Traitement avancé de données

• Outils de présentation et de modélisation des données ;
• Systèmes de gestion de base de données relationnelles et langages d'interrogation ;
• Mise en œuvre de base de données relationnelles (analyse, conception, structuration des données, etc.) ; 
• Concepts, principes et technologies du Big Data ;
• Exemples de bases de données SQL et NoSQL.

A l'issue de cette activité, les étudiants seront formés à la modélisation des données et l’implémentation des systèmes de gestion de bases de données en respectant les règles d’algèbre relationnelle et/ou technologies Big Data.
Par ailleurs, les étudiants pourront favoriser le développement des qualités de collaboration, d'implémentation et de communication par la réalisation des travaux en groupe avec des des rapports écrits de qualité.

Connaissances et compétences pré-requises ou co-requises

Les concepts de bases en algorithmique, structures de données et programmation.

L’approche pédagogique repose sur trois éléments :
1. Un apprentissage interactif : en débutant chaque séance par une présentation des principes théoriques, suivie d’exercices favorisant la réflexion collective et l’échange. Pour renforcer l’apprentissage, j’intègre au milieu ou à la fin de certaines sections des quiz anonymes. Ces questionnaires permettent d’identifier les notions moins bien assimilées et d’y revenir immédiatement pour les clarifier. Ce mode de questionnement est également utilisé en fin de semestre pour aider les étudiants à réviser efficacement pour l’examen.
2. Un équilibre 50/50 entre théorie et pratique : afin d’assurer une meilleure maîtrise de la matière. 
3. Des projets et défis concrets : pour valider les acquis.

Références, bibliographie et lectures recommandées

- Fundamentals of Database Systems — Ramez Elmasri & Shamkant B. Navathe 
- Database Systems: The Complete Book — Garcia Molina, Ullman & Widom.https://people.inf.elte.hu/kiss/DB/ullman_the_complete_book.pdf 
- Bases de données – Concepts, utilisation et développement — Jean Luc Hainaut (Dunod). https://www.uoitc.edu.iq/images/documents/informatics-institute/Competitive_exam/Database_Systems.pdf

Support(s) de cours

• Podcast
• Université virtuelle

Campus

Charleroi Ville Haute

Méthode(s) d'évaluation

• Travail personnel
• Examen écrit

Travail personnel

Examen écrit

- Les concepts théoriques seront évalués via une évaluation écrite qui aura lieu en session.
- Les concepts pratiques seront évalués par la remise d’un mini-projet après la fin du dernier TP.
- Evaluation écrite : individuellement
- Mini-projet : par groupes de 3 au maximum

Construction de la note (en ce compris, la pondération des notes partielles)

- Evaluation écrite : 50%
- Mini-projet : 50%

Langue(s) d'évaluation

• français