Filière :
Licence Nationale en Génie Logistique: Logistique Industrielle
Niveau :
3
Matière :
Big Data
Régime Éducatif :
Régime Contrôle continue
Volume Horaire par semestre :
31.5
Type d'enseignement :
TP ; Cours
Enseignant (s) :
Coordinateur :
Examens et évaluation des connaissances :
| ECUE | Contrôle continue | Examen final | Coef. de l’ECUE | Coef. de l’UE au sein du parcours | ||||||
| EPREUVES | Pondération | EPREUVES | Pondération | |||||||
| Ecrit | Oral | TP et Autres | Ecrit | Oral | TP et Autres | |||||
| Big Data | X | 100% | 1.5 | 1.5 | ||||||
Objectifs du Cours :
Ce cours met l’accent sur la croissance exponentielle des données et présente quelques outils de maîtrise des flux d’information que les entreprises doivent utiliser pour réinventer leurs relations avec le consommateur, leurs produits et services ainsi que leurs organisations. Ce cours explore les fondamentaux du bigdata et ces outils, modèles et plateformes, son exploitation dans l’entreprise, et ces impact sur les métiers et leur valeur pour l’entreprise.
Plan du Cours :
Chapitre 1 : Introduction générale au Big Data
- Quelques Concepts avant le BIG DATA
- Intérêts et Challenges
- BIG DATA : Définition et Historique
- Les 5V du BIG DATA
- Problématiques : Stockage / Traitement des données /Collecte des données
- Approche Big Data vs Approche Traditionnelle
Chapitre 2 :Hadoop et MapReduce
- Présentation et Historique de Hadoop
- Écosystème de Hadoop
- HDFS
- MapReduce
- Architecture Hadoop
Chapitre 3 :Spark
- Présentation
- Spark vs Hadoop
- Écosystème Spark
- Fonctionnement de Spark
Chapitre 4 : Base de données NOSQL
- Le modèle Relationnel
- Le modèle NOSQL
- NOSQL vs BDR
- Cassandra
- MongoDB
Méthodes et/ou outils utilisés :
Références scientifiques et supports :