Crédits ECTS |
3
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Volume horaire total |
20
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Volume horaire CM |
20
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Pré-requis
Bases de l’algèbre linéaire et de l’analyse de données. Bases de la Fouille de données. Connaissances sur les infrastructures de Big Data. Anglais scientifique (compréhension écrite).
Objectifs
Ma?triser les concepts sous-jacents à l’analyse de données massives.
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Ce module dresse un panorama actuel de l’analyse de masses de données. Il aborde successivement les grandes problématiques du domaine et en présente les avancées majeures des dernières années, en les illustrant à travers quelques applications.
Panorama des architectures de Big Data ; Apprentissage (supervisé et non supervisé) et passage à l'échelle ; Apprentissage profond (DeepLearning) ; Exploration et visualisation de masse de données.
Informations complémentaires
Ma?triser les concepts sous-jacents à l’analyse de données massives.