Descriptif
Systems for Big Data
This course covers the design principles and algorithmic foundation of influential software systems for Big Data Analytics. The course begins with the design of large enterprise data warehouses, query processing techniques for Online-Analytic Processing, and data mining over data warehouses. The course then examines fundamental architectural changes to scale data processing and analysis to a shared-nothing compute cluster, including parallel databases, MapReduce, column stores, and the support of batch processing, iterative algorithms, machine learning, and interactive analytics in this new context.
The prerequisite for this course is INF553. The coursework includes a series of written and programming assignments and a final exam.
The course will be taught in English.
Credits ECTS : 4
Diplôme(s) concerné(s)
- Diplôme d'ingénieur de l'Ecole polytechnique
- Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)
- M1 Informatique - Voie Jacques Herbrand - X
- M1 Innovation, Entreprise, et Société - Voie Innovation technologique
Parcours de rattachement
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur de l'Ecole polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)Pour les étudiants du diplôme Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 Innovation, Entreprise, et Société - Voie Innovation technologique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M1 Informatique - Voie Jacques Herbrand - X
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS