UE 4 : Numérique et informatique

Concepts et les enjeux du Big Data
Technologies du Big Data :
— Architecture et composants de la plateforme Hadoop.
— Modes de stockage (NoSQL, HDFS).
— Principes de fonctionnement de MapReduce.
— Programmation concurrente (générateurs, multi-threading, multi-processing, asynchronisme).
— Web services.
— Nase de data visualisation.
Gérer les données structurées et non structurées :
— Principes de fonctionnement HDFS.
— Importer des données externes vers HDFS.
— Réaliser des requêtes SQL avec HIVE.
— Utiliser PIG pour traiter la donnée.
Les méthodes d’analyse des données pour le Big Data (en liaison avec S3-UE1-DS) :
— Les méthodes d’exploration.
— Segmentation et classification.
— Estimation et prédiction.
— Implémentation des modèles.
— Méthodes de réduction de dimensions.

Introduction au MLOps : Mise en production ou déploiement d’un modèle de Machine Learning.
— Aspects techniques d’un déploiement.
— Mise en pratique : déploiement d’une API Web avec Flask.
— Maintenance post-déploiement : logging, model drift, qualité des données.
— Prérequis d’un déploiement réussi : versionnage, tests unitaires, bonnes pratiques de code, etc.
— Vue d’ensemble des métiers et logiciels liés au MLOps.

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