Il existe de multiples façons de stocker et d'accéder aux données, avec une variété de stratégies de déploiement et d'options de stockage, notamment les bases de données, les entrepôts de données et les lacs de données. Au cours de la deuxième semaine, nous nous pencherons sur l'accès aux données dans une base de données. Nous présenterons le contexte des bases de données relationnelles, puis nous plongerons dans le langage SQL, qui est un langage de requête utilisé pour accéder aux bases de données et les mettre à jour.

Les problèmes du monde réel se cachent souvent derrière de grandes quantités de données. Grâce à l'analyse exploratoire des données (AED), nous pouvons distiller des informations précieuses à partir des données et faire des prédictions fiables à leur sujet. En d'autres termes, Python et l'analytique des données fournissent aux informaticiens des outils efficaces pour comprendre, traiter et utiliser les données du monde réel. Ce module examinera en profondeur comment utiliser les puissantes bibliothèques Python pandas et NumPy pour effectuer des tâches clés telles que le chargement, l'interrogation, le nettoyage, la synthèse et la visualisation des données.