Bases de données avancées(2)

Code UE : NFE205

  • Cours + travaux pratiques
  • 6 crédits

Responsable national

Marin FERECATU

Responsable opérationnel

Public et conditions d'accès

Prérequis : M1 ou bac + 4 et NFE204 ou équivalent
Public : cycle d'ingénieur CNAM, Master M2

Objectifs pédagogiques

La gestion et l'exploitation des données multimédia et spatio-temporelles ont une grande importance dans des domaines aussi variés que l'audiovisuel, l'exploitation de données scientifiques, l'imagerie médicale, le tourisme, la planification urbaine, l'étude du climat, le marketing ou la sécurité.
Les données multimédia et spatio-temporelles sont souvent peu structurées et très volumineuses, la technologie relationnelle est insuffisante ou inadaptée pour leur gestion. De plus, des opérations de recherche de nature différente sont nécessaires afin d'accéder à l'information présente par ex. dans des contenus visuels (BD multimédia) ou vectoriels (BD spatiales).
L'objectif de cet enseignement est de faire comprendre les principes et les technologies actuelles de gestion et de recherche dans des données multimédia et spatio-temporelles. Les travaux pratiques doivent permettre une familiarisation avec une partie des techniques abordées dans le cours.

Compétences visées

Maîtrise des enjeux et défis pour les nouveaux marchés liés à la gestion de gros volumes de données non traditionnelles (notamment grandes bases d'images), pour lesquels la technologie relationnelle est insuffisante.

Contenu

Thèmes abordés dans le cours et les travaux pratiques (TP) :
  • Spécificités des bases de données multimédia et des bases spatio-temporelles, domaines d'application.
  • Bases de données spatiales et spatio-temporelles : modèle de données, structures d'index, produits du marché, applications.
  • Paradigmes et méthodes spécifiques de recherche d'information multimédia (recherche par similarité, recherche itérative, recherche pluri-modale), outils disponibles.
  • Description des données multimédia, outils disponibles.
  • Structuration du contenu multimédia, outils disponibles, applications.
  • Structures d'index multidimensionnels, données multimédia massives, passage à l'échelle, outils disponibles, applications.
Les TP permettent de mettre en œuvre certaines techniques vues en cours concernant les BD spatio-temporelles, la description des données multimédia et le passage à l'échelle de la recherche par le contenu.

Modalité d'évaluation

Examen terminal

Bibliographie

  • H. Samet : Foundations of Multidimensional and Metric Data Structures. Morgan Kaufmann Publishers, 2006.
  • P. Rigaux, M. Scholl et A. Voisard : Spatial Databases with Application to GIS. Morgan Kaufmann, 2001.
  • J. Benois-Pineau, F. Precioso, M. Cord (eds) : Visual indexing and retrieval. Springer Verlag, 2012, ISBN 978-1-4614-3587-7.

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Informatique d'entreprise
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Tel :01 58 80 84 71
Alexandre LESCAUT

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Stage entreprises

UE

    • Paris
      • Paris
        • 2018-2019 1er semestre : Fod accessible nationalement
        • 2019-2020 1er semestre : Fod accessible nationalement
        • 2020-2021 1er semestre : Fod accessible nationalement
        Comment est organisée cette formation ?

        Planning

        Date limite d'inscription :
        - 1er semestre : 05/11/2018

        Date de démarrage :
        - 1er semestre : 01/10/2018

        Date de la première session d'examen :

        Date de la deuxième session d'examen :

        Accompagnement collectif

        Rendez-vous :
        Chat :
        Forum par UE :oui
        Webconférence : oui

        Accompagnement individuel

        Echange par mails : oui
        Accompagnement téléphonique :

        Regroupement

        Séances de regroupement : facultatives
        Nombre de séances de regroupement : 3
        Durée d'une séance de regroupement : 6

        Modalités de validation

        Examen sur table :oui
        Projet : non
        Contrôle continu : oui
        Examen partiel : non
        :