MOD 2.1: Défis Informatique du Big Data

Auteur

• Stephane Derrode, Département Mathématiques et Informatique, Centrale Lyon

Objectifs

• Les interventions (lundi matin entre 8h et 10h) seront dispensées par des conférenciers qui vous présenteront un des aspects du Big Data, qu’il soit scientifique, sociétal ou économique.

• Trois TPs vous permettront d’acquérir des compétences sur l’analyse, le traitement et la visualisation des données massives.

• Un dossier de synthèse (à rédiger par groupe et en autonomie) vous permettra d’approfondir un sujet de votre choix (détails ci-dessous).

Remarques : Tous les rendus (fiche de synthèse et compte-rendu de TP) se feront sur la plateforme Pedagogie3.

Table des matières

• Interventions de conferenciers
• Travaux pratiques
• Travail en autonomie : redaction d’un dossier de synthese

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Interventions de conferenciers

• 9/09 - Stéphane Derrode (Centrale Lyon), Introduction : Big Data, données personnelles et éthique des données. Quelques vidéos à consulter :
  • Big Data et la protection des océans
  • Geopolotis : Geopolitis-BigData_BR3
  • Interview Kenny Polcari, Bouse de New York
  • Data punk !
  • La course à l’exploitation des données clients
• 06/10 - Stéphane Derrode (Centrale Lyon), Open Data. Quelques vidéos à consulter :
  • Open Data à la loupe
  • Charles RUELLE : Quel est l’impact de l’Open Data ?
  • Tims Berners-Lee : The new Web of open data
• 13/10 - Intervenant à définir
• 20/10 - Yann Fornier (Expert), Cloud Computing, Acteurs et stratégies.
• 03/11 - Aurélien Faravelon (Expert), Plateformes d’intermédiation, Intermédiation numérique - Définition, enjeux.
• 10/11 - Guillaume Lavoué (Centrale Lyon ENISE), Impacts environnementaux du numérique et du big data .
• 17/11 et 24/11 - Emmanuel Dellandréa (École Centrale de Lyon), Big Data analytics et Large language Model & chatGPT.

Travaux pratiques

Chaque élève participe à 3 TPs de 4h (des mercredis après-midi, entre octobre et décembre).

• Lamia Derrode, TP Linked open Data et SparQL. Les consignes et les fichiers nécessaires pour réaliser ce TP sont à votre disposition sur ce lien. Le mini-cours associé à ce TP et présenté en introduction à la séance est disponible ici.
• Stéphane Derrode, TP Map-Reduce en python. Les consignes et les fichiers nécessaires pour réaliser ce TP sont à votre disposition sur ce lien. Le mini-cours associé à ce TP et présenté en introduction à la séance est disponible ici.
• René Chalon, TP de visualisation de données publiques avec QGIS. Les consignes et les fichiers nécessaires pour réaliser ce TP sont à votre disposition sur la plate-forme Pedagogie3.

Travail en autonomie : redaction d’un dossier de synthese

Par groupe de 4 à 6, vous devez rédiger un dossier de synthèse d’une dizaine de pages (maximum) sur des sujets en lien avec le Big Data. L’attendu de cette fiche est présenté en détail lors du premier cours.

Important : le responsable de chaque groupe doit enregistrer le sujet et les noms des membres de son groupe dans ce fichier partagé.

Le travail rendu doit être personnel. L’usage de ChatGPT ou équivalent doit être restreint à la recherche d’information. Il ne doit en aucun cas être utilisé comme générateur de rapport.

Voici quelques exemples de rapports rédigés en 2019 :

• P. Lemeille, L. Clauzel, N. Miquey, G. Page, H. Le Morvan, Big Data et Environnement: quel est le réel impact du numérique sur notre planète ?.
• R. Dewez, M. Perrin, M. Tordjeman, Big Data et médecine personnalisée.
• Y. Basso-Bert, L. Detre, G. Gobert, R. Hassanaly, A. Pige, Big Data et sport.
• J. Alleon, C. Cros, P. de Villenaut, C. Pelletier de Chambure, J. Wolff, Big Data et énergie.