Master 2017 2018
Stages de la spécialité SAR
Stage - Projet de développement d’une cartographie des données BIG DATA et DEEPLEARNING


Lieu : 32 avenue Pablo Picasso 92000 Nanterre
Encadrant : M. Tarik Maarouf
Dates :du 19/02/2018 au 17/08/2018
Rémunération :1250 €
Mots-clés : Master SAR, autre qu’ATIAM

Cliquer ici pour vous authentifier


Description

Présentation de l’unité d’accueil : Au sein du groupe EDF et de la Direction des Services Partagés (DSP) - le Centre de Services Partagés IT Opération (CSP IT-O, 600 salariés) est l’entité garantissant le fonctionnement des services d’infrastructures IT centralisés du groupe EDF, l’intégration dans l’environnement de production et l’exploitation des applications des SI-Métiers.

Le CSP IT Exploitation assure l’exploitation des SI Métiers et des services d’infrastructure informatique. Son rôle d’ensemblier garantit le fonctionnement des services d’infrastructures IT centralisés de l’Entreprise, l’intégration dans l’environnement de production et l’exploitation des applications des SI-Métiers. Le département EXSIM2 assure l’exploitation des SI Métiers de la Branche Commerce, du Distributeur, ainsi que des domaines Finance-Gestion et RH-Corporate. Au sein du département, L’OSI MMD a pour mission l’exploitation et la performance des applications du SI Marché de Masse de la Direction Commerce.

Missions et activitées confiées au stagiaire :

La solution interne EDF Padaone en charge de la supervision centralisée et transverse des applications et infrastructures informatiques, offre un module de suivi de l’expérience utilisateur (solution de type web analytics). Au cours du stage, l’étudiant(e) sera amené(e) à effectuer des modélisations sur ces données (modèles de Deep Learning), à étudier puis implémenter des méthodes d’interprétation de modèles et enfin à en restituer les résultats.

Tâches confiées Vous aurez pour missions :
- Réaliser et restituer l’état de l’art des méthodes d’interprétation de modèles de Deep Learning applicables sur les collectes web analytics disponibles
- Exploiter les API existantes pour industrialiser l’extraction des données disponibles vers l’infrastructure de calcul
- Entrainer des modèles de Deep Learning en variant les architectures pour mesurer l’impact sur la décision
- Réaliser des rendus d’interprétation sur des données réelles
- Interpréter et restituer les résultats au reste de l’équipe
- Etablir Une solution de cartographie des données hébergées dans la solution BIG DATA
- la documentation Online et dynamique des différents modules, directement dans le corps de la solution
- Mise en place de vidéo ludique pour simplifier la compréhension BIG-DATA Analytics.