Conception d'une base de données relationnelle

- Savoir concevoir (modéliser) une base de données (relationnelle) en adéquation avec les spécifications fonctionnelles

- Comprendre les différents niveaux de modélisation (conceptuel, logique et physique)

- Maîtriser l'algèbre relationnel permettant de développer des requêtes en SQL

- Comprendre les opérations classiques sur les données, insertion, modification, destruction et recherche

- Maitriser le langage SQL (LDD, LMD, LR)

- Comprendre la méthode de conception multi-niveaux (inspirée de Merise)

- Comprendre la méthode de normalisation

- Savoir exploiter une base de données (relationnelle) particulièrement le SGBD-R MS Access

I - Généralités & concepts de base

II - Le modèle conceptuel (MCD)

III - Le modèle logique (MLD)

IV - Algèbre relationnel

V - Le langage SQL

14 séances: CM, des séances autonomie, TD, TD en salle informatique

QCM concours d'estimation de volumétrie de données

Progresser En Groupe sous MS Access et sur le développement d'une base de données relationnelle

Évaluation en groupe pour un projet de développement d'une base de données selon la méthode de conception multi-modèles. Résultats sous la forme d’un rapport de conception et de la livraison du SGBD-R (MS Access)

Exemples de spécificités orientées pédagogie Apprenti (statut FISA) :
"I - Généralités & concepts de base" traité suivant la perspective de leur expérience entreprise
Les apprentis peuvent traiter une problématique extraite de leur entreprise pour le "projet de développement d'une base de données selon la méthode de conception multi-modèles."

Bases de données : Concepts, utilisation et développement Ed. 4, JL Hainaut, Dunod, 2018

Modélisation des bases de données : UML et les modèles entité-association Ed. 4, C. Soutou, Eyrolles, 2017

Bases de Données, de la modélisation au SQL, L. Audibert, Ellipses, 2009

Merise : guide pratique : modélisation des données et des traitements, langage SQL, JL Baptiste, ENI, 2009

Management des données de l'entreprise : Master Data Management et modélisation sémantique, P. Bonnet, Hermès-Lavoisier, 2009

Enjeux et usages du big data, Technologies, méthodes et mise en œuvre, C. Brasseur, Hermès-Lavoisier, 2013

Mieux maîtriser Access, R. Lentzner, Remylent, 2017

Prioux N. et JP Belaud, Evaluation environnementale couplée à l’analyse multidimentionnelle des données pour l’économie circulaire, 13ème Conférence Francophone de Modélisation, Optimisation et Simulation- MOSIM’20, Agadir, Nov. 2020

JP Belaud et al., Big data for agri-food 4.0: Application to sustainability management for by-products supply chain, Computers in Industry, vol. 111, pp. 41–50, Oct. 2019

JP Belaud et al., Collaborative simulation and scientific big data analysis: Illustration for sustainability in natural hazards management and chemical process engineering, Computers in Industry 65, pp 521-535, 2014