BDLE

L’explosion de données conduit à reconsidérer radicalement les méthodologie de traitement  de celles-ci tant au niveau performance et efficacité d’accès qu’au niveau acquisition, préparation et structuration. Les plateformes se basant sur le paradigme MapReduce ont été mises oeuvre pour relever ces deux défis à la fois et sont en continuelle évolution pour répondre aux besoins croissants en terme d’analyse de données massives.

Ce cours permet de se familiariser avec la méthodologie de traitement de données massives qui s’articule autour de deux axes : i) collecte, agrégation et génération de données et ii) analyse de données.  Le premier axe sera abordé sous l’angle de la nouvelle démarche de manipulation et d’exploration de données massives dénotée REPL (Read Evaluate Print Loop) fortement inspirée des systèmes d’analyse comme R. Le système Spark, fortement répandu, est étudié et utilisé tout au long du cours.
Le second axe sera abordé selon deux cas d’études : a) analyse de données multidimensionnelles à l’aide de requêtes SQL sur des cubes de données , b) analyse statistique de graphes sociaux en utilisant des techniques connues (PageRank, Hits, etc) et c) et interrogation de graphes de données à l’aide de langages récents tels que Cipher de Neo4J.

Responsables: Mohamed Amine Baazizi