Descriptif
Ce cours porte sur les principes de conception et les fondements algorithmiques des systèmes logiciels influants pour les mégadonnées analytiques. Le cours commence par la conception de grands entrepôts de données d'entreprises, les techniques de traitement des requêtes pour le traitement analytique en ligne et le data mining dans l'entrepôt de données. Le cours étudie ensuite les changements architecturaux fondamentaux vers cluster de serveurs partagé, notamment les bases de données parallèles, MapReduce, columnstore et la prise en charge de traitement par lots, d'algorithmes itératifs, de l'apprentissage machine et des analyses intéractives dans ce nouveau contexte.
Evaluation : série devoirs écrits et de programmation + examen final
Langue : Anglais
Diplôme(s) concerné(s)
- Auditeurs libres des cycles ingénieurs IP Paris
- Echange international non diplomant
- Programme de mobilité des établissements français partenaires
- M2 PDS - Parallel and Distributed Systems
- M2 DATAAI - Data and Artificial Intelligence
- M1 DATAAI - Data and Artificial Intelligence
- Diplôme d'ingénieur
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme Programme de mobilité des établissements français partenaires
Pour les étudiants du diplôme Echange international non diplomant
Pour les étudiants du diplôme Auditeurs libres des cycles ingénieurs IP Paris
Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur
L'UE est acquise si Note finale >= 10- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
- Crédit d'Option 3A acquis : 5
Pour les étudiants du diplôme M2 DATAAI - Data and Artificial Intelligence
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M2 PDS - Parallel and Distributed Systems
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 DATAAI - Data and Artificial Intelligence
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS