Analytique et technologies pour les mégadonnées 2015-16

Doctorat en Informatique

Année universitaire

Cet enseignement explique quelque techniques d'analyse de données caractérisés de propriétés d'extensibilité, ainsi que l'implementation de ces techniques en exploitant des technologies conçues pour être utilisées dans des environnements distribués. L'enseignement est tenu avec prof. Santini.

Infos

Date Info
18/03/2016 Les étudiants du cours de doctorat Analytique et technologies pour les mégadonnées sont invités à compléter un formulaire de commentaires.

Horaires du cours

Les cours auront lieu au Département d'Informatique dans la salle de réunion au 1er étage.

Heures de bureau

Mardi à 16:30. Il est possible contacter l'enseignant par e-mail, en prenant soin de lire à l'avance le guide préparé par le professeur Sebastiano Vigna et précisant clairement dans le message le nom du cours et l'année scolaire. En particulier, les étudiants sont encouragés à toujours utiliser leur adresse académique (c'est à dire celui basée sur la domaine studenti.unimi.it) en signant avec nom et numéro d'identification et rappelant que le temps de réponse peut varier en fonction des engagements de l'enseignant.

Materiel bibliographique

Le cours fait référence au livre: Anand Rajaraman and Jeff Ullman, Mining of Massive Datasets, disponible soit en format PDF téléchargeable gratuitement soit en version imprimée et publiée par Cambridge University Press (ISBN:9781107015357). Les lectures conseillées pour la partie pratique sont Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia, Learning Spark. Lightning-Fast Big Data Analysis, O'Reilly, 2015 (ISBN:978-1-449-35862-4) et Sandy Ryza, Uri Laserson, Sean Owen, Josh Wills, Advanced Analytics with Spark. Patterns for Learning from Data at Scale, O'Reilly, 2015 (ISBN:978-1-491-91276-8)

Programme

Le programme fait référence aux arguments detaillés dans le calendrier des leçons. Le logiciel utilisé est disponible dans deux dépôts git, respectivement pour les parties de theorie e de laboratoire.

Calendrier des leçons

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Le calendrier des leçons est basé sur Google calendar, et il est accessible aussi par feed, iCal et Web.

Modalités d'examination

L'examination consiste en la discussion d'un projet à concorder avec les enseignants.