Programme de la formation
Modélisation et choix techniques des bases de données

• Introduction aux bases de données relationnelles

  - Historique et évolution des systèmes de gestion de bases de données (SGBD)
  - Rôle et importance des bases de données dans les systèmes d'information
  - Concepts fondamentaux : données, information, base de données, SGBD

• Principes fondamentaux du modèle relationnel

  - Tables, champs, enregistrements, clés primaires et étrangères
  - Intégrité des données : entité, référentielle, domaine
  - Introduction au langage SQL pour la manipulation des données (CRUD)

• Introduction à la modélisation des données

  - Pourquoi modéliser ? Avantages et défis
  - Les différentes approches de modélisation (conceptuelle, logique, physique)
  - Présentation du Modèle Entité/Association (MEA/ERD)

• Maîtrise du Modèle Entité/Association (MEA)

  - Entités, attributs, identifiants
  - Relations : cardinalités (1-1, 1-N, N-N) et types
  - Association de données par l'exemple (cas pratiques simples)

• Normalisation des bases de données

  - Objectifs de la normalisation : éviter la redondance et les anomalies
  - Présentation des formes normales (1FN, 2FN, 3FN)
  - Application des règles de normalisation sur des modèles existants

• Transition du modèle conceptuel au modèle logique

  - Traduction des entités et relations en tables et clés
  - Gestion des relations complexes (N-N, ternaires)
  - Raffinement du modèle logique pour l'implémentation

• Choix d'un SGBD relationnel

  - Critères de sélection : performance, scalabilité, sécurité, coûts (licence, maintenance)
  - Principaux SGBD relationnels : MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle Database
  - Avantages et inconvénients de chaque solution

• Introduction aux bases de données NoSQL

  - Pourquoi les NoSQL ? Limites du relationnel face aux nouveaux besoins
  - Différents types de NoSQL : document, clé-valeur, colonne, graphe
  - Cas d'usage pertinents pour les bases de données NoSQL

• Stratégies de choix technique avancé

  - Quand choisir relationnel vs. NoSQL
  - Architectures hybrides (polyglot persistence)
  - Évaluation des besoins métier et techniques (volume, vélocité, variété)

• Optimisation des performances des bases de données

  - Indexation : principes, types et stratégies d'utilisation
  - Optimisation des requêtes SQL (explain plan, réécriture)
  - Techniques de partitionnement et de sharding

• Sécurité et administration des bases de données

  - Gestions des utilisateurs, rôles et privilèges
  - Sauvegarde et restauration des données
  - Survie et haute disponibilité (réplication, clustering)

• Cas pratiques et intégration

  - Modélisation et implémentation d'un cas d'étude complet
  - Application des choix techniques pertinents (relationnel/NoSQL)
  - Revue des bonnes pratiques et erreurs courantes à éviter