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Module Sheet

FISE

STI

Sécurité et Technologies Informatiques

Unité d'Enseignement :

Semestre : 8
Crédits ECTS : 6

EA Big Data et IA

Code UE : S08T_BDA1

Elément Constitutif :

Coefficient : 1

Traitement de données NoSQL

Code EC :

EA Big Data et IA

L'UE EA Big Data et IA : 4

Deep learning et applications
Introduction au machine learning
Protection des données & respect de la vie privée
Traitement de données NoSQL

Volume horaire : 21:20

Type	Nombre	Durée
Cours	8	01:20
TD	8	01:20

Evaluations : 1

Type	Coefficient
Contrôle Continu	1

Enseignants : 2

Enseignant	Type
Ciucanu Radu	Responsable
Ciucanu Radu	Intervenant

Celene Link :

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Learning Objectives :

Comprendre les aspects Variété et Volume du Big data
Stocker et interroger des BD documents et BD graphes via langages spécifiques
Programmer avec les paradigmes de calcul distribué MapReduce et Spark

Pré-requis :

UE	Semestre	Module
Principes de la programmation	5	Théorie des Langages
Initiation Système et Réseau	5	Programmation Python
Développement et Mathématiques pour l'ingénieur	6	Bases de données

Program :

Programmer avec les paradigmes de calcul distribué MapReduce et Spark (produit matriciel, requêtes sur un graphe)
Schémas pour XML (DTD, XML Schema)
Interroger des BD documents (XPath) et BD graphes (SQL, SPARQL)

Evaluation Methods :

Contrôle Continu Intégral : 3 rendus sur machine

Bibliographic References :

Abiteboul, Manolescu, Rigaux, Rousset, Senellart : Web Data Management, 2011. http://webdam.inria.fr/Jorge/
Leskovec, Rajaraman, Ullman : Mining of Massive Datasets, 2011. http://www. mmds.org
Karau, Konwinski, Wendell, Zaharia : Learning Spark. Lightning-Fast Data Analysis, 2015.

Compétences :

Ref.	Verbe	Description	Niveau