Aperçu des sections

  • Module : Big Data - Master : Informatique - Option : intelligence artificielle – Semestre : 3

    • Intitulé du Master : Master Académique, Intelligence artificielle
    • Semestre : 03
    • Intitulé de l’UE : UED (O/P)
    • Intitulé de la matière : Big data
    • Crédits : 1
    • Coefficients : 2

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     Objectifs

    1. Comprendre la problématique de traitement de données massives et hétérogènes.
    2. Comprendre et appliquer le paradigme MapReduce.
    3. Comprendre les approches d'intégration de données.
    4. Découvrir la palette d'outils d'analyse de données.
    5. Acquérir des notions sur les bases de données NoSQL (NotOnly SQL) et leur utilisation.

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     Programme

    1. Introduction au Big Data.
    2. Introduction aux bases de données NoSQL.
    3. Framework Hadoop (HDFS et MapReduce)
    4. Analyse de données : Pig et Hive.
    5. Traitement de données : Apache Spark.
    6. Intégration de données : Flume et Sqoop.
    7. Big Data et machine learning:Mahout.

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      Prérequis

    1. Bases de données.
    2. Machine learning.

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    Références :

    1. R. Bruchez. Les bases de données NoSQL et le Big Data. Eyrolles, 2ème edition, 2016.
    2. K. Chodorow. MongoDB, the Definitive Guide. O’Reilly, 2ème edition, 2013.
    3. H. Karau, A. Konwinski, P.Wendell, and M.Zaharia. Learning Spark. O’Reilly, 1st edition, 2015.
    4. P. Lemberger, M. Batty, M. Morel, and J-L. Raffaelli. Big Data et Machine Learning. Dunod, 2015.
    5. D. Miner and A. Shook. MapReduce Design Patterns. O’Reilly, 2013.

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  • Cours

  • Travaux dirigés

  • Travaux pratiques

  • Quelques vidéos

  • Section 5

    • Section 6

      • Section 7