CNAM - Conservatoire National des Arts et Métiers

Ingénierie de la fouille et de la visualisation de données massives

CNAM - Conservatoire National des Arts et Métiers
À Paris Cédex 03

Prix à consulter
Ou préférez-vous appeler directement le centre?
33142... Voir plus

Infos importantes

Typologie Formation
Lieu Paris cédex 03
Début Dates au choix
  • Formation
  • Paris cédex 03
  • Début:
    Dates au choix
Description

Objectifs pédagogiques Cet enseignement s'intéresse à l'impact des caractéristiques des données massives (volume, variété, vélocité) sur les méthodes de fouille de données. Sont examinées les approches actuelles qui permettent de faire passer à l'échelle les méthodes de fouille, en insistant sur les spécificités des opérations de fouille en environnement distribué.

Les caractéristiques mentionnées sont ensuite considérées de façon plus spécifique pour certains problèmes fréquents dans le traitement des données massives. Sont ainsi abordés les systèmes de recommandation et la recherche efficace par similarité, la classification automatique et l'apprentissage supervisé sur une plate-forme distribuée, les opérations spécifiques au traitement des données textuelles souvent hétérogènes, les implications de la vélocité sur la fouille de flux de données, l'analyse de grands graphes et de réseaux sociaux.

L'UE s'intéresse également au rôle de la visualisation et de l'interaction, non seulement dans la présentation des résultats mais aussi dans les opérations de fouille de données.

Installations (1)
Où et quand
Début Lieu
Dates au choix
Paris Cédex 03
292 Rue Saint-Martin, 75141, (75) Paris, France
Voir plan
Début Dates au choix
Lieu
Paris Cédex 03
292 Rue Saint-Martin, 75141, (75) Paris, France
Voir plan

Foire aux questions

· Prérequis

Public et conditions d'accès Bonnes connaissances mathématiques et statistiques générales, maîtrise de méthodes statistiques pour la fouille de données, connaissance de techniques de gestions de données massives faiblement structurées, connaissance de techniques de passage à l'échelle par distribution. Capacité à utiliser le système d'exploitation linux, connaissance d'au moins un langage de programmation. . Vous êtes encouragés à évaluer votre capacité à suivre cette UE en répondant au questionnaire en ligne accessible sur http://cedric

Opinions

0.0
Non évalué
Évaluation de la formation
61,5%
Recommandé
3.9
fantastique
Évaluation du Centre

Opinions sur cette formation

Il n'y a pas encore d'opinions sur cette formation
* Opinions recueillies par Emagister et iAgora

Qu'apprend-on avec cette formation ?

Ingénierie formation
Ingénierie
Réseaux sociaux

Programme

Programme

Contenu

1. Introduction : applications, typologie des données, typologie des problèmes
2. Approches : réduction de la complexité, distribution
3. Passage à l'échelle de quelques problèmes fréquents
a. Recherche par similarité, systèmes de recommandation
b. Classification automatique
c. Fouille de données textuelles
d. Fouille de flux de données
e. Apprentissage supervisé à large échelle
f. Fouille de graphes et réseaux sociaux
4. Visualisation d'information : historique, applications, outils
5. Enjeux perceptifs de la visualisation d'information : couleurs, formes, immersion, lecture
6. Techniques de représentations : graphes, hiérarchies, lignes de temps
7. Techniques d'interaction : association focus/contexte, distorsion, filtrage
Le cours est complété par des travaux pratiques (TP) permettant de mettre en pratique des techniques présentées. Pour la partie fouille de données, les TP seront réalisés à l'aide de Apache Spark. Pour le travail sur le projet, l'auditeur devra installer le logiciel Spark (gratuit) sur un ordinateur personnel de capacité suffisante, suivant les instructions disponibles en ligne.
Les supports de cours et de TP, ainsi que d'autres explications concernant le déroulement de l'UE sont accessibles à partir de http://cedric.cnam.fr/vertigo/Cours/RCP216/

Modalité d'évaluation

Note finale = ((note de projet + note d'examen) / 2), avec la contrainte note d'examen >= 10

Bibliographie

  • Ryza, S., U. Laserson, S. Owen and J. Wills : Advanced Analytics with Spark, O'Reilly, 2014.
  • A. Rajaraman and J. D. Ullman : Cambridge University Press, New York, NY, USA, 2014.


Ceux qui ont consulté cette formation ont également consulté...
En voir plus