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INFORMATIQUE : Systèmes d'informations hétérogènes distribués

Informations générales sur l'unité d'enseignement : "INFORMATIQUE : Systèmes d'informations hétérogènes distribués"

Cycle 2
Niveau du cadre francophone de certification 7
Code ING-2-057 2.2.1
Crédits ECTS 4
Volume horaire (h/an) 52
Période Quadrimestre 2
Implantation(s) TECHNIQUE - Liège (Ing.)
Unité Orientation
Responsable de la fiche LEONARD, ANNE
Pondération 40
Composition de l'unité d'enseignement
Intitulé Nombre d'heures Pondération
Big Data 26 40
Exploration des données 26 60
Prérequis -
Corequis -
  • Contribution au profil d'enseignement

  • CONCEVOIR DES SYSTÈMES COMPLEXES
    • Etablir une architecture/une structure /un schéma fonctionnel
    GÉRER UN PROJET AU SEIN D’UNE ÉQUIPE
    • Faire preuve d’esprit critique
    MENER UNE DÉMARCHE DE RECHERCHE ET D’INNOVATION
    • Collaborer avec la communauté scientifique dans un souci d’échange et de validation de ses démarches et résultats de recherche
  • Acquis d'apprentissage spécifiques sanctionnés par l'évaluation

  • Le master en informatique saura explorer des ensembles de données grande taille pour en extraire les informations utiles à l'analyse et à l'aide à la décision.

    Le master en informatique saura, en se basant sur les résultats d'exploration et/ou de classification, utiliser les techniques inférentielles et déterminer la structure sous-jacente d'une sous-ensemble de données.

    Le master en informatique sera capable de déployer une architecture dédiée aux traitements de type Big data, tant en termes de répartition de charges que d'utilisation de systèmes de données choisis en fonction de la natuare de celles-ci.

  • Objectifs

  • Partie de fiche comprenant des problèmes syntaxiques
  • Contenus

  • Méthodes d'enseignement et d'apprentissage

  • Cours ex-cathedra
  • Evaluation

  • Exploration des données
    • Examen Ecrit
    Big Data
    • Examen Ecrit
  • Langue(s) de l'unité d'enseignement

  • Français
  • Supports de cours au format papier

  • Vilvens Claude, "Introduction aux techniques de traitement et d'analyse des Big data "
  • Autres supports de cours

  • Aucun autre support défini