Data science

But

S'initier à la science des données qui consiste à résoudre des problèmes en s'appuyant les informations contenues dans les données. Cet enseignement est à la croisée du machine learning, du big data, du noSQL, etc. Il introduit aux notions des bases du métier de data scientist et s'appuie sur des exemples pratiques.

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Evaluation

L'évaluation comprend :

• 2 Projets notés, 40%,
• 1 écrit terminal, 60%, le xx/01/2017 de 10h à 12h.

Enoncé du projet pdf avec les données csv (30Mo) relatives. Le projet est à rendre le 30/11/2016 avant minuit.

Cette matière appartient à l'UE "Data warehouse and data science" comptant pour 4 crédits ECTS.

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Équipe d'enseignants

Sébastien Verel

Pour contacter un des intervenants : contacts. Vous pouvez contacter l'équipe pour tout ce qui concerne cet enseignement et votre orientation.

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Objectifs

Ils sont mis à jour régulièrement :

1. ...
2. ...

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Supports de Cours et de TP

Voici l'ensemble des supports de cours et des énoncés des TP.

Séance	Titre	cours	TD	TP
01	Introduction	cours	td	tp
02	Base du data scientist	cours aide R	td	data
03	Les outils avancés du data scientist	cours	g.b.	tpdata
04	Hadoop HDFS	cours	td	tp
05	Hadoop Map-reduce	cours	td	tp code
06	Introduction au noSQL	cours	td	tp hive
	exposés étudiants	mongoDB	CouchDB

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Bibliographie

Quelques repères biblio- /webo- graphiques qui vont se complèter au fur et à mesure :

• Cours Programmation Parallèle et Distribué, Bilel Derbel, Université de Lille 1.
• Cours big data, Benjamin Renaut, MBDS univesité de Nice Sophia Antipolis
• Documentation officielle HDFS sur Hadoop/Apache
• Tutorial de Yahoo
• Tutoriel Map-Reduce de Hadoop
• Tutoriel de Jonas Widriksson pour installer Hadoop sur un cluster de raspberry pi

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Horaires

9h de CM, 9h de TD, et 10h de TP.


Consulter l'emploi du master : edt

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