**Des moteurs de recherche aux systèmes de gestion de bases de données, découvrez comment les structures de données avancées façonnent le monde numérique !** Ce meetup vous permettra d'explorer en profondeur les **Trees** (BST, AVL, Red-Black, B-Tree, Trie), les **Heaps**, les **Treaps** et les algorithmes de cache **LFU/LRU**. Découvrez comment ces structures sont utilisées pour résoudre des problèmes complexes et optimiser les performances des applications. Préparez-vous à une session qui plongera au milieu des algorithmes, des exemples concrets et des cas d'utilisation réels.

Voici le plan que je vous propose:

1. **Introduction (10 minutes)**
2. **Trees (50 minutes)**: principe, opérations de base, avantages, inconvénients et applications

* Binary Search Tree (BST)
* AVL Tree
* Red-Black Tree
* B-Tree
* Trie

3. **Heaps et Treaps (30 minutes)**: principe, opérations de base, avantages, inconvénients et applications

* Heaps
* Treaps

4. **Algorithmes de Cache LFU et LRU (20 minutes)**

* Principe du cache et limitations
* Algorithme LFU (Least Frequently Used) : fonctionnement, exemples, et limitations
* Algorithme LRU (Least Recently Used) : fonctionnement, exemples, et implémentations

5. **Questions/Réponses et Discussion (10 minutes)**

* Session interactive pour répondre aux questions des participants et approfondir certains points

**Animatrice:**

* Hela Ben Khalfallah (Experte Senior Frontend à Ekino).
* Plus d'informations sur l'animatrice: [Linkedin](https://www.linkedin.com/in/h%C3%A9la-ben-khalfallah-4a104014/) & [medium](https://helabenkhalfallah.medium.com/).

Inscrivez-vous dès maintenant et plongez au cœur des structures de données qui propulsent le monde numérique ! 🚀 🌐

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Hela Ben Khalfallah

Brice C

pin age404

Les structures de données avancées et leurs applications réelles

Online event

**Plongez dans l'univers fascinant des structures de données probabilistes!** Ces structures innovantes allient **efficacité et probabilités pour résoudre des problèmes complexes liés à la gestion de données massives, tout en acceptant un faible taux d'erreur.** Découvrez comment les Bloom filters, Cuckoo filters, HyperLogLog, Count-Min Sketch, t-digest, Locality-Sensitive Hashing (LSH) et Skip lists révolutionnent des domaines tels que les bases de données, le Big Data et la détection d'intrusion.

Voici le plan que je vous propose:

* **Introduction (15 minutes)**
* Pourquoi les structures de données probabilistes ?
* Compromis entre efficacité et précision
* Aperçu des structures abordées
* **Bloom Filters et Cuckoo Filters (30 minutes)**
* Bloom Filters : principe de fonctionnement, applications, avantages et limites.
* Cuckoo Filters : principe de fonctionnement, applications, avantages et limites.
* **Comptage et Estimation (45 minutes)**
* HyperLogLog : principe de fonctionnement, applications, avantages et limites.
* Count-Min Sketch : principe de fonctionnement, applications, avantages et limites.
* t-digest : principe de fonctionnement, applications, avantages et limites.
* **Locality-Sensitive Hashing (LSH) (20 minutes)**
* Principe de fonctionnement
* Applications
* Avantages et limites.
* **Skip Lists (20 minutes)**
* Principe de fonctionnement
* Applications
* Avantages et limites.
* **Questions/Réponses et Discussion (10 minutes)**

**Animatrice:**

* Hela Ben Khalfallah (Experte Senior Frontend à Ekino).
* Plus d'informations sur l'animatrice: [Linkedin](https://www.linkedin.com/in/h%C3%A9la-ben-khalfallah-4a104014/) & [medium](https://helabenkhalfallah.medium.com/).

**Inscrivez-vous dès maintenant et explorez les possibilités offertes par les structures de données probabilistes !** 🔮 **🚀**

Patrick  Sheron MOUCLE

Les structures de données probabilistes et leurs applications réelles

**Dépassez les limites des bases de données relationnelles !** Découvrez les bases de données orientées graphe et leur capacité à modéliser des relations complexes, comme les réseaux sociaux, les systèmes de recommandation ou la détection de fraude. Neo4j, la base de données graphe leader, vous permettra d'explorer ce nouveau paradigme. Découvrez comment stocker, interroger et analyser vos données connectées avec Neo4j et son langage Cypher.

Voici le plan que je vous propose:
**1\. Introduction aux bases de données graphe \(30 minutes\)**

* Pourquoi les bases de données graphe ?
* Limites des bases de données relationnelles
* Cas d'utilisation : réseaux sociaux, recommandations, détection de fraude...
* Concepts clés : nœuds, relations, propriétés
* Avantages : flexibilité, performance, expressivité

**2\. Découverte de Neo4j \(45 minutes\)**

* Présentation de Neo4j : leader du marché, écosystème
* Modélisation des données avec Neo4j
* Exemples de modèles de graphes
* Introduction au langage Cypher
* Requêtes de base : création, lecture, modification, suppression
* Démonstrations avec Neo4j

**3\. Applications concrètes de Neo4j \(30 minutes\)**

* Étude de cas 1 : analyse de réseaux sociaux
* Étude de cas 2 : système de recommandation de produits
* Étude de cas 3 : détection de fraude

**4\. Questions/Réponses et Discussion \(15 minutes\)**

**Animatrice:**

* Hela Ben Khalfallah (Experte Senior Frontend à Ekino).
* Plus d'informations sur l'animatrice: [Linkedin](https://www.linkedin.com/in/h%C3%A9la-ben-khalfallah-4a104014/) & [medium](https://helabenkhalfallah.medium.com/).

Rejoignez-moi pour ce meetup en ligne le 19 février 2025 ! Inscrivez-vous dès maintenant et explorez la puissance de Neo4j ! 🔮 **🚀**

Frederic G. MARAND

Les bases de données orientées graphe: cas de Neo4j

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