Ce module se concentre sur les principes fondamentaux qui sous-tendent les systèmes de bases de données modernes, en mettant l’accent à la fois sur les bases de données relationnelles et distribuées. Les étudiants commenceront par passer en revue les propriétés ACID des bases de données relationnelles, en explorant leur importance pour garantir l’intégrité des données ainsi que les défis qu’elles peuvent poser dans les applications pratiques. Ensuite, le module permettra d’acquérir une compréhension approfondie des systèmes de données distribués, en présentant les propriétés BASE qui régissent ces architectures. Les étudiants apprendront à appréhender les complexités des bases de données distribuées, en comprenant en quoi elles diffèrent des modèles relationnels traditionnels. Les concepts clés de cohérence et de sérialisabilité seront explorés en détail, en mettant en évidence leur rôle dans le maintien de l’exactitude et de la cohérence des données d’une transaction à l’autre. Le module se penchera également sur divers types de modèles de cohérence, notamment le théorème CAP, en examinant leurs implications pour la conception des bases de données et l’efficacité opérationnelle. À l’issue de ce module, les étudiants disposeront d’une solide compréhension des principes des bases de données relationnelles et distribuées, ce qui leur permettra de relever efficacement les défis concrets liés à la gestion des données.

Ce module propose une exploration approfondie des bases de données orientées documents, en mettant l'accent sur leur importance croissante dans les applications modernes axées sur les données. Les étudiants commenceront par comprendre la nécessité des bases de données orientées documents ainsi que les concepts fondamentaux qui les distinguent des bases de données relationnelles. En prenant MongoDB comme exemple principal, le module abordera la manière dont les documents sont stockés et gérés, ainsi que les avantages qu'ils offrent pour le traitement des données semi-structurées. Le module abordera également l'interrogation et la manipulation des données à l'aide du puissant langage de requête de MongoDB, permettant ainsi aux étudiants d'extraire et de modifier efficacement les données.

Ce module propose une exploration approfondie des bases de données orientées graphe, un type puissant de bases de données NoSQL conçu pour gérer et interroger des données fortement interconnectées. Les étudiants commenceront par comprendre la nécessité des bases de données orientées graphe et les concepts clés qui les caractérisent, tels que les nœuds, les relations et les propriétés. En prenant Neo4j comme exemple principal, le cours se penchera sur la manière dont les bases de données orientées graphe modélisent des données complexes et interconnectées. Le module abordera également Cypher, le langage de requête de Neo4j, qui permettra aux étudiants d'extraire, de manipuler et d'analyser des données en toute simplicité.

Ce module propose une exploration approfondie des bases de données clé-valeur, un type fondamental de base de données NoSQL largement utilisé dans les applications modernes. Les étudiants commenceront par comprendre la nécessité et les concepts fondamentaux des bases de données clé-valeur, en examinant leur rôle dans la gestion des données, les différents types disponibles, ainsi que leurs caractéristiques et avantages propres. En s’appuyant sur ces bases, les étudiants acquerront les compétences nécessaires pour concevoir des architectures efficaces de bases de données clé-valeur adaptées aux exigences spécifiques des applications. Enfin, ce module leur permettra d’acquérir la capacité d’extraire et de manipuler efficacement des données à l’aide de langages de requête et de techniques appropriés dans des bases de données clé-valeur telles que DynamoDB. Grâce à des exercices pratiques et à des exemples concrets, les étudiants acquerront une expérience pratique de l’interrogation et de la gestion des données, ce qui les préparera aux défis qu’ils pourraient rencontrer sur le terrain. À l’issue de ce module, les étudiants auront acquis une compréhension approfondie des bases de données clé-valeur ainsi que les compétences pratiques nécessaires pour les mettre en œuvre dans diverses applications axées sur les données.

Ce module offre un aperçu complet des bases de données en mémoire, en mettant l’accent sur leurs principes clés, leurs avantages et leurs applications pratiques dans la gestion moderne des données. Les étudiants commenceront par acquérir une compréhension des concepts fondamentaux des bases de données en mémoire, notamment leur architecture et les gains de performances qu’elles offrent par rapport aux systèmes traditionnels basés sur disque. S'appuyant sur ces connaissances, les étudiants acquerront les compétences nécessaires pour concevoir et mettre en œuvre des schémas efficaces pour les bases de données en mémoire, adaptés aux exigences spécifiques des applications. L'accent sera mis sur l'optimisation des structures de données et des modèles d'accès afin d'améliorer les performances et de garantir l'évolutivité. De plus, ce module permettra aux étudiants de maîtriser l’interrogation et la gestion des données au sein des bases de données en mémoire. Grâce à une expérience pratique sur des plateformes courantes telles que Redis et Memcached, les étudiants apprendront à utiliser les langages de requête et les techniques appropriés pour extraire et manipuler efficacement les données. À l’issue de ce module, les participants disposeront d’une solide compréhension des bases de données en mémoire ainsi que des compétences pratiques nécessaires pour les exploiter efficacement dans diverses applications axées sur les données.

Ce module propose une exploration approfondie des bases de données dans le cloud, en mettant l'accent sur leurs fonctionnalités, leurs principes et leurs applications pratiques dans la gestion moderne des données. Les étudiants commenceront par acquérir une compréhension fondamentale des services cloud, notamment leurs principales caractéristiques et leur intégration dans divers environnements informatiques. Sur cette base, le module abordera les principes essentiels et les avantages des bases de données cloud, en mettant l’accent sur leur évolutivité, leur flexibilité et leur rentabilité par rapport aux systèmes de bases de données traditionnels. Les étudiants apprendront comment les bases de données dans le cloud peuvent améliorer l’accessibilité des données et l’efficacité opérationnelle dans diverses applications. Une partie importante du module sera consacrée au développement d’une expertise en matière d’interrogation et de gestion des données au sein des bases de données dans le cloud. Les étudiants utiliseront les langages de requête et les techniques appropriés pour effectuer efficacement des opérations sur les données. De plus, une expérience pratique sur des plateformes telles qu’AWS RDS permettra aux étudiants d’acquérir les compétences pratiques nécessaires pour des applications concrètes. À l’issue de ce module, les participants disposeront d’une solide compréhension des bases de données cloud ainsi que des compétences techniques requises pour les exploiter efficacement dans divers projets axés sur les données.

Ce module propose une analyse approfondie des bases de données en flux continu, en mettant l’accent sur les caractéristiques distinctives et l’importance des données en flux continu au sein des écosystèmes de données modernes. Les étudiants commenceront par explorer les caractéristiques fondamentales des données en flux continu et leur rôle essentiel dans la facilitation de l’analyse et de la prise de décision en temps réel dans divers secteurs d’activité. En s’appuyant sur ces bases, le module abordera les principes et les techniques indispensables au traitement des données en continu, notamment des thèmes tels que l’ingestion, la transformation et l’analyse des données en temps réel. Les étudiants acquerront ainsi une solide compréhension de la gestion efficace des flux de données dynamiques. L’application pratique des concepts liés aux données en continu à l’aide de ksqlDB constitue un élément clé du module. Les étudiants acquerront les compétences nécessaires pour concevoir et mettre en œuvre des applications de données en flux continu, en mettant l’accent sur le développement de requêtes, la manipulation des données et la création de pipelines de données en temps réel. Grâce à des exercices pratiques, les participants acquerront une expérience précieuse dans l’utilisation de ksqlDB pour créer des solutions robustes de données en flux continu. À l’issue de ce module, les étudiants disposeront d’une compréhension approfondie des bases de données en flux continu ainsi que de l’expertise pratique nécessaire pour concevoir et mettre en œuvre des applications tirant parti de la puissance des données en temps réel.

Ce module explore l'évolution des architectures de stockage et de traitement des données, en mettant l'accent sur la transition des entrepôts de données traditionnels vers les « data lakehouses » modernes. Les étudiants acquerront des connaissances sur l'architecture, les outils et les techniques permettant l'intégration de données structurées et non structurées à des fins d'analyse avancée. Des exemples concrets, tels que Snowflake et Databricks Lakehouse, seront utilisés pour mettre ces concepts en perspective.

Ce module propose une introduction complète au développement d'applications, en mettant l'accent sur les technologies de bases de données modernes et leur intégration au sein d'architectures robustes et évolutives. Grâce à une approche pratique axée sur des cas d'utilisation concrets, les apprenants concevront et mettront en œuvre des applications réelles tout en maîtrisant le choix des bases de données, la conception de schémas et le développement backend à l'aide de piles technologiques modernes telles que Spring Boot. Le module est structuré en trois parties progressives : il commence par la compréhension des principes de conception des applications et des bases de données, se poursuit par l'exploration de la pile technologique pertinente, puis se termine par la mise en œuvre, étape par étape, de cas d'utilisation concrets.