Big Data et Data Mining

Ce cours couvre les thèmes classiques et émergents de traitement et de fouille de données massives en intégrant trois parties principales : les questions conceptuelles et historiques, les principes d’utilisation des algorithmes et leur développement, ainsi que le traitement éthique de données y compris la sécurité et la vie privée. Le cours comprend les éléments suivants : l’histoire et philosophie du Big Data et Data Mining; l’extrait, transformation, chargement et nettoyage de données massives ; stockage et modélisation de données massives ; la complexité des données et rappel sur la complexité des algorithmes ; langages et outils Big Data et Data Mining; méthodes classiques d’analyse de données et les méthodes adaptées à de gros volumes de données, e.g.  Partitionnement de données (K-means), réduction de dimensionnalité (PCA), map reduce, streaming ; visualisation des données massives ; traitement éthique de données, sécurité et la vie privée, anonymisation des données.

• Comprendre les principes de traitement et de fouille de données massives
• Utiliser des algorithmes du Big Data et Data Mining, améliorer leur compréhension
• Appliquer les méthodes d’analyse de la complexité des algorithmes et des données massives
• Visualiser et présenter les résultats
• Savoir lire, comprendre et rédiger le code, la documentation et les rapports techniques, présenter les résultats
• Comprendre l’importance d’analyse des données massives, le traitement éthique, le respecte de la vie privée, RGPD, connaître les risques associés

• Algèbre linéaire
• Langage de programmation, e.g. Python