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Système d'Entrée, Big Data csm_big-data-datenquellen_781325f164 -…

- - - - Deuxième année en master infomatique
      - Licenciers en informatique ou réseaux et télécommunication
      - Etudiants ingénieurs en informatique
    - - Ingénieurs/licencier en informatique
      - Ingénieurs/licenciers système
    - - Doctorants en intelligence artificielle ou cloud computing
      - Post-doc en software engineering ou système
- - - - Architectures logicielles
      - Base de données relationnels
      - Développement logiciel
    - - Systèmes répartis
      - Architectures parallèles
  - - - Développement en Java ou python
      - XML
      - Commandes linux de base
    - - Docker
      - IDE (IntelliJ IDEA ou Eclipse)
- - - - Présentation
      - Démo
    - - Exercices de reflexion
      - Exercices de conception
      - Exercices d'analyse
- - - - Comprendre les enjeux et challenges des systèmes Big Data
      - Comparer les principes Big Data avec les principes usuels de stockage relationnel
      - Choisir la technique de stockage et de traitement appropriée aux données disponibles
      - Critiquer les choix des outils et techniques présentes dans un use case donné
    - - une semaine
    - - Slides du cours
      - Vidéo explicatives réalisées par l'enseignant
      - Articles en ligne présentant des use case des entreprises et leur analyse
    - - Recherche sur les use case Big Data
        
        Objectifs Opérationnels
        
        Étudier les cas d'utilisation des Big Data dans les grandes entreprises
        
        Discuter et comparer les expériences
        
        Analyser le besoin et l'intérêt de ces use cases
        
        Durée
        
        une semaine
        
        Acteurs
        
        Groupes d'apprenants
        
        Réaliser la recherche par groupes
        
        Présenter leurs résultats aux autres groupes
        
        Analyser et discuter les présentations de leurs collègues
        
        Tuteur
        
        Affecter les cas d'études aux groupes
        
        Organiser les discussions en classe
        
        Recueillir et noter les rapports
        
        Type de l'activité
        
        Collaborative
        
        Mode évaluation
        
        Sommative
        par le tuteur
        
        Organisation et écriture du rapport
        
        Pertinence des références utilisées
        
        Formative
        par les pairs
        
        Pertinence des exemples présentés
        
        Présentation orale
        
        DIscussion
        
        Livrables
        
        Un rapport montrant les résultats de la recherche avec les références bien citées
        
        Une présentation du use case (format choisi par le groupe d'apprenants)
        
        Matériel requis
        
        Connexion Internet
    - - Un QCM de 20 questions sur les principes et la terminologie du Big Data
  - - - Identifier les différentes briques de Hadoop ainsi que son Ecosystème
      - Comprendre le role de chaque brique dans la plateforme
      - Installer la plateforme et les différents outils
      - Développer les algorithmes nécessaires pour le traitement des données Map Reduce
      - Traduire un besoin métier en un algorithme exécutable
      - Évaluer la faisabilité et la pertinence des algorithmes réalisés
    - - deux semaines
    - - Docker container à télécharger du répository
      - Vidéo explicatives réalisées par l'enseignant
      - Enoncé du TP
      - Slides du cours
      - Licence gratuite pour IDE
    - - TP Hadoop Map Reduce
        
        Objectifs Opérationnels
        
        Installer Hadoop sur des contenaires Docker
        
        Exécuter un code Map Reduce donné
        
        Développer un algorithme pour un besoin spécifique
        
        Durée
        
        une semaine
        
        Acteurs
        
        Apprenant
        
        Concevoir le code demandé
        
        Réaliser le TP
        
        Présenter son travail, poser des questions
        
        Tuteur
        
        Évaluer l'avancement du travail de l'apprenant
        
        Répondre aux questions
        
        Poser des challenges aux étudiants les plus avancés
        
        Type de l'activité
        
        Individuelle
        
        Matériel requis
        
        Ordinateur personnel
        
        Mode évaluation
        
        Sommative
        par le tuteur
        
        Code exécutable ou pas?
        
        Niveau de créativité
        
        Facilité de surmonter les problèmes techniques
        
        Livrables
        
        Code exécutable
        
        Une vidéo ou un rapport court sur les étapes de réalisation de l'activité
        
        Ressources
        
        Enoncé du TP
        
        Docker image
        
        Licence IntelliJ
      - Projet Big Data
        (Etape 1 - Conception)
        
        Objectifs Opérationnels
        
        Concevoir un projet Big Data de bout en bout
        
        Chercher et analyser les données à manipuler
        
        Durée
        
        deux semaines
        
        Acteurs
        
        Groupe d'Apprenants
        
        Chercher les données
        
        Réfléchir à une idée de projet
        
        Concevoir une application Big Data
        
        Tuteur
        
        Evaluer l'avancement des apprenants
        
        Répondre aux questions
        
        Type de l'activité
        
        Collaborative
        
        Matériel requis
        
        Ordinateur personnel
        
        Mode évaluation
        
        Formative
        par le tuteur
        
        Originalité de l'idée
        
        Faisabilité de l'idée
        
        Pertinence de la conception
        
        Livrables
        
        Maquettes des interfaces attendues
        
        Liste des sources de données utilisées
        
        Proposition d'une architecture logicielle de l'application
        
        Ressources
        
        Outil de conception collaboratif (tel que Figma )
- - - - 1h30
    - - Individuelle
    - - Sommative
    - - Questionsde compréhension
      - Questions de conception
      - Questions de mise en situation et prise de décision
  - - - Individuelle
    - - Sommative
    - - QCM de rattrapage sur les principes fondamentaux
      - Recherche sur les architectures existantes ou use cases