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Supports pour le traitement de données

  • Composante

    ENSEIRB-MATMECA

Code interne

EI9IS323

Description

L'objectif de ce cours est d'apprendre aux étudiants les concepts de base nécessaires pour traiter des larges quantités de données de façon distribuée.

Pour cela, les points suivants seront discutés :
1. Introduction au big data
2. Le framework Hadoop et le système de fichiers distribué HDFS
3. Le paradigme MapReduce
4. La création d'applications avec Spark
5. Introduction aux bases de données NoSQL

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Syllabus


Management de masse de données:

Présentation sur les big data: Problématiques et défis
Stockage
Traitement et interrogation (NoSQL)


Infrastructures:

Virtualisation
Infra. de type cloud
Technologies: Haddop


Visualisation:

Représentation, navigation, corrélation


Analyse et extraction de de donnes

Data mining


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Modalités de contrôle des connaissances

Évaluation initiale / Session principale - Épreuves

Type d'évaluationNature de l'épreuveDurée (en minutes)Nombre d'épreuvesCoefficient de l'épreuveNote éliminatoire de l'épreuveRemarques
Contrôle Continu IntégralContrôle Continu1Evaluation sur moodle
ProjetSoutenance1