v2.7.0 (4173)

Enseignement scientifique & technique - ARC730-3 : Introduction au Big Data et au machine learning

Descriptif

Introduction : définition du Big Data (3V), caractéristiques,

Analyser des données volumineuses

MapReduce

Hadoop

IA & Machine Learning

Objectifs pédagogiques

Enoncer et décrire les 3 caractéristiques fondamentales de la technologie Big Data
Définir les usages courants du Big Data, en citant un exemple de mise en œuvre
Qualifier la qualité des données réelles à l’entrée du Big data, et disponibles en sortie

 

3.5 heures en présentiel

effectifs minimal / maximal:

/25

Diplôme(s) concerné(s)

UE de rattachement

Format des notes

Numérique sur 20

Pour les étudiants du diplôme Architecte Réseaux et Cybersécurité

Vos modalités d'acquisition :

QCM

Le rattrapage est autorisé (Max entre les deux notes)
  • le rattrapage est obligatoire si :
    Note initiale < 6
  • le rattrapage peut être demandé par l'étudiant si :
    6 ≤ note initiale < 10

Le coefficient de l'UE est : 0.1

Méthodes pédagogiques

Cours
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