Portail nationalFormation

Ingénierie de la fouille et de la visualisation de données massives

Code UE : RCP216

  • Cours + travaux pratiques
  • 6 crédits
  • Volume horaire de référence
    (+ ou - 10%) : 50 heures

Responsable(s)

Michel CRUCIANU

Public, conditions d’accès et prérequis

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.cnam.fr/vertigo/Cours/RCP216/questionnaire.html. Vous pouvez répondre sans vous identifier, les réponses vous sont données immédiatement et les résultats ne sont pas enregistrés.

L'avis des auditeurs

Les dernières réponses à l'enquête d'appréciation pour cet enseignement :

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.

Compétences visées

Capacité à mettre en oeuvre des techniques de fouille de données, de modélisation décisionnelle et de visualisation sur des données massives. Maîtrise de techniques adaptées à quelques problèmes fréquents rencontrés dans la fouille de données massives.

Mots-clés

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 et visualisation 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 représentation : 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).

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.

Cette UE apparaît dans les diplômes et certificats suivants

Contact

EPN05 - Informatique
2 rue Conté
75003 Paris
Tel :01 40 27 22 58
Swathi Rajaselvam
Voir le site

Voir le calendrier, le tarif, les conditions d'accessibilité et les modalités d'inscription dans le(s) centre(s) d'enseignement qui propose(nt) cette formation.

UE

    • Paris
      • Centre Cnam Paris
        • 2022-2023 1er semestre : FOAD 100%
        • 2022-2023 2nd semestre : Présentiel soir ou samedi
        Comment est organisée cette formation ?

        Organisation de la modalité FOAD 100%

        Planning

        1er semestre

        • Date de démarrage : 19/09/2022
        • Date limite d'inscription : 02/11/2022
        • Date de 1ère session d'examen : 23/01/2023
        • Date de 2ème session d'examen : 24/04/2023

        Précision sur la modalité pédagogique

        • Regroupements physiques facultatifs : Aucun

        Organisation du déploiement de l'unité

        • Délai maximum de réponse à une solicitation : sous 96 heures (Jours ouvrés)

        Modes d'animation de la formation

        • Forum
        • Messagerie intégrée à la plateforme
        • Visioconférence
        • Organisation d'une séance de démarrage
        • Evaluation de la satisfaction
        • Hot line technique

        Ressources mises à disposition sur l'Espace Numérique de Formation

        • Documents de cours
        • Enregistrement de cours
        • Documents d'exercices, études de cas ou autres activités pédagogiques
        • Outils spécifiques (exerciseur, simulateurs, etc)

        Activités "jalons" de progression pédagogique prévues sans notation obligatoire à rendre ou en auto-évaluation

        • 10 exercices
        • 1 étude de cas, projet individuel

        Modalité de contrôle de l'acquisition des compétences et des connaissances (validation de l'UE)

        • Examens présentiels dans un centre habilité
        • Examens en ligne
        • Projet(s) individuel(s)
        :
    • Liban
      • Liban
        • 2022-2023 1er semestre : Présentiel soir ou samedi