Introduction au traitement des flux de données: concepts et applications

Cette séance de cours présente les concepts fondamentaux du traitement des flux de données, en soulignant son importance dans l'analyse des données en temps réel. L'instructeur commence par contraster le traitement par lots avec le traitement par flux, soulignant le besoin d'informations immédiates à partir de données générées en continu. Diverses applications du traitement des flux sont discutées, notamment la surveillance en temps réel, la détection des fraudes et la maintenance prédictive. La séance de cours couvre les contraintes et les défis associés au traitement des données en streaming, tels que la gestion des données illimitées, non ordonnées et incomplètes. L'instructeur explique le concept de fenêtres coulissantes pour la gestion des flux de données et introduit des outils comme Apache Kafka et Spark Streaming, qui facilitent la mise en œuvre du traitement des flux. La session se termine par des exercices pratiques qui impliquent la mise en place de Kafka, la production et la consommation de flux de données et l’application d’algorithmes d’apprentissage automatique aux données en temps réel. Cette vue d'ensemble complète donne aux étudiants les connaissances nécessaires pour utiliser efficacement le traitement des flux dans leurs projets.