Cette UE présente les différents aspects théoriques et pratiques pour la gestion des données massives : calcul distribué avec MapReduce et HPFS, analyse des liens dans les graphes, PageRank, recherche des ensembles et sous-ensembles similaires, identification des communautés dans les graphes, Traitement des flots de données, les systèmes de recommandation et de classification, détection des ensembles séparables (clustering).

Temps présentiel : 35 heures

Charge de travail étudiant : 65 heures

Méthode(s) d'évaluation : Examen final