Mohamed Habib

Au cours de mon stage, j'ai eu l'opportunité de travailler sur des bases de données académiques volumineuses pour réaliser des analyses approfondies et extraire des informations précieuses. En utilisant les techniques avancées de "graph degeneracy", j'ai spécifiquement ciblé la base de données de citations DBLP, en particulier sa version (v 10). J'ai débuté par la modélisation de la base de données en créant un graphe de données, où chaque nœud représentait un auteur d'article scientifique. Ce graphe était composé de 1,8 million de nœuds, ce qui illustre la vaste portée de ce projet, englobant près de deux millions d'auteurs. Ce travail exigeait non seulement une expertise en Graph Mining mais aussi en développement logiciel, me permettant d'appliquer mes compétences en programmation et en analyse de données. Durant cette période, j'ai manipulé plusieurs technologies et langages de programmation tels que Java, Apache Spark, et Hadoop, renforçant ainsi ma capacité à gérer et analyser des ensembles de données complexes à grande échelle.

Il s'agissait d’implémenter un algorithme d’optimisation combinatoire et de l'analyser . Plus précisément , l'algorithme cherche le chemin optimal entre deux repliements d'une séquence d'ARN.