découpage modules

Objectifs Heures ECTS
1, Mener une approche méthodologique d'extraction, de classification et/ou de modélisation sur des grands jeux de données.
... Sélection de variables et Validation de Modèles 21 2
... Régression pénalisée 21 2
... Méthodes itératives pour le traitement en ligne des données 21 2
... Analyse de données fonctionnelles 21 2
2, Concevoir un système d’ingénierie de données mettant en œuvre les techniques d’apprentissage statistique pour l’analyse de masse de données réelles.
... Ingénierie des Données 21 2
... Machine Learning 21 2
... Machine Learning Avancé 21 2
... Systèmes de recommandation 21 2
3, Modéliser et résoudre des problèmes d’optimisation pour des données massives.
... Optimisation 1 : concepts et outils de résolution 28 3
... Optimisation 2 : Optimisation en grande dimension 21 2
... Algorithmique des graphes 21 2
1, Maîtriser les fonctionnalités d’une architecture informatique robuste dédiée au stockage et au traitement distribué des données massives.
... Bases de données massives 21 3
... Traitement des données massives 28 3
... Génie Logiciel 14 1
... Sécurité des Données 21 2
2, Concevoir une stratégie en tenant compte de l'écosystème économique et réglementaire au traitement des données massives.
... Approche économique et Valorisation du Big Data 21 2
... Droit et Ingénierie des Données 14 1
3, Mettre en œuvre les techniques sur un projet ambitieux
... Projet fil rouge 80 10