Professeurs responsables
Houssem-Eddine Gueziri
Khadidja Henni
Préalable
INF 1220
Objectifs
- Identifier les concepts fondamentaux propres au traitement des données massives.
- Appliquer les techniques de stockage et de traitement des données massives.
- Appliquer les fonctions de base des librairies Python destinées à la manipulation et au traitement des données massives.
Contenu
Le cours est organisé en cinq modules, qui traitent de :
1. Définition des données massives : volume, variété, vélocité. Les différentes méthodes de traitement des données massives, traitement par lots (batch processing), traitement en continu (stream processing).
2. Architecture de l'écosystème HADOOP. Représentation de données dans HADOOP : le système HDFS, exemples d'applications. Principe de Map Reduce.
3. Ensembles de données distribués résilients (RDD : resilient distributed datasets) : créer et utiliser des RDD, transformations sur des RDD. SPARK SQL, SPARK Graph X, SPARK MLLIB : exemples d'applications en Jupyter Notebook..
4. Introduction aux données non structurées. Stockage des données non structurées : MongoDB. Requêtes sur des données non structurées.
5. Stockage et traitement des données en infonuagique (exemple de Google Cloud). Requêtes sur des données stockées en infonuagique : introduction à Big Query. Exemples d'application sur Google Cloud.
Matériel didactique
Site Web du cours
Renseignements technologiques
Consultez l'information sur le matériel informatique recommandé.
Encadrement
L'encadrement est individualisé et assuré par le professeur responsable du cours ou par une personne tutrice. Les communications se font par téléphone ou par courriel.
Évaluation
L'évaluation repose sur cinq travaux en ligne (10 %, 20 %, 20 %, 10 % et 10 %) et un projet final (30 %).
Échelle de conversion
| Notation | Valeur numérique | Valeur en pourcentage |
|---|---|---|
| A+ | 4,3 | 96 à 100 % |
| A | 4 | 92 à 95 % |
| A- | 3,7 | 88 à 91 % |
| B+ | 3,3 | 84 à 87 % |
| B | 3 | 80 à 83 % |
| B- | 2,7 | 76 à 79 % |
| C+ | 2,3 | 72 à 75 % |
| C | 2 | 68 à 71 % |
| C- | 1,7 | 64 à 67 % |
| D+ | 1,3 | 60 à 63 % |
| D | 1 | 50 à 59 % |
| E | 0 | 0 à 49 % |
* Échelle de conversion actuellement en vigueur pour ce cours.
Particularités d'inscription
Ce cours présuppose la connaissance des mathématiques de niveau collégial et des bases en programmation.