CPE Lyon
Année universitaire 2025-2026
Syllabus complet présentant tous les sujets abordés dans ce cours.
Voir le plan du coursVue d'ensemble complète des objectifs d'apprentissage, des critères d'évaluation et du calendrier détaillé des cours magistraux et des séances pratiques tout au long de l'année universitaire. Vue d'ensemble complète des concepts du big data, des caractéristiques (Volume, Vélocité, Variété), des défis et de l'écosystème d'outils et de technologies pour le traitement de données massives.
Voir le coursStructures de données, techniques de manipulation, paradigmes de traitement et méthodes analytiques pour la gestion de jeux de données.
Voir le coursReconnaissance de motifs, classification, clustering, règles d'association et algorithmes avancés de data mining pour la découverte de connaissances.
Voir le coursRéseaux de neurones artificiels, leurs applications dans les contextes de données massives et considérations éthiques dans l'utilisation des données et la vie privée.
Voir le coursTechnologies du web sémantique, RDF, SPARQL et exploitation des données ouvertes liées pour une intégration et une interopérabilité améliorées des données.
Voir le coursPratique des frameworks big data standards de l'industrie : stockage distribué avec Hadoop, entreposage de données avec Hive et traitement rapide avec Apache Spark.
Voir le coursExercices pratiques complets couvrant les pipelines de traitement de données, l'implémentation d'algorithmes de fouille, les projets Hadoop/Spark et les scénarios d'analyse de big data réels. Comprend des jeux de données, des modèles de code et des tutoriels bilingues complets.
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