Course info

Le cours de Big Data et fouille de données au niveau du Master 1 en informatique est une discipline fondamentale qui explore les concepts, les techniques et les outils nécessaires pour traiter et analyser de grandes quantités de données. Ce cours couvre les points suivantes :

1. Introduction aux Big Data : Le cours commence par une introduction aux concepts fondamentaux des Big Data, y compris les défis associés au stockage, à la gestion et à l'analyse de grandes quantités de données.

2. Technologies de stockage distribué : Les étudiants apprennent les technologies de stockage distribué telles que Hadoop Distributed File System (HDFS), qui permettent de stocker et de gérer efficacement des données sur un grand nombre de nœuds.

3. Traitement parallèle et distribué : Cette section couvre les techniques de traitement parallèle et distribué, y compris MapReduce, qui permettent de traiter des tâches de manière efficace sur des clusters de machines.

4. Bases de données NoSQL : Les bases de données NoSQL sont explorées en détail, notamment les types de bases de données comme les bases de données clé-valeur, les bases de données de colonnes, les bases de données de documents et les bases de données de graphes. Les étudiants apprennent quand et comment utiliser ces bases de données en fonction des besoins spécifiques de leur projet.

5. Techniques de fouille de données : Cette partie du cours se concentre sur les techniques de fouille de données, telles que la classification, la régression, le clustering et l'association, ainsi que sur les algorithmes associés comme les arbres de décision, les réseaux neuronaux, les algorithmes génétiques, etc.

6. Visualisation de données : Les étudiants apprennent également l'importance de la visualisation des données pour comprendre les modèles et les tendances cachées dans les ensembles de données massifs. Des outils de visualisation de données populaires comme Tableau, Power BI, matplotlib, etc.

7. Analyse de texte et de flux de données : Cette section se concentre sur l'analyse de données non structurées telles que les données textuelles et les flux de données en continu. Les techniques d'extraction d'informations, de classification de texte, de détection de thèmes, etc.

8. Sécurité et éthique des données : Les étudiants apprennent également les aspects liés à la sécurité et à l'éthique des données dans le contexte du Big Data, y compris la protection de la vie privée, la sécurité des données et les implications éthiques de l'utilisation des données à grande échelle.

9. Applications et études de cas : Le cours peut également inclure des études de cas et des projets pratiques où les étudiants appliquent les concepts et les techniques appris à des problèmes du monde réel, comme l'analyse de données de réseaux sociaux, l'analyse de données de santé, l'analyse de données financières, etc.

Ce cours vise à fournir aux étudiants les compétences nécessaires pour comprendre, traiter, analyser et tirer des insights à partir de grandes quantités de données, ce qui est essentiel dans le contexte actuel où les données sont de plus en plus omniprésentes et complexes.