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.
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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 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 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, SQL, les clés, les contraintes d'intégrité, la traduction ER, les entités faibles, les hiérarchies ISA et SQL vs. noSQL.
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Explore le développement et la reconstruction des machines de calcul de Leibniz, des récits classiques et de l'approche interdisciplinaire de la science.
Explore le lien entre les théories physiques et les données empiriques, contrastant la mécanique quantique standard avec l'ontologie explicite des particules dans l'espace de Newtonian Mechanics.
Introduit les principes fondamentaux du traitement des données, soulignant l'importance des Pandas et de la modélisation des données pour une analyse efficace.
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