Gestion de données massives

Théorie et concepts
•Données massives (« Big data » ou mégadonnées)
•Modèle non relationnel

Compétences
•Comprendre les limites des bases de données relationnelles
•Comprendre la différence ACID <> BASE
•Découvrir les différents types de bases de données •Connaître leurs avantages et inconvénients
•Savoir choisir le type de base adapté
•Manipuler des bases de données non relationnelles

Outil
•XML, XSD, Neo4J, Cypher

Compétences (détails)
▪Identifier le "Big Data" et ses 5 caractéristiques et les limites des bases de données relationnelles
▪Comprendre la différence ACID <> BASE
▪Découvrir les différents types de bases de données "NoSQL" et identifier leurs avantages et inconvénients
▪Manipuler des bases de données non relationnelles de type orientées agrégats et orientées graphes
▪Maitriser les technologies XML, XSD, Neo4J et CYPHER
▪Savoir exploiter AuraDB graph database

Sur la base des acquis de 1A et 2A "savoir exploiter une base de données relationnelle" (Méthode Merise, Normalisation, Langage SQL, SGBD-R)

I - Généralités, vers le « big data »

II - Base de données non relationnelle, « NoSQL »

III - Bases de données documents (XML)

IV - Bases de données graphes (Neo4J)

2 CM puis séances en salle informatique pour l'apprentissage des technologies en mode "LearningByDoing" via une série de problèmes à résoudre de difficulté progressive.

Une première série pour l'apprentissage de la modélisation et technologie XML et XSD.
Une deuxième série pour l'apprentissage de la modélisation et technologie Neo4J/AuraDB. Par exemple, organisation des données relatives à la coupe du monde de rugby 2023, en utilisant une base de données orientée graphe.

Exploitation d'IA génératives (ChatGPT, Copilot, ...) pour la génération de code et analyse comparative-critique.

Evaluation sous forme d'Epreuve écrite individuelle 

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

▪Management des données de l'entreprise : Master Data Management et modélisation sémantique, P. Bonnet, Hermès-Lavoisier, 2009 (A7Media)

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

▪Les bases de données NoSQL et le BigData, Rudi Bruchez, Eyrolles, 2015

▪Bases de données orientées graphes avec Neo4j, François-Xavier Bois, Eyrolles, 2016

▪Neo4j, A graph protect story, Sylvain Roussy, D-Booker, 2019