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A propos de ce webinaire

L'émergence du web 2.0 et des réseaux sociaux a vu l’utilisateur devenir non seulement un consommateur, mais aussi un créateur de contenu. C’est donc naturellement par la modélisation en graphe, et en considérant l’utilisateur comme l’un des sommets du graphe induit par les relations qu’il entretient avec ses semblables, que l’on peut tirer le meilleur parti de ces données. Les méthodes d’analyse des réseaux sociaux, situées au confluent de la sociologie, du data mining et de la théorie des graphes, sont les principaux outils à notre disposition.

Neo4j, base de données graphe native, munie de son écosystème analytique et de sa bibliothèque Graph Data Science (GDS), sont le choix incontournable de tout professionnel désirant réaliser une telle tâche de manière productive et scalable.

Nous visiterons, au sein de ce webinaire, les différents cas d’usage, approches et méthodes de l’analyse des réseaux sociaux. Puis, via une démonstration basée sur un corpus de tweets, nous montrerons la pertinence de Neo4j/GDS pour détecter l’émergence d’une tendance ou d’un fait à partir de signaux faibles issus des médias sociaux.

Quand: Mardi, 2021 Nov 9 · 14:30 · Berlin
Durée: 30 minutes
Langue: français
Qui peut assister? Tous ceux qui disposent du lien peuvent participer
Numéro d'appel disponible? écoute uniquement: Non
Principaux intervenants
Webinar hosting presenter
Ingénieur avant-vente, Neo4j France
Pierre est ingénieur avant-vente chez Neo4j. Avant de rejoindre l’entreprise, il a été successivement responsable du service d’assistance, chercheur et enseignant universitaire, développeur, data scientist et consultant pour des solutions NoSQL. Il est titulaire d’un doctorat en théorie des graphes, possède un large éventail de compétences techniques et a une approche très pratique de la résolution des problèmes.
Pendant son temps libre, Pierre lit, fait de la musculation, travaille le bois, fait des randonnées avec sa femme ou construit des tours LEGO avec ses enfants.
Organisé par
Neo4j webinar platform hosts Graph data science and knowledge graphs for target discovery for cardiometabolic diseases
Online events by the Neo4j team!