v2.11.0 (5449)

Enseignement ATHENS - TPT38 : Big Data Stream Mining (Télécom ParisTech)

Domaine > Mathématiques, Informatique.

Descriptif

Data streams are everywhere, from F1 racing over electricity

networks to social media feeds. Data stream mining or Real-Time

Analytics relies on and develops new incremental algorithms that

process streams under strict resource limitations. This course focuses

on, as well as extends the methods implemented in open source tools as

MOA and Apache SAMOA. Students will learn to how select and apply an

appropriate method for a given data stream problem; they will learn

how to design and implement such algorithms; and they will learn how

to evaluate and compare different solutions.

 

Programme to be followed            

1.     Introduction

2.     Stream Algorithmics

3.     Concept Drift

4.     Classification

5.     Ensemble Methods

6.     Clustering

7.     Frequent Pattern Methods

 

30 heures en présentiel

Diplôme(s) concerné(s)

Parcours de rattachement

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Diplôme d'ingénieur

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 3 ECTS
  • Crédit d'UE électives acquis : 3

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

Mots clés

real time analytics, machine learning, big data, data science, data streams
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