36 heures en présentiel
Diplôme(s) concerné(s)
- M2 Data AI - Data and Artificial Intelligence
- M1 Cyber - Cybersecurity
- Programmes d'échange internationaux
- M1 Data AI - Data and Artificial Intelligence
- M1 HPDA - High Performance Data Analytics
- M2 HPDA - High Performance Data Analytics
- MScT-Cybersecurity : Threats and Defenses
- M1 Mathématiques Appliquées et Statistiques
- M1 Innovation, Entreprise et Société
- MScT-Internet of Things : Innovation and Management Program (IoT)
- Titre d’Ingénieur diplômé de l’École polytechnique
Parcours de rattachement
- PA-Panaché P1
- 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
- M1 - Mathématiques Appliquées et Statistiques - Master 1A
- PA - Innovation Technologique
Format des notes
Numérique sur 20Littérale/grade réduitPour 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 M1 Cyber - Cybersecurity
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 5 ECTS
Pour les étudiants du diplôme Programmes d'échange internationaux
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 M2 HPDA - High Performance Data Analytics
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)Pour les étudiants du diplôme MScT-Cybersecurity : Threats and Defenses
Le rattrapage est autorisé (Note de rattrapage conservée)- Crédits ECTS acquis : 4 ECTS
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 M1 Innovation, Entreprise et 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 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 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 Mathématiques Appliquées et Statistiques
Programme détaillé
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