RCP216 - Ingénierie de la fouille et de la visualisation de données
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IMO - Informatique, modélisation et optimisation - UE - 2016-2017 RCP216 - Ingénierie de la fouille et de la visualisation de données massives Michel CRUCIANU Informations extraites de BDO le 30-11-2016 Public concerné et conditions d'accès Bonnes connaissances mathématiques et statistiques générales, maîtrise de méthodes statistiques pour la fouille de données, connaissance de techniques de gestions de données massives faiblement structurées, connaissance de techniques de passage à l'échelle par distribution. Capacité à utiliser le système d'exploitation linux, connaissance d'au moins un langage de programmation. Vous êtes encouragés à évaluer votre capacité à suivre cette UE en répondant au questionnaire en ligne accessible ici (section Conditions d'accès). Vous pouvez répondre sans vous identifier, les réponses vous sont données immédiatement et les résultats ne sont pas enregistrés. Finalités de l'unité d'enseignement Contacts Responsable national Michel CRUCIANU Contact à Paris Objectifs pédagogiques : Cet enseignement s'intéresse à l'impact des caractéristiques des données massives (volume, variété, vélocité) sur les méthodes de fouille de données. Sont examinées les approches actuelles qui permettent de faire passer à l'échelle les méthodes de fouille, en insistant sur les spécificités des opérations de fouille en environnement distribué. Les caractéristiques mentionnées sont ensuite considérées de façon plus spécifique pour certains problèmes fréquents dans le traitement des données massives. Sont ainsi abordés les systèmes de recommandation et la recherche efficace par similarité, la classification automatique et l'apprentissage supervisé sur une plate-forme distribuée, les opérations spécifiques au traitement des données textuelles souvent hétérogènes, les implications de la vélocité sur la fouille de flux de données, l'analyse de grands graphes et de réseaux sociaux. L'UE s'intéresse ensuite au rôle de la visualisation et de l'interaction, non seulement dans la présentation des résultats mais aussi dans les opérations de fouille de données. Capacités et compétences visées : Capacité à mettre en œuvre des techniques de fouille de données et de visualisation sur des données massives. Maîtrise de techniques adaptées à quelques problèmes fréquents. Organisation Nombre de crédits enseignements ECTS 6 ECTS Modalités de validation : Note finale = ((note de projet + note d'examen) / 2), avec la contrainte note d'examen >= 10 Projet, mémoire Pour le projet il faudra choisir un problème de fouille (avec un jeu de données) et . Réaliser une analyse des données et une modélisation permettant de répondre au problème posé, à l'aide d'une méthode étudiée en RCP216 (ou STA211), en utilisant Spark (éventuellement SparkR) et les librairies associées. Justifier les choix de méthode et de paramètres ; lier les résultats des éventuelles analyses préalables au choix de la ou des méthodes de modélisation. . Utiliser une méthode de visualisation adaptée parmi celles présentées en RCP216, à la fois pour la présentation de résultats et pour aider vos choix dans des étapes intermédiaires. Justifier le choix de la ou des méthodes. Expliciter les observations faites à partir de la visualisation. Le rapport devra inclure une présentation claire mais concise du problème et des données, une définition de l'objectif de l'étude, la démarche choisie et les résultats obtenus, ainsi qu'une conclusion, sans dépasser les 20 pages. Contenu de la formation 2016-12-01T02:00:10 RCP216 1. Introduction : applications, typologie des données, typologie des problèmes 2. Approches : réduction de la complexité, distribution 3. Passage à l'échelle de quelques problèmes fréquents a. Recherche par similarité, systèmes de recommandation b. Classification automatique c. Fouille de données textuelles d. Fouille de flux de données e. Apprentissage supervisé à large échelle f. Fouille de graphes et réseaux sociaux 4. Visualisation d'information : historique, applications, outils 5. Enjeux perceptifs de la visualisation d'information : couleurs, formes, immersion, lecture 6. Techniques de représentations : graphes, hiérarchies, lignes de temps INFO - Informatique Fiche informative sans valeur contractuelle Accès 9B01 Case courrier: 2D4P20 Equipes pédagogiques AISL et IMO 292 rue Saint Martin 75003 Paris Tél : 01 40 27 22 58 Swathi RANGANADIN [email protected] IMO - Informatique, modélisation et optimisation - UE - 2016-2017 7. Techniques d'interaction : association focus/contexte, distorsion, filtrage Le cours est complété par des travaux pratiques (TP) permettant de mettre en pratique des techniques présentées. Pour la partie fouille de données, les TP seront réalisés à l'aide de Apache Spark. Pour le travail sur le projet, l'auditeur devra installer le logiciel Spark (gratuit) sur un ordinateur personnel de capacité suffisante, suivant les instructions disponibles en ligne. Les supports de cours et de TP, ainsi que d'autres explications concernant le déroulement de l'UE sont accessibles à partir de http://cedric.cnam.fr/vertigo/Cours/RCP216/ Pour la partie visualisation, les TP seront effectués avec le logiciel Processing (gratuit) ; une séance d'introduction est réservée à son apprentissage. Bibliographie 2016-12-01T02:00:10 Auteurs A. Rajaraman and J. D. Ullman Ryza, S., U. Laserson, S. Owen and J. Wills Titre Cambridge University Press, New York, NY, USA, 2014. Advanced Analytics with Spark, O'Reilly, 2014. INFO - Informatique Fiche informative sans valeur contractuelle
