Expert Big Data Engineer (MS)

Réalisation de Projets En équipe, les candidats devront répondre à une problématique client fictive. En relation avec des experts, ils doivent étudier un système d’informations donné, appréhender le volume de données et les risques afin d’apporter des recommandations. Un rapport détaillant les différentes étapes du processus de traitement de la problématique est attendu de chaque groupe, suivie d’une présentation orale. Contrôle continu sous forme d’évaluations écrites Ces évaluations se réalisent sous la forme de questionnaires ou d’exercices. Ils sont d’une durée d’une heure à deux heures au maximum. Il s’agit de questions portant sur la réglementation de la gestion de données massives et sur la méthodologie de l’analyse des besoins et des problématiques. Mise en situation professionnelle avec un jeu de données en équipe Il s’agit d’un travail en équipe sur des sites, afin de trouver des algorithmes. Ce travail se déroule en fil rouge. Les candidats sont dans une situation d’un travail en équipe, avec un chef d’équipe qui répartit les tâches au sein du groupe (vérification de la base, travail des algorithmes, rédaction d’un rapport…). Le candidat est mis en situation dans un groupe d’étudiants dont il anime une réunion en tant que chef de projet. Chaque équipe doit rendre une feuille de route de projet, détaillant les jalons définis, les acteurs et leur rôle, le tableau de bord de suivi du travail, et le reporting de la cartographie des données pour l’animation de la réunion. Réalisation de Projets Rédaction d’un cahier des charges présentant le besoin et les contraintes (budget, délai, technique) et le présenter à l’oral. En plus du rapport de projet, l’étudiant devra rendre un suivi écrit retraçant les éventuelles difficultés rencontrées et liées à la réalisation de l’objectif du projet. Étude de cas Il est remis à l’étudiant un scénario, dont il doit faire un rapport détaillé en tenant compte des différents aspects nécessaires au respect de la procédure réglementaire. L’étudiant doit rendre le rapport et faire une présentation orale devant les membres du jury composé de l’enseignant et 3 étudiants. Contrôle continu sous forme d’évaluations écrites Elles se réalisent sous la forme de questionnaires ou d’exercices. Elles sont d’une durée d’une heure à deux heures au maximum. Il s’agit de questions portant sur la réglementation de la gestion de données massive et sur les stratégies en matière de possession, gestion et transformation des données.

Réalisation de Projets : étude sur la mise en place d’un projet data en intégrant les contraintes techniques et législatives. Soutenance orale du projet. Chaque étudiant doit rendre sa feuille de route de projet définissant la charte du projet, le calendrier prévisionnel, la présentation des résultats en tenant compte des aspects législatifs. Réalisation de Projets : le projet porte sur la rédaction de protocoles / tutoriels. L’étudiant doit préparer des exemples types, et fournir des solutions adaptées à ces derniers. La mise en place d’un forum et wiki de discussion autour de l’outil mis en place est aussi requise. L’étudiant doit rendre son rapport avec les exemples types et les solutions sélectionnées Réalisation de Projets : mise en place d’outils de visualisation des données et de calculs d’indicateurs par exemple à l’aide des bibliothèques pandas de Python et tidyverse de R. L’étudiant doit rendre rapport et un script (une succession de commandes commentées soit sur Python/R).

Réalisation de Projets : le projet est centré sur les aspects techniques de la résolution d’un ou plusieurs problèmes réels. Le projet se fait en petit groupe (chef de projet, programmeur et testeur). Les étudiants devront répondre à une problématique donnée à leur groupe. Un retour d’expérience des autres groupes est également proposé. Chaque groupe devra rendre son rapport de projet avant la soutenance devant le jury composé de l’enseignant expert et trois étudiants. Le retour d’expérience se fera à la fin des soutenances, chaque groupe choisira un orateur qui prendre la parole pendant 5 minutes pour donner leur impression par rapport à la vie de groupe. Réalisation de Projets : réalisation et présentation d’une visualisation dynamique dans le cadre de son projet. Les étudiants devront trouver par eux-mêmes une base de données qui nécessite la mise en place d’une visualisation approfondie et dynamique. Les étudiants en binôme devront rendre un rapport de projet lors de l’évaluation. Réalisation de Projets : une base de données issue de tous les domaines possibles est donnée aux étudiants avec une problématique bien définie et des questions ouvertes. Des groupes d’étudiants procèdent à l’analyse des données. Il est attendu une présentation orale des résultats obtenus. Cette présentation est suivie d’échanges et de questions avec le professeur et deux rapporteurs choisis parmi les étudiants. Le reporting de présentation est requis.

Réalisation de Projets : le projet demande dans un premier temps d’expliquer pourquoi nous sommes dans une problématique de grande dimension. La deuxième partie réclame la mise en application des techniques de grande dimension. La problématique est tournée soit vers un problème de classification, soit vers un problème de prédiction. Le rendu du projet se fera sous forme d’une présentation orale, devant un jury composé du professeur et de deux étudiants. Réalisation de Projets : le projet est tourné vers deux axes. Le premier axe concerne la prédiction. Pour qualifier cette prédiction, des indicateurs seront précisés et discutés (leur pertinence). Un deuxième axe est orienté vers la consommation de ressources et l’impact environnemental. L’étudiant devra rendre un rapport écrit en ne négligeant pas l’impact environnemental. En effet, il devra convaincre le lecteur au déploiement de son algorithme de Deep Learning Réalisation de Projets : le projet est axé principalement sur l’explication détaillée et argumentée par l’étudiant du traitement de la masse des données. Il ne négligera pas la prise en compte de l'énergie dépensée pour traiter la masse de données. Il devra mettre en concurrence plusieurs prestataires pour résoudre son problème d’énergie. Un rapport écrit est demandé avec la mise en pratique du traitement de la masse des données et les bons arguments. Il expliquera comment il a choisi et motivera ses décisions. La présentation se fera à l’oral devant un jury composé du professeur et deux professionnels extérieurs.