v2.12.0 (511)

Enseignement scientifique & technique - CSC_52083_EP : Systèmes pour les Mégadonnées

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

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour 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)
    L'UE est acquise si Note finale >= 10
    • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

    Pour les étudiants du diplôme M2 PDS - Parallel and Distributed Systems

    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
      L'UE est acquise si Note finale >= 10
      • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

      Pour les étudiants du diplôme M1 DATAAI - Data and Artificial Intelligence

      Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
        L'UE est acquise si Note finale >= 10
        • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
        Veuillez patienter