2025-2026
Avenue Victor Maistriau 8a
7000 Mons
Fiche ects de l'unité d'enseignement #1497 intitulée :
Bases de données avancées
Master en Sciences de l'Ingénieur industriel / orientation Informatique / Cycle 2 Bloc 1
Master en Sciences de l'Ingénieur industriel orientation Life data technologies / Cycle 2 Bloc 1
Informations
Responsable d'UE : Samuel CREMER
Bloc : MA1 Info, MA1 LDT
Période : 1er quadrimestre
Durée : 39 h
Crédits : 4 ects
UE Prérequises : aucune
UE Corequises : aucune
Activités d'apprentissage (AA)
- Bases de données relationnelles : cours avancé : 18 h, Samuel CREMER
- Big Data et systèmes NoSQL : 9 h, Samuel CREMER
- Architectures serveurs : 12 h, Samuel CREMER
Connaissances et compétences préalables
- Techniques Informatiques BA1 et BA2
- Traitement de l'information BA3
Contribution aux objectifs du référentiel de compétences de l'ARES
- Identifier, conceptualiser et résoudre des problèmes complexes
- Intégrer les savoirs scientifiques et technologiques afin de faire face à la diversité et à la complexité des problèmes rencontrés
- Analyser des produits, processus et performances, de systèmes techniques nouveaux et innovants
- Concevoir, développer et améliorer des produits, processus et systèmes techniques
- Modéliser, calculer et dimensionner des systèmes
- Sélectionner et exploiter les logiciels et outils conceptuels les plus appropriés pour résoudre une tâche spécifique
Acquis d'apprentissage spécifiques
- Familiariser les étudiants aux notions de complexité algorithmique
- Acquérir une "boîte à outils" algorithmique
- Choisir une structure de données adaptée au problème à traiter en fonction de différents critères
- Concevoir un système d'information semi-structuré répondant à diverses normes.
- Déployer un système de validation de données.
Contenu des AA
Bases de données relationnelles : cours avancé
Approfondissement des bases de données :
- Les différentes structures d'indexation
- Utilisation en fonction du contenu
- Procédure stockées et Triggers
- L'algèbre relationnelle
- Mécanismes avancés
Big Data et systèmes NoSQL
Systèmes de base de données NoSQL :
- Big Data et NoSQL
- Key-Value stores (Redis, Kyoto Cabinet, Memcached, etc.)
- Wide Column stores (Cassandra, HBase, etc.)
- Document stores (MongoDB, CouchDB, etc.)
- Graph DBMS, RDF stores, Search engines, etc.
- MapReduce et Hadoop
- SGBDR vs NoSQL
Architectures serveurs
Ce cours est divisé en 2 parties :
- Les spécificités du matériel de type serveur
- Des conseils pour le déploiement des serveurs de bases de données
Répartition des heures
Bases de données relationnelles : cours avancé : 15 h de théorie, 3 h d'exercices/Labos
Big Data et systèmes NoSQL : 9 h de théorie
Architectures serveurs : 12 h de théorie
Méthodes d'enseignement
Bases de données relationnelles : cours avancé : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Big Data et systèmes NoSQL : cours magistral, approche interactive, approche par situation problème, approche avec TIC, étude de cas, utilisation de logiciels
Architectures serveurs : cours magistral, approche interactive, approche avec TIC, étude de cas
Langues d'enseignement
Bases de données relationnelles : cours avancé : français
Big Data et systèmes NoSQL : français, anglais
Architectures serveurs : français
Supports
Bases de données relationnelles : cours avancé : copies de présentations, syllabus, activités sur eCampus
Big Data et systèmes NoSQL : copies de présentations
Architectures serveurs : copies de présentations
Ressources bibliographiques
Bases de données relationnelles : cours avancé
- Base de données, les systèmes et leurs langages, Gardarin aux éditions Eyrolles
- Des bases de données à l’Internet, Philippe Mahieu aux éditions Vuibert 2000.
- High performance MySQL, B. Schwartz, P. Zaitsev et V. Tkachenko, O'Reilly, 2012
Big Data et systèmes NoSQL
- NoSQL and SQL Data Modeling: Bringing Together Data, Semantics, and Software, Ted Hills, Technics Publications, 2017
- Making sense of NoSQL, D. McCreary et A. Kelly, Manning publications, 2013
Architectures serveurs
- Documentations officielles des constructeurs de serveurs, de composants et des fournisseurs de SGBD
- Sites de comparatifs
- Architectures des systèmes informatique (BA2)
Évaluation et pondération
Méthode d'évaluation : note globale à l'UE
Langues d'évaluation : français
Modalités d'évaluation :
Les AA seront évaluées simultanément lors d'un examen écrit. Il n'y a donc pas de notes aux AA mais uniquement une note à l'UE. L'examen étant commun aux AA, aucune dispense partielle del'UE n'est envisageable.
Report de note d'une année à l'autre pour l'AA réussie en cas d'échec à l'UE :
- Bases de données relationnelles : cours avancé : non
- Big Data et systèmes NoSQL : non
- Architectures serveurs : non