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École / Prépa
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
Heures d'enseignement
- CICours Intégré16h
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
Modalités de contrôle des connaissances
Évaluation initiale / Session principale - Épreuves
| Type d'évaluation | Nature de l'épreuve | Durée (en minutes) | Nombre d'épreuves | Coefficient de l'épreuve | Note éliminatoire de l'épreuve | Remarques |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Contrôle Continu Intégral | Contrôle Continu | 1 | Evaluation sur moodle | |||
| Projet | Soutenance | 1 |