Descriptif
Contenu du cours
- Modélisation des données: modèle entité-association, modèle relationnel
- Algèbre relationelle, calcule relationnel
- Le langage d'interrogation des bases de données relationnelles: SQL
- Qualité des schémas relationnels, formes normales
- Sous-système des bases de données relationnelles: disques, fichiers, buffers
- Indexation dans les bases de données: structures d'arbres, structures de tableau
- Evaluation des opérateurs relationnels
- Optimisation des requêtes SQL
- Gestion des transactions
- Contrôle de la concurrence
36 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
- M2 Data AI - Data and Artificial Intelligence
- M1 Cyber - Cybersecurity
- M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence
- M1 HPDA - High Performance Data Analytics
- M2 HPDA - High Performance Data Analytics
- Innovation Technologique : ingénierie et entrepreneuriat
- MScT-Cybersecurity : Threats and Defenses
- MScT-Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
- M1 IES - Innovation, Entreprise and Société
- M1 Innovation, Entreprise, et Société - Voie Innovation technologique
- Echanges PEI
Parcours de rattachement
- M2 Data AI - Data and Artificial Intelligence - Master 2A
- M1 Cyber - Cybersecurity - Master 1A
- M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence - Master 1A
- M1 HPDA - High Performance Data Analytics - Master 1A
- M2 HPDA - High Performance Data Analytics - Master 2A
- MScT CTD - Semestre 1
- MScT IOT - Semestre 3
- PA-Panaché P1
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour les étudiants du diplôme M2 HPDA - High Performance Data Analytics
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)Pour les étudiants du diplôme M1 IES - Innovation, Entreprise and Société
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M1 HPDA - High Performance Data Analytics
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M2 Data AI - Data and Artificial Intelligence
Vos modalités d'acquisition :
2.5 ECTS si l'élève fait la version "courte" soit 24h du cours .
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 Cyber - Cybersecurity
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme M1 Innovation, Entreprise, et Société - Voie Innovation technologique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Echanges PEI
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence
Vos modalités d'acquisition :
2.5 ECTS si l'élève fait la version "courte" soit 24h du cours .
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme MScT-Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Innovation Technologique : ingénierie et entrepreneuriat
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
La note obtenue rentre dans le calcul de votre GPA.
Pour les étudiants du diplôme MScT-Cybersecurity : Threats and Defenses
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS