v1.17.9 (1402)

Enseignement de Master 2 - DK901 : Social Data Management

Descriptif

 The objective of this class is to present models for the representation of uncertain data, as well as algorithms and tools to process this data, while maintaining information about its uncertainty.
Topics covered include:
● Sources of uncertain data
● Incomplete data models in closed-world assumptions: SQL NULLs and Codd tables, c-tables
● Data model for open-world data: consistent query answering, OBDA
● Possible world semantics
● Querying relational probabilistic databases: operators, lineage, hardness, practical implementations
● Social applications of uncertain data: probabilistic graphs, social influence, crowdsourcing

Labs will feature the MayBMS probabilistic relational database engine.

nombre d'heure en présentiel

21

Volume horaire par type d'activité pédagogique : types d'activité

  • Leçon : 18
  • Travaux pratiques : 3

Diplôme(s) concerné(s)

Pour les étudiants du diplôme Data & Knowledge (D-K)

Relational databases, Basics of probability theory, Propositional logic, Basics of Graph Theory

Format des notes

Numérique sur 20

Littérale/grade européen

Pour les étudiants du diplôme Data & Knowledge (D-K)

Vos modalités d'acquisition : First session: 50% Project + 50% Exam (variations of problems solved in class) (D);
Second session: 100% Exam

L'UE est acquise si Note finale >= 10
  • Crédits ECTS acquis : 2.5 ECTS

La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.

Programme détaillé

 

Veuillez patienter