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site:enseignement:master:bdle:tmes:projet2020
Différences
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site:enseignement:master:bdle:tmes:projet2020 [07/12/2020 19:21] amine [Modalités] |
site:enseignement:master:bdle:tmes:projet2020 [14/12/2020 09:47] (Version actuelle) amine [Modalités] |
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| - | - Liste numérotéeun document pdf avec lien vers un **notebook** Databricks contenant **code source** et **informations** décrites ci-haut | + | - un document pdf avec lien vers un **notebook** Databricks contenant **code source** et **informations** décrites ci-haut |
| - un document HTML obtenu en exportant votre **notebook** | - un document HTML obtenu en exportant votre **notebook** | ||
| - | Date de remise : à partir du **10-12-2020** jusqu'au **20-12-2020 23h59** sur **Moodle** | + | Date de remise : à partir du **10-12-2020** jusqu'au **20-12-2020 23h59** sur |
| + | [[https://moodle-sciences.upmc.fr/moodle-2020/course/view.php?id=3209|Moodle]] | ||
| - | + | Le sujet traité est la réalisation d’un pipeline ML pour entrainer un arbre de décision pour la *régression* à l’aide de l'API Spark ML décrite en cours, Le langage utilisé est **Scala**. | |
| - | Le sujet traité est la réalisation d’un pipeline ML pour entrainer un arbre de décision pour la *régression* à l’aide de l'API Spark ML décrite en cours, | + | |
| L'objectif principal est d'être confronté à des problématiques réelles rencontrées lorsqu'on traite des données "brutes". | L'objectif principal est d'être confronté à des problématiques réelles rencontrées lorsqu'on traite des données "brutes". | ||
| Vous être libre d'utiliser le dataset de votre choix dont la taille sera entre 10 MB et 50 MB. | Vous être libre d'utiliser le dataset de votre choix dont la taille sera entre 10 MB et 50 MB. | ||
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| A titre d'exemple, pour un dataset avec des attributs timestamps, envisager une opération roll-up vers le mois ou l'année. | A titre d'exemple, pour un dataset avec des attributs timestamps, envisager une opération roll-up vers le mois ou l'année. | ||
| - | Construire une paire 30%-70%d de jeux de test et d'entrainement. | + | Construire une paire 30%-70% de jeux de test et d'entrainement. |
| Lancer l'entrainement de l'arbre de décision puis afficher ses paramètres. | Lancer l'entrainement de l'arbre de décision puis afficher ses paramètres. | ||
site/enseignement/master/bdle/tmes/projet2020.1607365291.txt.gz · Dernière modification: 07/12/2020 19:21 par amine
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