワールド　2.1　同類原理　2.2　経路と距離　2.3　連結性とコンポーネント　2.4　木　2.5　最短経路探索　2.6　社会的距離　2.7　6 次の隔たり　2.8　友達の友達　2.9　まとめ　2.10　推薦文献第 3 章　ハブ　3.1　中心性の指標　3.2　中心性の分布　3.3　友情のパラドックス　3.4　超スモールワールド　3.5　頑健性　3.6　コア分解　3.7　まとめ　3.8　推薦文献第 4 章　方向と重み　4.1　有向ネットワーク　4.2　ウェブ　4.3　ページランク　4.4　重み付きネットワーク　4.5　情報と誤情報　4.6　共起ネットワーク　4.7　重みの不均一性　4.8　まとめ　4.9　推薦文献第 5 章　ネットワークモデル　5.1　ランダムネットワーク　5.2　スモールワールドモデル　5.3　コンフィギュレーションモデル　5.4　優先的選択モデル　5.5　その他の優先的選択モデル　5.6　まとめ　5.7　推薦文献第 6 章　コミュニティ　6.1　基本的な定義　6.2　関連する問題　6.3　コミュニティ検出　6.4　手法の評価　6.5　まとめ　6.6　推薦文献第 7 章　ダイナミクス　7.1　アイデア，情報，影響力　7.2　感染症の流行　7.3　意見ダイナミクス　7.4　探索　7.5　まとめ　7.6　推薦文献付録 A　 Python チュートリアル　A.1　Jupyter Notebook　A.2　条件文　A.3　リスト　A.4　ループ　A.5　タプル　A.6　辞書型　A.7　データ型の組み合わせ付録 B　NetLogo モデル　B.1　PageRank モデル　B.2　巨大連結成分モデル　B.3　スモールワールドモデル　B.4　優先的選択モデル　B.5　ネットワーク上のウイルス　B.6　言語変化モデル参考文献索引