Présenter une approche et des outils pour le développement de projets IA et Big Data :

1. Structuration de la donnée dans des environnements hétérogènes : différentes familles de bases de données de type NoSQL, Relationnelles et Colonnes ;
2. Apprentissage des architectures Big Data : un exemple de plateforme opérationnelle avec une présentation des avantages et des inconvénients - Les étudiants sont sollicités pour évaluer différents scénarios ;
3. Séances de Travaux en équipe et/ou seul pour apprendre le framework Spark dans un usage lié à des cas concrets issus d’expertises professionnelles ;
4. Développement de modèles d’IA basés sur des cas réels de mise en situation (E-commerce, Industrie 4.0, Géosciences...) ;
5. Exemple d’étude de cas : la démonstration de la prédiction de l’indice de végétalisation sur les années à venir à partir de l’historique d’images satellitaires. L’objectif est de montrer aux étudiants comment dans l’agriculture par exemple on peut imaginer la répartition des zones agricoles.

À la fin de cette UE, vous serez capable de :

• Comprendre les différents types de bases de données existantes,
• Être en capacité à analyser les spécificités d’une architecture Big Data,
• Comprendre les enjeux de la manipulation de la donnée,
• Connaître les grandes familles du Machine Learning,
• Développer des programmes de traitement de la donnée massive.

Session 1 : 100% contrôle continu

Pas de session 2.