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Entrepôt de données (Système d'entrée (Objectifs : (Objectif…
Entrepôt de données
Système d'entrée
Public Cible :
Cette formation s'inscrit au sein du parcours DSI Développement des systèmes d'information de la formation Master professionnelle du département Technologies de Informatique de l'ISET.
Modalité d'enseignement : Hybride
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Objectifs :
Objectif secondaire
À l'issue de cette formation l'étudiant aura un aperçu du paradigme et des technologies NoSQL.
Savoir : Ce sont les différentes notions, techniques et procédés à connaître :
- connaître les principaux domaines d'application des data warehouses
- connaître le paradigme du décisionnel (et son articulation avec le paradigme transactionnel)
- connaître les principes, les étapes et les méthodes de la modélisation dimensionnelle
- connaître les grandes classes d'outils du domaine du décisionnel
Savoir-faire: Ce sont les actions que l'ingénieur doit savoir entreprendre et réussir :
- savoir faire une étude de besoins
- savoir faire une étude des données existantes
- savoir réaliser un modèle dimensionnel en étoile et en flocon
- savoir implémenter un data warehouse avec un SGBD relationnel
- savoir implémenter un processus ETL vers un data warehouse
- savoir interroger en SQL un data warehouse en vue d'applications décisionnelles
Savoir-être : Ce sont les attitudes et les postures que l'ingénieur doit être capable d'adopter à l'issue de ce cours :
- être critique et ouvert face aux problèmes (analyse, proposition, organisation)
- être critique et ouvert face aux technologies (veille, évaluation, choix)
Objectif général :
À l'issue de cette formation l'étudiant sera capable de concevoir un data warehouse en vue de son exploitation par des applications décisionnelles.
Matériel nécessaire
Ordinateur
Connexion internet
Logiciels :
- Serveur PostgreSQL 9.2.20 ou supérieur
- Client graphique PostgreSQL Developpeur
Prérequis
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Ressources
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Evaluation
Rendus :
- Cas (modèle, ETL1, ETL2, exploitation) (65%)
- Contribution (exposé oral, tutoriel, support de cours) (35%)
Travail à fournir
Partie 1 : Apprentissage Data warehouse
- Suivre et assimiler les cours et TD
Partie 2 : Cas Data warehouse
- Réaliser un cas d'application de data warehouse
Partie 3 : Contribution NoSQL
- Choisir un sujet
- Réaliser un cours oral, un tutoriel technique et livrer un support de cours public
- Suivre et évaluer les autres travaux présentés (pair-à-pair)
Validation de la formation
- Moyenne (Max (Projet, Final), Contribution) > 10
- Note éliminatoire : projet et final < 10
Orientation : Pré-test
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Système de sortie
Système d'apprentissage
Scénario
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Période 2
Semaine 1:
- Module 6 et 7 : Analyse de ticket de caisse et exploitation avancée
- Cas de révision (autonomie et/ou soutien)
Semaine 2 : Cas évalué
- Modélisation (2h) : Devoir sur papier évalué
- ETL simplifié (2h) : Devoir sur machine évalué
Semaine 3 : Cas évalué
- ETL complet (8h) : Devoir sur machine à la maison non évalué
- Exploitation (2h) : Devoir sur machine évalué
- Exposé de l'exercice de contribution (1h)
Semaine 4 : Outils
- Contributions NoSQL 1-3
- Découverte d'outils d'ETL et de reporting (1h)
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