FORUM NTIC BIG DATA, OPEN DATA Big Data: les challenges, les défis
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- Renaud Blanchard
- il y a 10 ans
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1 FORUM NTIC BIG DATA, OPEN DATA Big Data: les challenges, les défis Joseph Salmon Télécom ParisTech Jeudi 6 Février Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 1 / 18
2 Agenda Contexte et opportunités Challenges scientifiques et collaborations industrielles Le défi de la formation Qelques actions en cours et à venir Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 2 / 18
3 Big Data - Le contexte Une accumulation de données massives dans de nombreux domaines: Biologie/Médecine (génomique, essais cliniques, imagerie, etc.) Réseaux sociaux (Facebook, Tweeter) Moteurs de recherche internet (contenu multimédia) Administrations (santé publique, douanes) Sécurité (biométrie, vidéosurveillance, informatique) Banque/Finance (risque de marché/liquidité, accès au crédit) Grande distribution, marketing (CRM), e-commerce... Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 3 / 18
4 Big Data - Le contexte Un déluge de données qui rend inopérant: les outils basiques de stockage de données gestion de base de données (MySQL) le prétraitement reposant sur l expertise humaine indexation, analyse sémantique modélisation intelligence décisionnelle Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 4 / 18
5 Big Data - Le contexte Une multitude de briques technologiques et de services disponibles pour: La parallélisation massive (Velocity) Le calcul distribué (Volume) La gestion de données sans schéma prédéfini (Variety) parmi lesquels: Calculs parallélisés/distribués: MapReduce Framework Hadoop NoSQL: SGBD Cassandra, MongoDB, bases de données orientées graphe, moteur de recherche Elasticsearch, etc. Clouds: infrastructures, plate-formes promus par Google, Amazon, Facebook, etc. Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 5 / 18
6 Big Data - Les opportunités Des avancées spectaculaires la collecte et le stockage (distribué) des données la recherche automatique d objets, de contenu le partage de données peu structurées Le Big Data: un moteur pour la technologie, la science, l économie Moteurs de recherche, moteurs de recommandation Maintenance prédictive Marketing viral à travers les réseaux sociaux Détection des fraudes Médecine individualisée Publicité en ligne Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 6 / 18
7 Big Data - Les opportunités Ubiquité De nombreux secteurs d activité sont concernés: (e-) Commerce Gestion de la relation client Santé Défense, renseignement Banque/Finance Transports intelligents etc. Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 7 / 18
8 Big Data - Les besoins Talents Selon l Institut McKinsey Global, d ici à 2018 aux USA: architectes Big Data recrutements de data scientists 1,5 million de cadres/techniciens avec des connaissances générales dans ce domaine Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 8 / 18
9 Big Data - Recherche Pour exploiter les données (prédiction, interpétation), il faut développer des technologies mathématiques permettant de résoudre les problèmes computationnels liés: aux contraintes du temps réel apprentissage automatique séquentiel on-line ( batch) au caractère distribué des données/ressources apprentissage automatique distribué à la volumétrie des données Impacte des techniques de sondages/échantillonnage sur la performance des algorithmes Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 9 / 18
10 Big Data - Recherche Des techniques de visualisation, représentation de données complexes Graphes (évolutifs) - clustering, graph-mining Image, audio, vidéo - filtrage, compression Données textuelles (e.g. page web, tweet) Domaines Probabilité, Statistique Machine-Learning Optimisation Traitement du signal et de l image Analyse harmonique computationnelle Analyse sémantique Informatique, etc. Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 10 / 18
11 Formations Data Science : un bref tour d horizon En France Masters disciplinaires: informatique ou mathématiques appliquées A l international Stanford University (Stanford Center for Professional Development): Data Mining and Applications Graduate Certificate en 3 ans ( $ env.), avec Sony, Cisco Columbia Institute for Data Sciences and Engineering, Chicago Northwestern University (MS program in Predictive Analytics), North Carolina State University (MS in Analytics avec SAS), UC San Diego (certificate program in data mining), etc. Secteur privé: SAS, EMC (GreenPlum), IBM (Netezza), Cloudera, etc. Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 11 / 18
12 Big Data : le défi de la formation Compétences en maths/info Analyse sémantique Sécurité des données Systèmes répartis, parallélisation massive, clouds Analyse des réseaux sociaux, graph-mining Visualisation, interface homme-machine Ranking, moteurs de recommandation/recherche Machine-learning distribué, en ligne, passage à l échelle Compétences en droit/économie Propriété des données personnelles Création de valeur, économie de l internet Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 12 / 18
13 Big Data Le phénomène Big Data appelle de nouvelles offres de formation pose de nouveaux problèmes scientifiques/technologiques/juridiques Répondre à ces besoins requiert une collaboration étroite avec le monde de l industrie et des services une mutualisation des moyens/forces Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 13 / 18
14 Actions dans le domaine de la formation Mastère Spécialisé Big Data - ouvert en sept stagiaires Multidisciplinarité: programmation, données, sécurité, visualisation, maths appliquées, droit, économie/business Recrutement: niveau M2 Projets Fil Rouge tutorés par des professionnels (e.g. Capgemini, GdF Suez, EDF, Xebia, start-ups de l incubateur de TPT), séminaires (Thalès, McKinsey, NextPerformance, etc.) Comité de perfectionnement: EADS, Thalès, IBM, Google, Critéo, Liligo, Safran, SAS, Capgemini Objectif: un savoir-faire opérationnel Stage et thèse professionnelle 6 mois Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 14 / 18
15 La formation - Projets Fil Rouge 7 mois travail en groupe (par ex. 4 à 5 stagiaires) vise à explorer un thème du Big Data à plusieurs facettes e.g. infrastructure, analyse, exploitation, mise en production, droit, business model recherches bibliographiques, étapes de modélisation, développement et expérimentation projets proposés et tutorés par des professionnels suivi régulier assuré par des enseignants-chercheurs Infrastructure Hadoop sur un cluster propriétaire, utilisation d AWS Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 15 / 18
16 Actions dans le domaine de la formation Certificat Data Science - prévu au printemps 2014 Cible: professionnels en situation d emploi 24 jours de présentiel En développement: plateforme d e-learning Formation Continue Stages ciblés Ex: machine-learning, valorisation des données personnelles, l écosystème Big Data Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 16 / 18
17 Actions dans le domaine de la recherche Partenariats avec l industrie Chaires industrielles: Réseaux sociaux - Télecom Ecole de Management Valeurs et politiques des informations personnelles - Télecom ParisTech, Télecom Sud Paris & Télecom Ecole de Management Machine-Learning & Big Data - Télecom ParisTech Big Data for e-commerce - Télecom ParisTech Contrats bilatéraux (e.g. EADS, Orange, StreamWide) Partenaires académiques IMT: Mines (Bio-info), TSP, Télecom Ecole de Management Au sein de ParisTech: X (CMAP), ENPC (Cermics), ENSAE (Crest) Saclay: Université Paris Orsay (LRI), ENS Cachan (CMLA), CEA, INRIA Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 17 / 18
18 Infrastructure - Partenariat IMT/GENES: TERALAB Une plateforme IMT/GENES pour la recherche et l enseignement Projets de recherche et de transfert technologique À l exclusion de toute activité commerciale Equipe support Hébergement souverain 24/7 2 Compartiments Batch/ Temps réel - sécurisé - ultra-sécurisé (technologie CASD) 1 Institut Mines-Télécom Joseph Salmon (Télécom ParisTech) Big Data Jeudi 6 Février 18 / 18
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