Analyse de megadonnées2013/14
Cet enseignement présente les principales techniques liées à l'analyse de grandes quantités de données.
Infos
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Heures de bureau annulées
Les heures de bureau regulières sont annulées jusqu'au prochaîn semestre. Les étudiants peuvent organiser un rendez-vous via e-mail.
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Page d'accueil des workshop TGIF
Pour des renseignemnts généraux sur les workshop TGIF on peut consulter la page de l'initiative.
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Changement du calendrier pour l'enseignement de Analyse de mégadonnées
Les leçons annullées seront récuperées les jours du 28/11, 5/12 e 12/12 à 15:30 danls l'aula 5.
Infos précédentes (2)
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Changement des horaires pour l'enseignement de Analyse de mégadonnées
Les leçons du 6/11 et du 21/11 sont annulées.
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Annulation leçon de Analyse de mégadonnées du 24/10
La leçons du 24/10 est annulée.
Horaires du cours
Les cours auront lieu au département d'Informatique, selon le calendrier provisoire suivant:
| Jour | Heure | Lieu |
|---|---|---|
| mercredi | 12:30 - 14:30 | aula 5 |
| jeudi | 13:30 - 15:30 | aula 5 |
Tout changement à l'horaire sera annoncé en classe et publié dans la section Infos de cette page.
Heures de bureau
Sur rendez-vous, salle 5015 du Département d'Informatique.
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
L'enseignement 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).
La partie sur les systèmes de fichiers distribués et sur MapReduce fait réference au livre adopté et au tutoriel sur Hadoop publié par Yahoo!
La partie sur l'apprentissage automatique est décrite dans le chapitre additionel du livre disponible en ligne, dans le chapitre 3 de S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, 1999 (ISBN 0-13-908385-5) et dans deux tutoriels en ligne sur la classification et sur la régression.
La partie sur la réduction dimensionnelle est décrite dans le chapitre additionel du livre disponible en ligne.
Programme
Le programme fait référence aux arguments détaillés dans le calendrier des leçons, qui correspond au matériel du livre adopté dans les chapitres 1, 2 (excluant le paragraphe 2.6.7), 3 (jusqu'au paragraphe 3.7 inclus), 4 (jusqu'au paragraphe 4.5 inclus), 5 (excluant les paragraphes 5.2.4 et 5.2.5), 6 (jusqu'au paragraphe 6.5.1 inclus), 7 (jusqu'au paragraphe 7.5 inclus), 8 (jusqu'au paragraphe 8.4.6 inclus), 9 (jusqu'au paragraphe 9.4 inclus), 10 (paragraphes 10.1, 10.2, 10.4 et 10.5), 11 (jusqu'au paragraphe 11.3 inclus) et 12 (jusqu'au paragraphe 12.3 inclus), plus le reste des documents indiqués entre le matériel bibliographique.
Calendrier des leçons
| Leçon | Date | Sujet | Documents |
|---|---|---|---|
| L01 | 02/10/2013 | Introduction à la fouille des données | |
| L02 | 03/10/2013 | Systèmes de fichiers distribués et Hadoop | |
| L03 | 09/10/2013 | Map-reduce et Hadoop | |
| L04 | 10/10/2013 | Algorithmes Map-reduce | |
| L05 | 16/10/2013 | Analyse d'algorithmes map-reduce | |
| L06 | 17/10/2013 | noSQL | |
| L07 | 23/10/2013 | Recherche d'élements similaires | |
| L08 | 30/10/2013 | Recherche d'élements similaires | |
| L09 | 31/10/2013 | Fouille de flots de données | |
| L10 | 07/11/2013 | Fouille de flots de données | |
| L11 | 13/11/2013 | Analyse de liens | |
| L12 | 14/11/2013 | Analyse de liens | |
| L13 | 20/11/2013 | Analyse de liens | |
| L14 | 27/11/2013 | Ensembles d'élements fréquents | |
| L15 | 28/11/2013 | Ensembles d'élements fréquents | |
| L16 | 28/11/2013 | Web advertising | |
| L17 | 04/12/2013 | Clustering | |
| L18 | 05/12/2013 | Clustering | |
| L19 | 11/12/2013 | Recommendation systems | |
| L20 | 12/12/2013 | Système de recommandation | |
| L21 | 12/12/2013 | Perceptrons | |
| L22 | 18/12/2013 | Classification basée sur vecteurs de support | |
| L23 | 19/12/2013 | Réduction dimensionnelle | |
| L24 | 19/12/2013 | Analyse des résaux sociaux |