Laboratoire de mesure de réseau et analyse de données
Course Features
Course Details
Laboratoire de mesure de réseau et analyse de données GT5120
Enseignant:
Email:
Durée totale du cours: 22.5 H
Semestre : 5
Nombre de crédits : 2
Modules spécialisés | Modules de base | Sciences et techniques de l'ingénierie | Préparation à la carrière professionnelle |
X |
Nombre d’heures | Activités hors classe | |||
27 | 18 | |||
cours | TD | TP | ||
12 | 10.5 | |||
Code | GT5120 | Laboratoire de mesure de réseau et analyse de données |
Objectifs :
Le cours de laboratoire vise à exposer les étudiants aux techniques et applications de pointe dans les domaines des mesures de réseau et de l'analyse de données de réseau. Le cours est composé de deux modules : le premier présente les outils et méthodologies de mesure des réseaux filaires et sans fil, y compris les approches passives et les sondes actives ; les étudiants sont ensuite guidés à travers des sessions pratiques et des activités pratiques tirant parti des outils susmentionnés couvrant des cas d'utilisation qui incluent la classification du trafic crypté et le profilage des utilisateurs en tirant parti de l'utilisation du WiFi. Dans le deuxième module, l'étudiant apprendra à appliquer des outils d'analyse de données et d'apprentissage automatique à des données provenant de réseaux de communication. Toujours avec une approche "pratique",Sujets couverts :
- Introduction. Pourquoi mesurer un réseau. Vue d'ensemble des mesures du réseau.
Méthodes d’enseignement et d’apprentissage
¨Enseignement frontal (magistral) avec des exemples à résoudre en commun. ¨Exercices théoriques et études de cas (présentation et discussion). Apprentissage mixte et classe inversée MOOC & ClassroomConnaissances et compétences pré-requises
Connaissances de base sur les réseaux et protocoles de communication. Les fondamentaux du machine learning (connaissances acquises en « Data mining » ou cours similaires) sont fortement recommandés. Connaissance de base du langage de programmation Python.Références bibliographiques
Un support de cours de l’enseignant sera disponible.- "Computer Networking: Principles, Protocols and Practice" par Olivier Bonaventure
- Un livre en ligne gratuit qui couvre les principes de base des réseaux informatiques, y compris la mesure de réseau.
- "Network Performance Analysis: Using the J Programming Language" par Alan Holt et Chihiro Saito
- Un livre qui explique comment utiliser le langage de programmation J pour analyser les performances des réseaux.
- "Wireshark Network Analysis: The Official Wireshark Certified Network Analyst Study Guide" par Laura Chappell et Gerald Combs
- Un guide pour l'utilisation de Wireshark, un outil d'analyse de réseau populaire.
- "Network Analysis, Architecture, and Design" par James D. McCabe
- Un livre qui couvre l'analyse de réseau, l'architecture et la conception.
- "Network Analysis, Architecture, and Design, Third Edition" par James D. McCabe
- Une version mise à jour du livre précédent, couvrant les concepts de base et les meilleures pratiques.
- "Network Analysis and Synthesis: A Modern Systems Theory Approach" par A. Sudhakar et Shyam Mohan S.
- Un ouvrage qui aborde l'analyse et la synthèse des réseaux dans un contexte systémique.
- "Data Science for Business" par Foster Provost et Tom Fawcett
- Un livre qui introduit les concepts de base de l'analyse de données et de la science des données.
- "Python for Data Analysis" par Wes McKinney
- Un guide pratique pour l'analyse de données en utilisant le langage de programmation Python.
Modalité d’évaluation
40% Contrôle continu (TP noté, Test, Assiduité, Devoir surveillé, travaux non présentiel, …) 60% Examen semestriel La vérification des connaissances pour le cours consiste en un ensemble de devoirs individuels (généralement 3) couvrant les différents aspects vus dans le cours. Chaque devoir nécessitera de mettre en place de petits scripts (en Python) pour effectuer des mesures (ou travailler sur un ensemble de mesures donné) à partir d'un réseau de communication et leur appliquer des tâches de visualisation/traitement.Résultats d'apprentissage :
- Connaissance et compréhension
- Appliquer les connaissances et la compréhension
- Porter un jugement
- Communications
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