Couvre les bases de données relationnelles, les transactions et la cohérence des données dans le contexte des typologies historiques des bases de données.
Couvre les bases de données relationnelles et spatiales, y compris le stockage, les systèmes de gestion, les propriétés ACID, les typologies historiques, les clés primaires et étrangères et les fonctions spatiales.
Introduit les principes fondamentaux des systèmes de gestion des bases de données, couvrant le modèle relationnel, les options de stockage, l'intégrité des données, les requêtes et les langages de manipulation des données.
Introduit le modèle relationnel et l'algèbre relationnelle, en se concentrant sur SQL et ses opérations pour une gestion efficace des bases de données.
Couvre les bases du modèle relationnel dans les systèmes de gestion de bases de données, y compris les modèles de données, les clés primaires et étrangères.
Introduit le modèle relationnel et l'algèbre, essentiels pour comprendre les systèmes à forte intensité de données et la gestion efficace des bases de données.
Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
Couvre l'adaptation des systèmes d'analyse aux défis matériels et de données modernes, en mettant l'accent sur l'efficacité et l'évolutivité grâce à des approches innovantes et des systèmes hybrides.
Explore l'importance des métadonnées dans l'organisation des bibliothèques médiatiques et les défis que pose la récupération efficace d'oeuvres ou d'artistes spécifiques.
Introduit le modèle relationnel, SQL, les clés, les contraintes d'intégrité, la traduction ER, les entités faibles, les hiérarchies ISA et SQL vs. noSQL.
Explore les fondamentaux de l'optimisation des requêtes, les optimiseurs basés sur l'heuristique, l'estimation des coûts et l'impact de la prise de décision sur les performances et l'évolutivité.
Introduit des systèmes de base de données, couvrant l'écosystème DBMS, le modèle relationnel, l'aperçu des cours, les prérequis, le plan de cours, le système de classement, les projets et les méthodes d'enseignement.
Couvre l'optimisation des requêtes relationnelles, y compris les plans de requêtes logiques et physiques, l'estimation des coûts, les équivalences et la stratégie du système R.
Introduit des concepts de modélisation de données, l'utilisation de SQL et des applications de bibliothèque Pandas pour un traitement efficace des données.