Northeastern University
De la base de données à l'IA : intégration pratique de l'analytique des données

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De la base de données à l'IA : intégration pratique de l'analytique des données

Xuemin Jin

Instructeur : Xuemin Jin

Inclus avec Coursera Plus

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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Théorie des bases de données
  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Apache Hadoop
  • Catégorie : Modélisation des données
  • Catégorie : Architecture et administration des bases de données
  • Catégorie : MongoDB
  • Catégorie : Modèle de langage unifié
  • Catégorie : NoSQL
  • Catégorie : Technologies de stockage des données
  • Catégorie : Systèmes de base de données
  • Catégorie : Systèmes de gestion de bases de données
  • Catégorie : Apache Spark
  • Catégorie : Design conceptuel
  • Catégorie : Conception de la base de données

Détails à connaître

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Évaluations

8 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, vous explorerez les principes fondamentaux de la gestion des bases de données, en vous concentrant sur les différences entre les approches de la gestion des données basées sur les fichiers et celles basées sur les bases de données. Vous découvrirez les éléments clés d'un système de base de données et les avantages de l'utilisation des systèmes de gestion de base de données (SGBD) pour organiser, stocker et manipuler les données. Grâce à ce module, vous développerez des compétences en matière de conception et d'administration de bases de données, ce qui vous permettra de mieux comprendre comment les SGBD améliorent la gestion des données et soutiennent le travail professionnel dans des domaines tels que l'analytique des données.

Inclus

3 vidéos7 lectures2 devoirs2 sujets de discussion

Ce module traite de l'architecture et de la catégorisation des systèmes de gestion de bases de données (SGBD). Vous apprendrez les composants clés de l'architecture des SGBD, notamment le processeur de requêtes et le gestionnaire de stockage, et comment ils interagissent pour gérer les données. Vous apprendrez également à classer les SGBD en fonction de facteurs tels que les modèles de données, l'architecture et l'utilisation, en mettant en évidence leurs caractéristiques et leurs applications dans le monde réel. Ce module fournit également des ressources et des pistes de discussion pour approfondir la compréhension des types de SGBD et de leurs cas d'utilisation dans la gestion des données.

Inclus

5 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

Dans ce module, vous explorerez les étapes fondamentales de la conception d'une base de données, en vous concentrant sur la modélisation des données conceptuelles à l'aide du modèle ER (Entity Relationship). Vous apprendrez à recueillir les besoins de l'entreprise, à identifier les types d'entités et de relations clés et à développer un modèle de données conceptuel. Ce modèle sert de schéma directeur pour la conception de la base de données avant de passer aux conceptions logique et physique. Vous examinerez également les limites du modèle ER et la manière d'y remédier. À la fin de ce module, vous saurez comment traduire les processus métier du monde réel en un modèle conceptuel de données clair et organisé.

Inclus

1 vidéo5 lectures2 devoirs

Dans ce module, nous apprendrons trois concepts supplémentaires de modélisation des données sémantiques : la Spécialisation/généralisation, la catégorisation et l'Agrégation. Ces concepts améliorent et étendent le modèle ER abordé dans le module précédent. Nous présenterons un autre modèle conceptuel : le diagramme de classe du Modèle de langage de modélisation unifié (UML). L'UML est un langage de modélisation qui aide à la spécification, à la visualisation, à la construction et à la documentation des artefacts d'un système logiciel. L'UML peut offrir des diagrammes de cas, des diagrammes de séquence, des diagrammes de paquetage et des diagrammes de déploiement, etc. Ici, nous utilisons l'UML pour la modélisation des données conceptuelles.

Inclus

1 vidéo6 lectures2 devoirs

Instructeur

Xuemin Jin
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