Fiche Module
FISE
STI
Sécurité et Technologies Informatiques
Unité d'Enseignement :
Semestre : 8
Crédits ECTS : 6
EA Big Data
Elément Constitutif :
Coefficient : 1
Protection des données & respect de la vie privée
EA Big Data
Volume horaire : 21:20
| Type | Nombre | Durée |
|---|---|---|
| Cours | 8 | 01:20 |
| TD | 8 | 01:20 |
Evaluations : 1
| Type | Coefficient |
|---|---|
| Examen Final | 0.5 |
| Contrôle Continu | 0.5 |
Enseignants : 4
| Enseignant | Type |
|---|---|
| Clemente Patrice | Responsable |
| Nguyen Benjamin | Responsable |
| Clemente Patrice | Intervenant |
| Nguyen Benjamin | Intervenant |
Comprendre les enjeux de la protection des données personnelles dans un contexte d’analyse de données croissant (Big Data). Être capable de réaliser un processus d’anonymisation de données tabulaires. Être capable de réaliser une Etude d’Impact de Vie Privée (EIVP). Être capable de réaliser une analyse de données de type classification ou clustering avec respect de la vie privée.
Pré-requis :
| UE | Semestre | Module |
|---|---|---|
| Développement et Mathématiques pour l'ingénieur | 6 | Fondements théoriques des bases de données |
- Examen final + Etude d’impact à rendre
https://openclassrooms.com/fr/courses/5280946-protegez-les-donnees-personnelles par B. NGUYEN
Compétences SecNumEdu:
| Compétence | Heures Cours | Heures Pratique | Niveau Entrée | Niveau Sortie |
|---|---|---|---|---|
| Sécurité des bases de données | 8.66 | 8.66 | 1 | 2 |
| Sécurité des SGBD : Chiffrement, Contrôle d’Accès, Analyse de données : Classification et clustering, Anonymisation, Confidentialité différentielle, Etude d’Impact de Vie Privée | ||||
| Aspects sociaux et sociétaux | 2 | 2 | 0 | 1 |
| Ingénierie sociale, phishing, respect de la vie privée. | ||||
Compétences :
| Ref. | Verbe | Description | Niveau |
|---|---|---|---|
| C1_1 | résoudre | un problème d'analyse (classification et clustering) de données personnelles | 3 |
| C1_4 | rédiger | une étude d'impact de vie privée (EIVP) | 2 |
| C1_4 | mettre en place | le chiffrement d'une base de données | 3 |
| C2_1 | mettre en place | l'anonymisation d'une base de données | 3 |