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v2.11.0 (5518)

Programme d'approfondissement - INF583 : Systèmes pour les Mégadonnées

Domaine > Informatique.

Descriptif

Ce cours porte sur les principes de conception et les fondements algorithmiques des systèmes logiciels influants pour les mégadonnées analytiques. Le cours commence par la conception de grands entrepôts de données d'entreprises, les techniques de traitement des requêtes pour le traitement analytique en ligne et le data mining dans l'entrepôt de données. Le cours étudie ensuite les changements architecturaux fondamentaux vers cluster de serveurs partagé, notamment les bases de données parallèles, MapReduce, columnstore et la prise en charge de traitement par lots, d'algorithmes itératifs, de l'apprentissage machine et des analyses intéractives dans ce nouveau contexte.

 

Evaluation : série devoirs écrits et de programmation + examen final

Langue : Anglais

Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique

Vous devez avoir validé l'équation suivante : UE INF553

Pré-requis : INF553

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade réduit

Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux

Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
    L'UE est acquise si note finale transposée >= C
    • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

    Pour les étudiants du diplôme M2 Data AI - Data and Artificial Intelligence

    Vos modalités d'acquisition :

    2.5 ECTS si l'élève fait la version "courte" soit 24h du cours  .

    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
      L'UE est acquise si note finale transposée >= C
      • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

      Pour les étudiants du diplôme M1 PDS - Parallel and Distributed Systems

      Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
        L'UE est acquise si note finale transposée >= C

          Pour les étudiants du diplôme M1 HPDA - High Performance Data Analytics

          Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
            L'UE est acquise si note finale transposée >= C

              Pour les étudiants du diplôme M2 PDS - Parallel and Distributed Systems

              Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                L'UE est acquise si note finale transposée >= C

                  Pour les étudiants du diplôme M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence

                  Vos modalités d'acquisition : 

                  2.5 ECTS si l'élève fait la version "courte" soit 24h du cours  .

                  Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                    L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                    • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

                    Pour les étudiants du diplôme M2 HPDA - High Performance Data Analytics

                    Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                      L'UE est acquise si note finale transposée >= C

                        Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique

                        Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)
                          L'UE est acquise si note finale transposée >= C
                          • Crédits ECTS acquis : 5 ECTS

                          La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

                          Veuillez patienter