Université Côte d'azur
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ECUE Donnees massives

Code de l'ECUE : SMESVI15

Ce cours appartient à UE11 Donnees massives et imagerie (6 ECTS) qui contient 2 ECUE
EUR LIFE
Informatique , Mathématiques appliquées et applications des mathématiques
Campus Valrose
Master 1
Semestre impair
Français

PRESENTATION

Ce cours a pour objectif de donner un introduction aux outils pour l'analyse de données massives (big data) et aux applications pratiques qui y sont reliées. Il comporte:

  • des enseignements sur ls système d'exploitation unix/Linux et une initiation au travail sur serveur de calcul distant
  • des enseignements en langage Python autour de la manipulation de données avec les bibliothèques numpy et pandas

Responsable(s) du cours

Marc Bailly-Bechet

Présentiel

  • 22h de Cours-TP intégrés

PREREQUIS

Avant le début du cours, je dois ...
  • savoir naviguer et me repérer dans le shell sous Linux
  • avoir des bases de programmation impérative (dans le langage Python ou un autre langage)

OBJECTIFS

A la fin de ce cours, je devrais être capable de...
  • gérer de manière basique une machine sous Linux, en sachant installer des programmes et lancer des commandes à distance
  • manipuler des jeux de données de taille importante avec Python, en se servant des bibliothèques numpy et pandas

CONTENU

  • Deux séances sont dédiées à:

    - l'installation de logiciels sous Linux en ligne de commande. Blast et Pfamscan, deux logiciels classiquement employés en mode clique-bouton, sont installés et employés en ligne de commande.

    - la connexion à distance sur un serveur de calcul et le travail sur ce serveur, entièrement dans le terminal Linux.

  • Les étudiants voient sur 5 séances, avec le langage Python:

    - des rappels de programmation impérative

    - l'emploi de la bibliothèque numpy

    - l'emploi de la bibliothèque pandas

    - la mise en application sur des jeux de données importants.

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Important
Ce syllabus n’a aucune valeur contractuelle. Son contenu est susceptible d’évoluer en cours d’année : soyez attentifs aux dernières modifications.