Bases de données avancées(2)

Code UE : NFE205

  • Cours + travaux pratiques
  • 6 crédits

Responsable national

Michel CRUCIANU

Responsable opérationnel

Michel CRUCIANU

Public et conditions d'accès

Prérequis : M1 ou bac + 4 et NFE204 ou équivalent
Public : cycle d'ingénieur CNAM, Master M2

Objectifs pédagogiques

La gestion et l'exploitation des données multimédia et spatio-temporelles ont une grande importance dans des domaines aussi variés que l'audiovisuel, l'exploitation de données scientifiques, l'imagerie médicale, le tourisme, la planification urbaine, l'étude du climat, le marketing ou la sécurité.
Les données multimédia et spatio-temporelles sont souvent peu structurées et très volumineuses, la technologie relationnelle est insuffisante ou inadaptée pour leur gestion. De plus, des opérations de recherche de nature différente sont nécessaires afin d'accéder à l'information présente par ex. dans des contenus visuels (BD multimédia) ou vectoriels (BD spatiales).
L'objectif de cet enseignement est de faire comprendre les principes et les technologies actuelles de gestion et de recherche dans des données multimédia et spatio-temporelles. Les travaux pratiques doivent permettre une familiarisation avec une partie des techniques abordées dans le cours.

Compétences visées

Maîtrise des enjeux et défis pour les nouveaux marchés liés à la gestion de gros volumes de données non traditionnelles (notamment grandes bases d'images), pour lesquels la technologie relationnelle est insuffisante.

Contenu

Thèmes abordés dans le cours et les travaux pratiques (TP) :
  • Spécificités des bases de données multimédia et des bases spatio-temporelles, domaines d'application.
  • Bases de données spatiales et spatio-temporelles : modèle de données, structures d'index, produits du marché, applications.
  • Paradigmes et méthodes spécifiques de recherche d'information multimédia (recherche par similarité, recherche itérative, recherche pluri-modale), outils disponibles.
  • Description des données multimédia, outils disponibles.
  • Structuration du contenu multimédia, outils disponibles, applications.
  • Structures d'index multidimensionnels, données multimédia massives, passage à l'échelle, outils disponibles, applications.
Les TP permettent de mettre en œuvre certaines techniques vues en cours concernant les BD spatio-temporelles, la description des données multimédia et le passage à l'échelle de la recherche par le contenu.

Modalité d'évaluation

Examen terminal

Bibliographie

  • H. Samet : Foundations of Multidimensional and Metric Data Structures. Morgan Kaufmann Publishers, 2006.
  • P. Rigaux, M. Scholl et A. Voisard : Spatial Databases with Application to GIS. Morgan Kaufmann, 2001.
  • J. Benois-Pineau, F. Precioso, M. Cord (eds) : Visual indexing and retrieval. Springer Verlag, 2012, ISBN 978-1-4614-3587-7.

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Informatique d'entreprise
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Alexandre LESCAUT

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Stage entreprises

UE

    • Paris
      • Paris
        • 2017-2018 1er semestre : Fod accessible nationalement
        • 2017-2018 2nd semestre : Présentiel
        • 2018-2019 1er semestre : Fod accessible nationalement
        • 2018-2019 2nd semestre : Présentiel
        • 2019-2020 1er semestre : Fod accessible nationalement
        • 2019-2020 2nd semestre : Présentiel
        Comment est organisée cette formation à distance ?

        Planning

        Date limite d'inscription : 06/11/2017
        Date de démarrage : 02/10/2017
        Date de la première session d'examen :00/00/0000
        Date de la deuxième session d'examen :00/00/0000

        Accompagnement collectif

        Rendez-vous :
        Chat :
        Forum par UE :oui
        Webconférence :

        Accompagnement individuel

        Echange par mails : oui
        Accompagnement téléphonique :

        Regroupement

        Séances de regroupement : non

        Modalités de validation

        Examen sur table :oui
        Projet : non
        Contrôle continu : non
        Examen partiel : non
        :