Couvre les bases de données relationnelles, les transactions et la cohérence des données dans le contexte des typologies historiques des bases de données.
Introduit le modèle relationnel, SQL, les clés, les contraintes d'intégrité, la traduction ER, les entités faibles, les hiérarchies ISA et SQL vs. noSQL.
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.
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 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.
Explore le débat historique entre les modèles de données relationnels et non relationnels, en couvrant les caractéristiques clés et les exemples de chacun.
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.
Introduit la modélisation sémantique par le biais de données tabulaires et de RDF, couvrant les bases de données relationnelles, la migration de schémas, les schémas à l'épreuve du temps, l'interrogation SPARQL et les limitations de métaconnaissance.
Explore les modèles d'apprentissage par rapport aux bases de données relationnelles, en mettant l'accent sur la qualité des prédictions et sur l'importance de l'apprentissage structuré.
Explore l'appariement des patrons de mise à l'échelle dans les grands graphiques et optimise l'exécution des requêtes sous des contraintes de mémoire en utilisant le partage de travail et le traitement par lots.
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.
