Master Informatique parcours Architecte des données (Niort)

L'objectif de cet EC est de permettre aux étudiant·e·s de comprendre les enjeux et les concepts du Big Data et connaître les différentes technologies existantes permettant de développer un service dans le cadre d'un système distribué. Elle permet de connaitre de cadrage et de mise en place d'une stratégie de gouvernance du Big Data.

Cet EC participe à l'apprentissage des compétences suivantes :

-  Développer un logiciel ;
-  Modéliser et construire un système ;
-  Administrer des systèmes et réseaux ;
-  Intégrer les contraintes réciproques entre le monde physique et le monde virtuel ;
-  Adapter ses pratiques et ses compétences dans un domaine en évolution constante et rapide.

A l'issue de cet enseignement, l'étudiant·e sera capable de :

-  Connaître les différentes briques matérielles et logicielles d'un système Big Data ;
-  Savoir utiliser différents outils logiciels (notamment libres) de collecte de données ;
-  Maitriser la programmation fonctionnelle utilisée largement dans les logiciels d'un système Big data ;
-  Savoir choisir la bonne solution pour le stockage de données massives ;
-  Savoir utiliser un ou plusieurs frameworks de traitement de données massives (type Sparket son écosystème) ;
-  Analyser les résultats.

Cet enseignement se déroule de la manière suivante :

-  Introduction sur l'histoire du Big Data et sur l'écosystème technologique ;
-  Les concepts de la programmation fonctionnelle et les bases du langage scala ;
-  Les structures de données, fonctions et design pattern en scala ;
-  Mise en œuvre d'un cas pratique d'analyse de données ;
-  Présentation d'expériences pratiques d'industriels ;
-  Présentation d'un projet Big Data d'un membre du laboratoire sur laproblématique de traitement de données massives (image, texte, les données multimodaux) ;
-  Projet pratique infrastructure ou bibliographie.

261-3-11

L'objectif de cet UE est de connaitre les enjeux, formats et outils du web sémantique, allant des données interconnectées au format RDF jusqu'aux possibilités d'inférence du format OWL, en passant par des techniques de web scrapping et de fouille de texte.

Cet EC participe à l'apprentissage des compétences suivantes :
-  Modéliser et construire un système.

A l'issue de cette UE, l'étudiant·e sera capable de :

-  Utiliser un langage de modélisation pour formaliser le comportement d'un système ;
-  Classifier et analyser des architectures, des processus, des algorithmes et des structures de données.

En détails, cet enseignement se décompose en 3 parties :

-  I -Web Data et Données Connectées : Connaître les formatsRDF/RDF Schéma et les positionner au sein du Web sémantique ; Savoir requêter des données RDF avec SPARQL ; Connaître quelques exemples d'ontologies : foaf, dbpedia, yago, wikidata, Wordnet, BabelNet ;
-  II -Web Sémantique, Ontologies et Inférence : Connaître le format OWL et le positionner au sein du Web sémantique ; Connaître les logiques descriptives et leur traduction en OWL ; Comprendre les possibilités et limites des mécanismes d'inférence ; Savoir construire une hiérarchie de concepts ;
-  III -Web Scrapping et Fouille de Texte : Savoir utiliser des outils de web scrapping ; Connaître les problématiques de la fouille de textes ; Savoir utiliser des outils de traitement automatique de la langue.

261-3-21

Cet EC a pour objectif de renforcer l'usage des services web dans le développement d'architectures logicielles. Elle propose également des éléments autour de la mobilité avec la présentation de services web pour des données géographiques. Des opérations sur l'espace et le temps sont présentées pour permettre l'exploitation de données de mobilité. Des éléments d'informatique ubiquitaires sont présentés.

Cet EC participe à l'apprentissage des compétences suivantes :

-  Développer un logiciel ;
-  Administrer des systèmes et réseaux ;
-  Intégrer les contraintes réciproques entre le monde physique et le monde virtuel.

A l'issue de cet enseignement, l'étudiant·e sera capable de :

-  Connaître les architectures orientées services et leurs usages ;
-  Mettre en oeuvre des services web en utilisant les technologies normalisées par l'OGC (Open Geospatial Consortium) ;
-  Mettre en œuvre des services web respectant l'architecture REST ;
-  Utiliser la base de connaissance GeoNames ;
-  Identifier des localisations avec GeoIP ;
-  Connaitre des relations spatiales et temporelles.

Cet enseignement comporte en particulier :
-  La pratique des serveurs d'applications ;
-  La mise en place de services web de l'OGC ;
-  Lutilisation de services pour la gestion de capteurs avec SensorML ;
-  L'utilisation de services WEB de GeoNames pour faire le lien nom-position ;
-  L'étude des relations spatiales DE-9IM et RCC8 ainsi que les relations temporelles d'Allen.

261-3-31

L'objectif de cet EC est de présenter les techniques de la fouille de processus pour extraire de l'information sur les processus d'entreprise. Les outils de la fouille de processus permettent d'exploiter les traces d'exécution des processus afin d'obtenir de la connaissance sur les processus des entreprises. Les applications principales sont : l'identification des dysfonctionnements dans les processus tels que les goulots d'étranglement, les situations de blocage ou de délais importants... ; l'amélioration des performances des processus ; l'identification des parcours des utilisateur·rice·s, etc. La fouille de processus est à l'internet des évènements ce que les tableurs sont à la manipulation des données.

Cet enseignement participe à l'apprentissage des compétences suivantes :
-  Modéliser et construire un système.

A l'issue de cet enseignement, l'étudiant·e sera capable de :

-  Analyser les traces et transformer des logs aux formats XES ;
-  Modéliser des processus complexes en BPMN et Réseaux de Petri ;
-  Utiliser des algorithmes de fouille de processus avancés ;
-  Utiliser des métriques sophistiquées pour évaluer la qualité des modèles découverts ;
-  Rédiger un rapport d'analyse des traces et des processus ;
-  Préparer les données pour la fouille de processus ;
-  Extraire et analyser le parcours d'un usager à partir de ses traces sur une plateforme en ligne.

Le détail des enseignements est le suivant :

-  1 : Introduction : Découvrir l'internet des évènements, les traces et des domaines d'application (SI médical, assurance, banque et analyse de la navigation sur des sites internet) ; Format de données pour la fouille de processus (norme XES) ;

-  2 :Modélisation avancée des processus métier : Approfondissement de la modélisation BPM ; Introduction aux réseaux de Petri ; Introduction aux Process Tree ; Utilisation des outils PIPE et Visual Paradigm ;

-  3 : Algorithmes de découverte : Présentation de l'algorithme Alpha ( et ses extensions) ; Présentation de l'algorithme Fuzzy miner ; Utilisation des outils Disco et ProM ;

-  4 : Algorithmes de fouille avancés : Présentation de l'algorithme Inductive Miner ; Présentation de l'algorithme Heuristic Miner ;

-  5 : Evaluation des modèles découverts : Présentation des métriques : Fitness (rejoue et alignement), Précision, Généralisation, Simplicité ;

-  6 : Analyse et visualisation d'un processus : Indicateurs sur les logs ; Éléments statistiques sur les traces et les processus ; Rejouer/simuler des logs ; Étude de cas ;

-  7 : Prétraitement : Problématique du bruit dans les données ; Filtrage des données pour la fouille de processus ; Clustering des traces ; Suite étude de cas ;

-  8 : Conformance Checking : Analyse de correspondance ; Détection d'anomalies ; Suite étude de cas ;

-  9 : Suite étude de cas.

261-3-71

L'objectif de cet EC est de découvrir la mathodologie de la recherche, avec en particulier un projet de recherche scientifique à réaliser sur le semestre.

Cet EC participe à l'apprentissage des compétences suivantes :

-  Adapter ses pratiques et ses compétences dans un domaine en évolution constante et rapide ;
-  Adopter une démarche responsable.

A l'issue de cette UE, l'étudiant·e sera capable de :

-  Réfléchir sur sa pratique - individuellementet entre pairs - et réinvestir les résultats de sa réflexion dans l'action ;
-  Identifier ses besoins de formation et mettre en œuvre les moyens de développer ses compétences en utilisant les ressources internationales disponibles.
-  Ecoconcevoir les services numériques ;
-  Questionner les enjeux philosophiques inhérents aux nouvelles technologies.

En détails, cet enseignement propose les cours suivants :

-  Méthodologie de la recherche (MOOC « Rédiger un article scientifique ») ;
-  Histoire et philosophie des sciences ;
-  Droit du numérique et propriété intellectuelle ;
-  En parallèle, un projet scientifique sera à réaliser sur la base de l'étude bibliographique du semestre précédent. Ce projet sera à réaliser sur le semestre, avec une « conférence Master » et publication d'actes en fin de semestre ;
-  Un certain nombre d'activités liées à la vie du laboratoire et de l'université seront proposées à l'étudiant·e via un livret d'activités qu'il·elle devra valider : participation à des évènements (FDLS, MTI30, FDFPTS, Soutenances de thèse, Colloques...), participation à des workshops (Hackathlon, AI4Industry...), participation aux réunions d'équipe et séminaires du laboratoire.

261-3-02

L'objectif de cet EC est de mettre en pratique les autres enseignements du semestre pour concevoir un projet réel. Les alternant·e·s sont évalués sur leur travail en entreprise pendant le semestre.

Cet EC participe à l'apprentissage des compétences suivantes :

-  Développer un logiciel ;
-  Modéliser et construire un système ;
-  Administrer des systèmes et réseaux ;
-  Appliquer les principes du génie logiciel ;
-  Intégrer les contraintes réciproques entre le monde physique et le monde virtuel ;
-  Communiquer efficacement au sujet de son entreprise, de son organisation ou de son projet, tant en interne qu'en externe ;
-  Adapter ses pratiques et ses compétences dans un domaine en évolution constante et rapide ;
-  Adopter une démarche responsable.

Cet enseignement se déroule de la manière suivante :

-  Présentation des projets, constitution des groupes ;
-  Travail en autonomie et auto-évaluations régulières ;
-  Points d'avancement régulier avec les enseignants référents sur les compétences.

261-3-03

L'objectif de cet EC est de mettre en pratique tous les enseignements reçus en master pour concevoir un projet réel.

Cet EC participe à l'apprentissage des compétences suivantes :

-  Développer un logiciel ;
-  Modéliser et construire un système ;
-  Administrer des systèmes et réseaux ;
-  Appliquer les principes du génie logiciel ;
-  Intégrer les contraintes réciproques entre le monde physique et le monde virtuel ;
-  Communiquer efficacement au sujet de son entreprise, de son organisation ou de son projet, tant en interne qu'en externe ;
-  Adapter ses pratiques et ses compétences dans un domaine en évolution constante et rapide ;
-  Adopter une démarche responsable.

Cet enseignement se déroule de la manière suivante :

-  Présentation des projets, constitution des groupes ;
-  Travail en autonomie et auto-évaluations régulières ;
-  Points d'avancement régulier avec les enseignant·e·s référent·e·s sur les compétences.

261-4-11

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