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Cours 2019/2020 "Enjeux des données massives" à l'ENSAI by Rémi Pépin & Arthur Katossky

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Enjeux des données massives

Objectifs

  • comprendre les réels enjeux des données massives (big data)
  • démystifier le "cloud" et le "big data" : beaucoup de problèmes sont juste mal posés et ne nécessitent pas de traitement particulier
  • utiliser de la ligne de commande
  • utiliser des infrastructures de calcul distantes
  • utiliser des infrastructures de calcul distribué
  • utiliser des infrastructures de calcul en flux

à compléter

Structure du cours, organisation en séances

Cours magistral

TP

  1. lk
  2. d

à préciser

Examens

Proposition de @katossky:

  • des Kahoots en début de cours et à la rentrée de la pause
  • des QCM post TP sur Moodle
  • un examen supplémentaire à définir (compte-rendu de TP? examen sur table? mini-projet ex: lecture d'un article?)

Bibliographie

Prochaines étapes

  • CM3

    must have

    nice to have

    to do next

    • re-read Shadi's course and include relevent topics
  • [ ]

After course has ended:

  • clean up directory
  • update readme

Before next session of the course

Possible improvements

  • include more statiscal algorithms
  • in course computing, add ref to pay-as-you-go
  • add more cloud providers, such as IBM, OpenStack, Digital Ocean...
  • dif.. scale-in scale-out dans le premier cours
  • uniformize titles
  • add colors (if possible by CSS) and images
  • read "Brewer's conjecture and the feasibility of consistent, available, partition-tolerant web services"
  • add the distinction between single pass, double pass, etc.
  • mention the concept of single-point-of-failure in introduction of the distributed system part

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Cours 2019/2020 "Enjeux des données massives" à l'ENSAI by Rémi Pépin & Arthur Katossky

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