The document discusses query mechanisms for NoSQL databases. It begins by describing how relational databases require normalization of data into tables and use SQL for queries. NoSQL databases are introduced as being non-relational, schema-free, and having simple APIs. Document stores are highlighted as a type of NoSQL database that can natively store hierarchical data without normalization. Specific document stores like CouchDB and MongoDB are described, showing how data can be stored and queried in documents through HTTP requests or a mongo client. Map-reduce functions are also discussed as a way to perform complex queries across collections of documents.
This developer-focused webinar will explain how to use the Cypher graph query language. Cypher, a query language designed specifically for graphs, allows for expressing complex graph patterns using simple ASCII art-like notation and offers a simple but expressive approach for working with graph data.
During this webinar you'll learn:
-Basic Cypher syntax
-How to construct graph patterns using Cypher
-Querying existing data
-Data import with Cypher
-Using aggregations such as statistical functions
-Extending the power of Cypher using procedures and functions
Consolidating MLOps at One of Europe’s Biggest AirportsDatabricks
At Schiphol airport we run a lot of mission critical machine learning models in production, ranging from models that predict passenger flow to computer vision models that analyze what is happening around the aircraft. Especially now in times of Covid it is paramount for us to be able to quickly iterate on these models by implementing new features, retraining them to match the new dynamics and above all to monitor them actively to see if they still fit the current state of affairs.
To achieve those needs we rely on MLFlow but have also integrated that with many of our other systems. So have we written Airflow operators for MLFlow to ease the retraining of our models, have we integrated MLFlow deeply with our CI pipelines and have we integrated it with our model monitoring tooling.
In this talk we will take you through the way we rely on MLFlow and how that enables us to release (sometimes) multiple versions of a model per week in a controlled fashion. With this set-up we are achieving the same benefits and speed as you have with a traditional software CI pipeline.
How Kafka Powers the World's Most Popular Vector Database System with Charles...HostedbyConfluent
We use Kafka as the data backbone to build Milvus, an open-source vector database system that has been adopted by thousands of organizations worldwide for vector similarity search. In this presentation, we will share how Milvus uses Kafka to enable both real-time processing and batch processing on vector data at scale. We will walk through the challenges of unified streaming and batching in vector data processing, as well as the design choices and the Kafka-based data architecture.
Master data management (MDM) involves managing core business entities that are used across many business processes and systems. These entities include customers, products, suppliers, and more. MDM provides a single source of truth for key business data and ensures consistency. There are different domains of MDM, including customer data integration which manages party data, and product information management which manages product definitions. MDM systems can be used collaboratively to achieve agreement on topics, operationally as transaction systems, or for analytics on the managed data. Common implementation styles include registry, consolidation, transactional hub, and coexistence. MDM systems include repositories to store master data, services to manage it, and integration with other systems and applications.
Power bi overview of static row level securityManishK55
This document provides an overview of row level security in Power BI. It discusses creating roles in Power BI Desktop to apply static row level security through DAX filters on tables to restrict what data salespeople from different countries can see. It also covers how to validate these rules in Power BI Desktop and how to add and test users with these roles in the Power BI service.
This document provides an overview of MongoDB for Java developers. It discusses what MongoDB is, how it compares to relational databases, common use cases, data modeling approaches, CRUD operations, indexing, aggregation, replication, sharding, and tools for integrating MongoDB with Java applications. The document contains multiple code examples and concludes with a demonstration of building a sample app with MongoDB.
The document discusses query mechanisms for NoSQL databases. It begins by describing how relational databases require normalization of data into tables and use SQL for queries. NoSQL databases are introduced as being non-relational, schema-free, and having simple APIs. Document stores are highlighted as a type of NoSQL database that can natively store hierarchical data without normalization. Specific document stores like CouchDB and MongoDB are described, showing how data can be stored and queried in documents through HTTP requests or a mongo client. Map-reduce functions are also discussed as a way to perform complex queries across collections of documents.
This developer-focused webinar will explain how to use the Cypher graph query language. Cypher, a query language designed specifically for graphs, allows for expressing complex graph patterns using simple ASCII art-like notation and offers a simple but expressive approach for working with graph data.
During this webinar you'll learn:
-Basic Cypher syntax
-How to construct graph patterns using Cypher
-Querying existing data
-Data import with Cypher
-Using aggregations such as statistical functions
-Extending the power of Cypher using procedures and functions
Consolidating MLOps at One of Europe’s Biggest AirportsDatabricks
At Schiphol airport we run a lot of mission critical machine learning models in production, ranging from models that predict passenger flow to computer vision models that analyze what is happening around the aircraft. Especially now in times of Covid it is paramount for us to be able to quickly iterate on these models by implementing new features, retraining them to match the new dynamics and above all to monitor them actively to see if they still fit the current state of affairs.
To achieve those needs we rely on MLFlow but have also integrated that with many of our other systems. So have we written Airflow operators for MLFlow to ease the retraining of our models, have we integrated MLFlow deeply with our CI pipelines and have we integrated it with our model monitoring tooling.
In this talk we will take you through the way we rely on MLFlow and how that enables us to release (sometimes) multiple versions of a model per week in a controlled fashion. With this set-up we are achieving the same benefits and speed as you have with a traditional software CI pipeline.
How Kafka Powers the World's Most Popular Vector Database System with Charles...HostedbyConfluent
We use Kafka as the data backbone to build Milvus, an open-source vector database system that has been adopted by thousands of organizations worldwide for vector similarity search. In this presentation, we will share how Milvus uses Kafka to enable both real-time processing and batch processing on vector data at scale. We will walk through the challenges of unified streaming and batching in vector data processing, as well as the design choices and the Kafka-based data architecture.
Master data management (MDM) involves managing core business entities that are used across many business processes and systems. These entities include customers, products, suppliers, and more. MDM provides a single source of truth for key business data and ensures consistency. There are different domains of MDM, including customer data integration which manages party data, and product information management which manages product definitions. MDM systems can be used collaboratively to achieve agreement on topics, operationally as transaction systems, or for analytics on the managed data. Common implementation styles include registry, consolidation, transactional hub, and coexistence. MDM systems include repositories to store master data, services to manage it, and integration with other systems and applications.
Power bi overview of static row level securityManishK55
This document provides an overview of row level security in Power BI. It discusses creating roles in Power BI Desktop to apply static row level security through DAX filters on tables to restrict what data salespeople from different countries can see. It also covers how to validate these rules in Power BI Desktop and how to add and test users with these roles in the Power BI service.
This document provides an overview of MongoDB for Java developers. It discusses what MongoDB is, how it compares to relational databases, common use cases, data modeling approaches, CRUD operations, indexing, aggregation, replication, sharding, and tools for integrating MongoDB with Java applications. The document contains multiple code examples and concludes with a demonstration of building a sample app with MongoDB.
The document provides an introduction and overview of MongoDB, including what NoSQL is, the different types of NoSQL databases, when to use MongoDB, its key features like scalability and flexibility, how to install and use basic commands like creating databases and collections, and references for further learning.
GPT and Graph Data Science to power your Knowledge GraphNeo4j
In this workshop at Data Innovation Summit 2023, we demonstrated how you could learn from the network structure of a Knowledge Graph and use OpenAI’s GPT engine to populate and enhance your Knowledge Graph.
Key takeaways:
1. How Knowledge Graphs grow organically
2. How to deploy Graph Algorithms to learn from the topology of a graph
3. Integrate a Knowledge Graph with OpenAI’s GPT
4. Use Graph Node embeddings to feed Machine Learning workflow
BigTable is a distributed storage system developed by Google for managing structured data at a massive scale. It uses a sparse, distributed, and persistent multidimensional sorted map to store data across thousands of commodity servers. BigTable's data model organizes information into rows, column families, columns, and versions, providing flexibility and high performance for applications like web indexing and analytics.
The document discusses graphs and genealogy research. It describes how genealogy data like GEDCOM files, DNA test results, and historical records can be modeled as different graph types in Neo4j and loaded using the Graphs for Genealogists (GFG) plugin. The plugin provides functions for enhanced genealogy analytics and relationship visualizations using the graphs. Clustering algorithms and apps like GraphXR can be used to visualize matches and segments from DNA data in the graphs.
Choosing the Right Graph Database to Succeed in Your ProjectOntotext
The document discusses choosing the right graph database for projects. It describes Ontotext, a provider of graph database and semantic technology products. It outlines use cases for graph databases in areas like knowledge graphs, content management, and recommendations. The document then examines Ontotext's GraphDB semantic graph database product and how it can address key use cases. It provides guidance on choosing a GraphDB option based on project stage from learning to production.
The 'macro view' on Big Query:
We started with an overview, some typical uses and moved to project hierarchy, access control and security.
In the end we touch about tools and demos.
Debunking some “RDF vs. Property Graph” Alternative FactsNeo4j
The document provides a refresher on RDF and property graphs, comparing their models and query languages. It debunks some common misconceptions about RDF versus property graphs, noting that RDF does not impose a particular storage and can be stored in graph databases. Semantics in RDF are just optional rules that are difficult to implement effectively. The nature of the data and intended usage should be considered rather than assuming one model is inherently better for unstructured or semantic data.
The document discusses MongoDB concepts including:
- MongoDB uses a document-oriented data model with dynamic schemas and supports embedding and linking of related data.
- Replication allows for high availability and data redundancy across multiple nodes.
- Sharding provides horizontal scalability by distributing data across nodes in a cluster.
- MongoDB supports both eventual and immediate consistency models.
The document provides an overview of knowledge graphs and introduces metaphactory, a knowledge graph platform. It discusses what knowledge graphs are, examples like Wikidata, and standards like RDF. It also outlines an agenda for a hands-on session on loading sample data into metaphactory and exploring a knowledge graph.
This presentation explains what data engineering is and describes the data lifecycles phases briefly. I used this presentation during my work as an on-demand instructor at Nooreed.com
How MongoDB can accelerate a path to GDPR complianceMongoDB
The timeline for compliance with the European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR) is fast approaching. To help you ensure you’re prepared, we’re hosting an online discussion in advance of May 25th (when the regulation goes into effect). We’ll cover:
The specific requirements of GDPR
How these map to required database capabilities
How MongoDB can provide the core technology foundations to help organizations accelerate their path to compliance
This document discusses graph data science and Neo4j's capabilities. It describes how Neo4j can help simplify graph data science through its native graph database, graph data science library, and data visualization tool. Example use cases are also provided that demonstrate how Neo4j has helped companies with fraud detection, customer journey analysis, supply chain management, and patient outcomes.
knowledge graphs are an emerging paradigm to represent information. yet their discovery and reuse is hampered by insufficient or inadequate metadata. here, the COST ACTION Distributed Knowledge Graphs had a first workshop to develop a KG metadata schema. In this presentation, the progress and plans are discussed with the W3C Community Group on Knowledge Graph Construction.
Data Mesh in Practice: How Europe’s Leading Online Platform for Fashion Goes ...Databricks
The Data Lake paradigm is often considered the scalable successor of the more curated Data Warehouse approach when it comes to democratization of data. However, many who went out to build a centralized Data Lake came out with a data swamp of unclear responsibilities, a lack of data ownership, and sub-par data availability.
ArangoDB is an open source multi-model NoSQL database that can be used as a document store, key-value store, and graph database. It provides a query language called AQL that is similar to SQL. Documents and data can be easily extended and manipulated using JavaScript. ArangoDB is highly performant, space efficient, and can scale horizontally. It has been in development since 2011 with the goal of providing a full-featured database while avoiding the downsides of other NoSQL solutions.
The document discusses MapReduce, a programming model and framework for processing large datasets in parallel. MapReduce allows users to write distributed programs without worrying about parallelization, fault tolerance, data distribution or load balancing. It works by breaking the computation into map and reduce functions that process key-value pairs. The framework automatically parallelizes the computation across large clusters and handles failures.
The presentation provides an overview of NoSQL databases, including a brief history of databases, the characteristics of NoSQL databases, different data models like key-value, document, column family and graph databases. It discusses why NoSQL databases were developed as relational databases do not scale well for distributed applications. The CAP theorem is also explained, which states that only two out of consistency, availability and partition tolerance can be achieved in a distributed system.
The document provides an introduction and overview of MongoDB, including what NoSQL is, the different types of NoSQL databases, when to use MongoDB, its key features like scalability and flexibility, how to install and use basic commands like creating databases and collections, and references for further learning.
GPT and Graph Data Science to power your Knowledge GraphNeo4j
In this workshop at Data Innovation Summit 2023, we demonstrated how you could learn from the network structure of a Knowledge Graph and use OpenAI’s GPT engine to populate and enhance your Knowledge Graph.
Key takeaways:
1. How Knowledge Graphs grow organically
2. How to deploy Graph Algorithms to learn from the topology of a graph
3. Integrate a Knowledge Graph with OpenAI’s GPT
4. Use Graph Node embeddings to feed Machine Learning workflow
BigTable is a distributed storage system developed by Google for managing structured data at a massive scale. It uses a sparse, distributed, and persistent multidimensional sorted map to store data across thousands of commodity servers. BigTable's data model organizes information into rows, column families, columns, and versions, providing flexibility and high performance for applications like web indexing and analytics.
The document discusses graphs and genealogy research. It describes how genealogy data like GEDCOM files, DNA test results, and historical records can be modeled as different graph types in Neo4j and loaded using the Graphs for Genealogists (GFG) plugin. The plugin provides functions for enhanced genealogy analytics and relationship visualizations using the graphs. Clustering algorithms and apps like GraphXR can be used to visualize matches and segments from DNA data in the graphs.
Choosing the Right Graph Database to Succeed in Your ProjectOntotext
The document discusses choosing the right graph database for projects. It describes Ontotext, a provider of graph database and semantic technology products. It outlines use cases for graph databases in areas like knowledge graphs, content management, and recommendations. The document then examines Ontotext's GraphDB semantic graph database product and how it can address key use cases. It provides guidance on choosing a GraphDB option based on project stage from learning to production.
The 'macro view' on Big Query:
We started with an overview, some typical uses and moved to project hierarchy, access control and security.
In the end we touch about tools and demos.
Debunking some “RDF vs. Property Graph” Alternative FactsNeo4j
The document provides a refresher on RDF and property graphs, comparing their models and query languages. It debunks some common misconceptions about RDF versus property graphs, noting that RDF does not impose a particular storage and can be stored in graph databases. Semantics in RDF are just optional rules that are difficult to implement effectively. The nature of the data and intended usage should be considered rather than assuming one model is inherently better for unstructured or semantic data.
The document discusses MongoDB concepts including:
- MongoDB uses a document-oriented data model with dynamic schemas and supports embedding and linking of related data.
- Replication allows for high availability and data redundancy across multiple nodes.
- Sharding provides horizontal scalability by distributing data across nodes in a cluster.
- MongoDB supports both eventual and immediate consistency models.
The document provides an overview of knowledge graphs and introduces metaphactory, a knowledge graph platform. It discusses what knowledge graphs are, examples like Wikidata, and standards like RDF. It also outlines an agenda for a hands-on session on loading sample data into metaphactory and exploring a knowledge graph.
This presentation explains what data engineering is and describes the data lifecycles phases briefly. I used this presentation during my work as an on-demand instructor at Nooreed.com
How MongoDB can accelerate a path to GDPR complianceMongoDB
The timeline for compliance with the European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR) is fast approaching. To help you ensure you’re prepared, we’re hosting an online discussion in advance of May 25th (when the regulation goes into effect). We’ll cover:
The specific requirements of GDPR
How these map to required database capabilities
How MongoDB can provide the core technology foundations to help organizations accelerate their path to compliance
This document discusses graph data science and Neo4j's capabilities. It describes how Neo4j can help simplify graph data science through its native graph database, graph data science library, and data visualization tool. Example use cases are also provided that demonstrate how Neo4j has helped companies with fraud detection, customer journey analysis, supply chain management, and patient outcomes.
knowledge graphs are an emerging paradigm to represent information. yet their discovery and reuse is hampered by insufficient or inadequate metadata. here, the COST ACTION Distributed Knowledge Graphs had a first workshop to develop a KG metadata schema. In this presentation, the progress and plans are discussed with the W3C Community Group on Knowledge Graph Construction.
Data Mesh in Practice: How Europe’s Leading Online Platform for Fashion Goes ...Databricks
The Data Lake paradigm is often considered the scalable successor of the more curated Data Warehouse approach when it comes to democratization of data. However, many who went out to build a centralized Data Lake came out with a data swamp of unclear responsibilities, a lack of data ownership, and sub-par data availability.
ArangoDB is an open source multi-model NoSQL database that can be used as a document store, key-value store, and graph database. It provides a query language called AQL that is similar to SQL. Documents and data can be easily extended and manipulated using JavaScript. ArangoDB is highly performant, space efficient, and can scale horizontally. It has been in development since 2011 with the goal of providing a full-featured database while avoiding the downsides of other NoSQL solutions.
The document discusses MapReduce, a programming model and framework for processing large datasets in parallel. MapReduce allows users to write distributed programs without worrying about parallelization, fault tolerance, data distribution or load balancing. It works by breaking the computation into map and reduce functions that process key-value pairs. The framework automatically parallelizes the computation across large clusters and handles failures.
The presentation provides an overview of NoSQL databases, including a brief history of databases, the characteristics of NoSQL databases, different data models like key-value, document, column family and graph databases. It discusses why NoSQL databases were developed as relational databases do not scale well for distributed applications. The CAP theorem is also explained, which states that only two out of consistency, availability and partition tolerance can be achieved in a distributed system.
Simplifier la mise en place d'une stratégie Data Mesh avec DenodoDenodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3EbMWSe
Le Data Mesh est un nouveau paradigme, essentiel pour la gestion des données aujourd’hui, par une approche distribuée et décentralisée, dans lequel des domaines autonomes exposent leurs propres données en tant que "produits" au reste de l'organisation. Pourquoi mettre en place un Data Mesh ? Le Data Mesh tente de réduire les goulots d'étranglement dus à une dépendance excessive des utilisateurs à des équipes informatiques centralisées, et tire parti des connaissances spécialisées en matière de données que possèdent déjà les experts métier du domaine.
La littérature sur le Data Mesh laisse la mise en œuvre de ces idées très ouverte à chaque organisation ; plus qu'une architecture figée ou une technologie attitrée, c'est une méthode d'organisation pragmatique. Le Data Mesh peut être considéré comme la face organisationnelle des architectures techniques du Data Fabric.
Participez à ce webinar pour en savoir plus sur :
- Les idées clés du Data Mesh et du Data Fabric
- Comment Denodo peut vous aider à mettre en œuvre un Data Mesh
- Comment nos clients utilisent Denodo pour passer de la théorie à la pratique
LIVRE BLANC
« LA GESTION, CONVERSION, IMPRESSION, PUBLICATION ET DISTRIBUTION DOCUMENTAIRE SAP »
L’archivage de documents est un point essentiel pour le bon fonctionnement d’un grand nombre d’entreprises. En effet, celles-ci doivent s’assurer que les documents soient accessibles pour une population d’utilisateurs, et ce d’une manière optimisée et sécurisée. Ces documents sont également bien souvent liés à des processus opérationnels de l’entreprise (les achats, la fabrication, la maintenance, etc.).
Les utilisateurs de l’ERP SAP, maîtrisent l’ensemble des données de leur entreprise grâce aux différents modules métiers. Bien souvent, la donnée seule n’est pas suffisante pour la mise en œuvre de processus opérationnels, certains documents sont indispensables pour la réalisation de certaines tâches(opérations de fabrication, de maintenances…) ou certains échanges (avec les clients, les fournisseurs….)
Nous vous proposons de découvrir les réponses à ces impératifs de gestion et de distribution documentaire dans l’environnement SAP. En effet, mySAPTM PLM dispose de l’ensemble des fonctionnalités permettant une gestion des archives adaptée aux besoins opérationnels de votre entreprise...
Session en ligne: Découverte du Logical Data Fabric & Data VirtualizationDenodo
Watch full webinar here: https://buff.ly/47gqTVV
Une session découverte de Denodo Platform pour les professionnels de la data
D'après la dernière étude du cabinet Forrester The Total Economic Impact™️ of Data Virtualization Using The Denodo Platform, l’impact de la Data Virtualization avec Denodo permet un ROI de 408% et inférieur à 6 mois, une réduction de 65 % des délais de livraison des données par rapport à l'ETL, de 83 % du time-to-revenue et de 67 % du temps alloué à la préparation des données.
Découvrez lors de cette session en ligne de 1h30 en quoi la Logical Data Fabric et la data virtualization révolutionnent l'approche métier & IT dans l’accès, la livraison, la consommation, la gouvernance et la sécurisation de vos données, quel que soit l'âge de votre technologie, le format de la donnée ou son emplacement.
Avec plus de 1000 clients à travers le monde, Denodo est heureux de vous inviter à cette session en ligne le 14 novembre 2023 de 9h30 à 11h. Si vous êtes un IT Manager, architecte, DSI, Data Scientist ou Data Analyst, cet atelier est pour vous!
CONTENU
Au programme : une introduction à ce qu'est la virtualisation des données, les cas d'usages, des études de cas clients réels et une démo guidée pas à pas des fonctionnalités de Denodo Platform avec notre version gratuite sur le cloud, Denodo Test Drive. Vous apprendrez comment:
- Intégrer et livrer vos données rapidement et facilement à l'aide de Denodo Platform
- L'optimiseur de requêtes de Denodo fournit des données en temps réel, à la demande, même lorsqu'il s'agit de jeux de données très volumineux
- Exposer les données en tant que «services de données» en vue d’être consommées par une variété d'utilisateurs et d'outils
- La virtualisation des données joue un rôle essentiel dans la gouvernance et la sécurité des données au sein de votre organisation
Converteo renouvelle son panorama sur les opportunités liées à une infrastructure Data-Lakes. Cette technologie a démontré ses capacités d’exploitation et de valorisation des datas des entreprises et, dans un contexte de mise en conformité RGPD, révèle encore plus son agilité.
Mieux comprendre le Data-Lake :
Littéralement traduit par lac de données, il s’agit d’un espace de stockage permettant le traitement d’informations de plusieurs sources et ce, de manière quasi illimitée et en un temps record.
Le Data-Lake est donc une réelle opportunité et doit être considéré en amont de toute démarche data-driven, que ce soit dans le domaine :
- Du marketing : pour alimenter des campagnes, choisir un lieu d’implantation d’un nouveau magasin ;
- De l’expérience client : pour personnaliser une offre, recommander les produits adéquats ;
- De la business Intelligence : pour créer une vision 360° de ses clients, piloter la pression publicitaire ;
- De la performance opérationnelle : pour réduire ses coûts informatiques, adapter ses ressources en fonction de l’activité.
Infrastructure flexible, elle permet donc un large champ d’analyse qualitative avec des données activables à tout moment en fonction des besoins business.
Les clés de succès pour moderniser votre architecture de données en 2022Denodo
Watch full webinar here: https://bit.ly/3I0Hv8D
Aujourd’hui, avoir une gestion des données efficace est un élément essentiel pour la compétitivité de votre organisation. Les entreprises sont néanmoins souvent confrontées à des silos de données, ce qui rend leur exploitation longue et coûteuse. De plus, la vitesse, la diversité et le volume des données peuvent submerger les architectures de données traditionnelles. Enfin, la transformation digitale amène à s’appuyer sur de nouveaux socles hébergés chez des fournisseurs Cloud.
Dès lors, les questions suivantes peuvent se poser :
- Comment améliorer la livraison des données et extraire toute la valeur de vos données ? Comment accélérer la prise de décision ?
- Comment rendre les données disponibles et exploitables en temps réel ?
- Comment réduire les coûts informatiques ?
Denodo France vous propose d’aborder les clés de succès pour moderniser efficacement votre architecture de données en 2022. Rejoignez ce nouveau webinar pour comprendre comment la plateforme d’intégration et de gestion de données de Denodo peut vous aider à moderniser votre architecture dans un contexte de transformation digitale.
Les points clés abordés : -
Les bénéfices et défis liés à la modernisation d’une architecture data avec les aspects :
- Hybridation
- Data Mesh et Data Fabric
- Migration et sécurisation de données
- Agilité
- Maîtrise des risques et des coûts
- Cas d’usages et cas clients concrets
Formation M2i - Onboarding réussi - les clés pour intégrer efficacement vos n...M2i Formation
Améliorez l'intégration de vos nouveaux collaborateurs grâce à notre formation flash sur l'onboarding. Découvrez des stratégies éprouvées et des outils pratiques pour transformer l'intégration en une expérience fluide et efficace, et faire de chaque nouvelle recrue un atout pour vos équipes.
Les points abordés lors de la formation :
- Les fondamentaux d'un onboarding réussi
- Les outils et stratégies pour un onboarding efficace
- L'engagement et la culture d'entreprise
- L'onboarding continu et l'amélioration continue
Formation offerte animée à distance avec notre expert Eric Collin
Conseils pour Les Jeunes | Conseils de La Vie| Conseil de La JeunesseOscar Smith
Besoin des conseils pour les Jeunes ? Le document suivant est plein des conseils de la Vie ! C’est vraiment un document conseil de la jeunesse que tout jeune devrait consulter.
Voir version video:
➡https://youtu.be/7ED4uTW0x1I
Sur la chaine:👇
👉https://youtube.com/@kbgestiondeprojets
Aimeriez-vous donc…
-réussir quand on est jeune ?
-avoir de meilleurs conseils pour réussir jeune ?
- qu’on vous offre des conseils de la vie ?
Ce document est une ressource qui met en évidence deux obstacles qui empêchent les jeunes de mener une vie épanouie : l'inaction et le pessimisme.
1) Découvrez comment l'inaction, c'est-à-dire le fait de ne pas agir ou d'agir alors qu'on le devrait ou qu'on est censé le faire, est un obstacle à une vie épanouie ;
> Comment l'inaction affecte-t-elle l'avenir du jeune ? Que devraient plutôt faire les jeunes pour se racheter et récupérer ce qui leur appartient ? A découvrir dans le document ;
2) Le pessimisme, c'est douter de tout ! Les jeunes doutent que la génération plus âgée ne soit jamais orientée vers la bonne volonté. Les jeunes se sentent toujours mal à l'aise face à la ruse et la volonté politique de la génération plus âgée ! Cet état de doute extrême empêche les jeunes de découvrir les opportunités offertes par les politiques et les dispositifs en faveur de la jeunesse. Voulez-vous en savoir plus sur ces opportunités que la plupart des jeunes ne découvrent pas à cause de leur pessimisme ? Consultez cette ressource gratuite et profitez-en !
En rapport avec les " conseils pour les jeunes, " cette ressource peut aussi aider les internautes cherchant :
➡les conseils pratiques pour les jeunes
➡conseils pour réussir
➡jeune investisseur conseil
➡comment investir son argent quand on est jeune
➡conseils d'écriture jeunes auteurs
➡conseils pour les jeunes auteurs
➡comment aller vers les jeunes
➡conseil des jeunes citoyens
➡les conseils municipaux des jeunes
➡conseils municipaux des jeunes
➡conseil des jeunes en mairie
➡qui sont les jeunes
➡projet pour les jeunes
➡conseil des jeunes paris
➡infos pour les jeunes
➡conseils pour les jeunes
➡Quels sont les bienfaits de la jeunesse ?
➡Quels sont les 3 qualités de la jeunesse ?
➡Comment gérer les problèmes des adolescents ?
➡les conseils de jeunes
➡guide de conseils de jeunes
Impact des Critères Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance (ESG) sur les...mrelmejri
J'ai réalisé ce projet pour obtenir mon diplôme en licence en sciences de gestion, spécialité management, à l'ISCAE Manouba. Au cours de mon stage chez Attijari Bank, j'ai été particulièrement intéressé par l'impact des critères Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance (ESG) sur les décisions d'investissement dans le secteur bancaire. Cette étude explore comment ces critères influencent les stratégies et les choix d'investissement des banques.
Cycle de Formation Théâtrale 2024 / 2025Billy DEYLORD
Pour la Saison 2024 / 2025, l'association « Le Bateau Ivre » propose un Cycle de formation théâtrale pour particuliers amateurs et professionnels des arts de la scène enfants, adolescents et adultes à l'Espace Saint-Jean de Melun (77). 108 heures de formation, d’octobre 2024 à juin 2025, à travers trois cours hebdomadaires (« Pierrot ou la science de la Scène », « Montage de spectacles », « Le Mime et son Répertoire ») et un stage annuel « Tournez dans un film de cinéma muet ».
Newsletter SPW Agriculture en province du Luxembourg du 12-06-24BenotGeorges3
Les informations et évènements agricoles en province du Luxembourg et en Wallonie susceptibles de vous intéresser et diffusés par le SPW Agriculture, Direction de la Recherche et du Développement, Service extérieur de Libramont.
Le fichier :
Les newsletters : https://agriculture.wallonie.be/home/recherche-developpement/acteurs-du-developpement-et-de-la-vulgarisation/les-services-exterieurs-de-la-direction-de-la-recherche-et-du-developpement/newsletters-des-services-exterieurs-de-la-vulgarisation/newsletters-du-se-de-libramont.html
Bonne lecture et bienvenue aux activités proposées.
#Agriculture #Wallonie #Newsletter #Recherche #Développement #Vulgarisation #Evènement #Information #Formation #Innovation #Législation #PAC #SPW #ServicepublicdeWallonie
1. BASES DE DONNEES IHP/PHP | CONCEPTS FONDAMENTAUX
2
SUPPORT DE COURS VERSION IMPRIMABLE Version 2.0
Table des matières
Les bases de données............................................................................................................................................................. 3
Qu’est-ce qu’une base de données ? .................................................................................................................................... 3
Usages des bases de données .............................................................................................................................................. 3
Objectifs des bases de données............................................................................................................................................ 4
Qu’est-ce qu’un SGBD ?........................................................................................................................................................ 4
Architecture d’un SGBD.................................................................................................................................................... 5
Objectifs des SGBD ........................................................................................................................................................... 7
Les objectifs orientés DONNEES ................................................................................................................................... 7
Les objectifs orientés TRAITEMENT............................................................................................................................. 8
Les objectifs orientés ORGANISATION ........................................................................................................................ 8
Fonctions d’un SGBD........................................................................................................................................................ 8
Types de SGBD................................................................................................................................................................. 9
Types d’utilisateurs d’un SGBD ........................................................................................................................................10
Cycle de vie d'une base de données .......................................................................................................................................11
Modèles de données, schémas et langages .............................................................................................................................11
Notion de modèle de données ..........................................................................................................................................11
Notion de schéma de données ..........................................................................................................................................12
Notion de langage de données...........................................................................................................................................13
2. BASES DE DONNEES IHP/PHP | CONCEPTS FONDAMENTAUX
3
SUPPORT DE COURS VERSION IMPRIMABLE Version 2.0
Concepts fondamentaux
Les bases de données
Qu’est-ce qu’une base de données ?
Une base de données est un ensemble de données modélisant les objets d’une partie du monde réel et servant de support à une
application informatique. Pour mériter le terme de base de données, un ensemble de données non indépendantes doit être
interrogeable par le contenu, c’est à dire que l’on doit pouvoir retrouver tous les objets qui satisfont à un certain critère
[G.Gardarin].
En d’autres termes, c’est un ensemble structuré de données mémorisé sur un support permanent (cohérent, intégré, partagé) qui
peut être manipulé par plusieurs utilisateurs ayant des vues différentes sur ces données.
Par données, il faut comprendre : une représentation d’un fait à l’aide d’un code binaire stocké dans la mémoire de l’ordinateur.
Une donnée doit avoir un type. Le type est ensemble d’objets ayant les mêmes caractéristiques et manipulables par des
opérations identiques. On distingue :
− Données simples : entier, réel, chaîne de caractères, réel, etc.
− Données de type complexe : composée de données de types simples
− Donnée de type multimédia : texte, image, son vidéo
Exemple de données :
• 500 (type de données : entier)
• Renault Megane Noir DK1234AX (type de données : véhicule)
Usages des bases de données
Voici des exemples classiques d’utilisation des bases de données :
− Gestion des comptes clients d’une banque
− Gestion des commandes d’un site d’e-commerce
− Système de réservation de billets d’avion
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− Gestion des étudiants d’une université
− Gestion des personnels d’une entreprise
− Bases de données d’articles scientifiques
Les données manipulées dans ces applications sont stockées dans une base de données.
Objectifs des bases de données
• Centralisation logique de l’information
Non redondance (la même information ne doit pas figurer plusieurs fois dans la BD
⇒ Ce qui diminue les risques d’erreurs de mise à jour et supprime le problème
d’avoir des informations contradictoires sur une même donnée dans de fichiers
différents
• Indépendance données traitement
• Partage des données (accessibilité à plusieurs utilisateurs simultanés)
confidentialité (login, mot de passe)
autorisation d’accès (lecture, écriture)
accès concurrents
• Intégrité des données
règles permettant d’éliminer des donner incorrectes (contrainte d’intégrité
référentielle, unicité de l’identifiant…).
Qu’est-ce qu’un SGBD ?
Un système de gestion de base de données ou SGBD est un programme générique qui permet la définition, la mise en œuvre et
l’exploitation (insérer, supprimer, mettre à jour) d’une base de données.
Exemple de SGBD :
• MySQL
• Oracle Database
• Microsoft SQL Server
Le SGBD va permettre aux utilisateurs d’insérer, de modifier et de rechercher efficacement des données spécifiques dans une
grande masse de d’informations (pouvant atteindre des milliards d’octets).
Le SGBD constitue interface entre programme d'application des utilisateurs d'une part et Base de données d'autre part. Il sert à
masquer à l’utilisateur les détails complexes liés à la gestion des fichiers.
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Architecture d’un SGBD
Structure en couche
Comme cité précédemment le SGBD constitue l’interface entre les utilisateurs et la base de données (voir figure ci-dessous).
Un SGBD est comporte trois couches :
− Couche interne (ou physique) : stockage des données sur des supports physiques, gestions des structures de
mémorisation (fichiers) et des accès (gestions des index et des clés)
− Couche logique : contrôle global et structure globale des données
− Couche externe : dialogue avec les utilisateurs, analyse de leurs demandes, contrôle des droits d’accès et présentation
des résultats, environnement de programmation (intégration avec un langage de programmation). La représentation de
la base de données est composée de plusieurs schémas externes.
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Architecture ANSI/SPARC
Elle donne une vue plus détaillée du schéma précédent.
Schéma
Externe
Schéma
Externe
Schéma
Externe
Schéma Conceptuel
Schéma Physique
Correspondances
Externe/Conceptuel
Correspondances
Conceptuel/Physique
Utilisateurs
(Vues)
Concepteur,
administrateur
(modèle de données)
Structures de
données
(fichiers, index)
Couche
externe
Couche
logique
Couche
interne
Schémas
Externes
Schéma
Logique
Schéma
Interne
Dialogue Contrôle Stockage
B
Utilisateurs
Interface
utilisateur
Interface d’accès aux
données
SGBD
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Objectifs des SGBD
Le principal objectif d’un SGBD est d’assurer l’indépendance des programmes aux données, c’est à dire la possibilité de
modifier les schémas conceptuel et interne des données sans modifier les programmes. Cet objectif est justifié afin d’éviter une
maintenance coûteuse des programmes lors des modifications des structures logiques et physiques.
Les objectifs d’un SGBD sont [G.Gardarin]:
− Indépendance physique des programmes aux données
− Indépendance logique des programmes aux données
− Manipulation des données par des langages non procéduraux
− Administration facilitée des données
− Efficacité des accès aux données
− Partage des données
− Cohérence des données
− Redondance contrôlée des données
− Sécurité des données
Ces objectifs peuvent être classés en plusieurs catégories :
Les objectifs orientés DONNEES
− Non redondance des données : avec une approche base de données, les fichiers plus ou moins redondants seront
intégrés en un seul fichier ou plusieurs fichiers contenant des données distinctes.
− Partageabilité des données : permettre le partage des données de la base à plusieurs applications, utilisateurs,
simultanément.
− Sécurité des données : les données doivent être protégées contre les accès (non autorisés, mal intentionnés). D’où la
nécessité de contrôler les donnés.
− Cohérence des données : les données sont soumises à certaines règles. Par exemple : un compte bancaire est rattaché à
un et un seul client.
Le SGBD doit vérifier que les applications respectent ces règles et contraintes d’intégrité. Donc il faut avoir des connaissances
sur les données et leur signification.
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Les objectifs orientés TRAITEMENT
− Indépendance physique des données : on peut changer le schéma physique sans remettre en cause le schéma conceptuel
(et les schémas externes). On peut modifier l'organisation physique des fichiers, rajouter ou supprimer des méthodes
d'accès ;
− Indépendance logique des données : on peut changer le niveau conceptuel sans remettre en cause les schémas externes
ou les programmes d'application. L'ajout ou le retrait de nouveaux concepts ne doit pas modifier des éléments qui n'y
font pas explicitement référence ;
− Manipulation facile des données (pour les non-informaticiens) : pouvoir les consulter, les interroger, les mettre à jour
− Manipulation facile des données (pour les informaticiens) : langage de développement de haut niveau
Les objectifs orientés ORGANISATION
− Administration centralisée des données
o Permettre un contôlr efficace des données ;
o Résoudre les conflits entre divers point de vue d’utilisateurs ;
o Optimisation des accès aux données
o Optimisation des moyens informatiques
− Fonctions
o Administrateur des données
o Administrateur de base de données
− Centralisation/décentralisation
o La base de données peut être distribué/partagé.
Fonctions d’un SGBD
Un SGBD doit permettre de :
! Décrire les données qui seront stockées stocker
! Gérer les données
● Manipuler des données (ajout, modification, suppression d’informations) ,
● Assurer la cohérence (ou intégrité) des données (contraintes de domaines,
d’existence, etc.),
● Assurer la confidentialité des données (mots de passe, autorisation…),
● Résoudre des problèmes d’accès multiples aux données (blocages, transactions
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parallèles),
● Prévoir des procédures de reprise en cas de panne ( copies de sauvegarde, journaux)
! Obtenir des renseignements à partir des données stockées au moyen de requêtes (sélection, tri, calcul,
agrégation, etc.),
! Permettre l’écriture d’applications indépendantes de l’implémentation physique des données (codage,
supports d’enregistrement) et aussi indépendantes que possible de l’implémentation logique des données
(index, décomposition en « fichiers logiques »)
Un SGBD sépare la partie description des données, des données elles mêmes. Cette description est stockée
dans un dictionnaire de données (également géré dans le SGBD) et peut être consultée par les utilisateurs.
De plus, un SGBD doit permettre d’écrire des applications indépendantes de l’implémentation physique des
données (codage des données, ordre dans lequel sont enregistrées les données, support d’enregistrement, etc.)
Types de SGBD
Historiquement les premiers types de SGBD étaient de type hiérarchique, puis sont apparu les SGBD de type
réseau. Actuellement la plupart des SGBD sont de type relationnel .On note aussi l’apparition sur le marché des
SGBD de type objet.
La différence entre ces types de SGBD réside dans les modèles sur lesquels ils s’appuient pour représenter les données.
Modèle hiérarchique :
Les données sont représentées sous forme d’une structure arborescente d’enregistrements. Cette structure est conçue avec des
pointeurs de détermine les chemins d’accès aux données
Modèle réseau
La structure des données peut être visualisée sous la forme d’un graphe quelconque. Comme pour le modèle hiérarchique, la
structure est conçue avec des pointeurs et détermine le chemin d’accès aux données
Pour ces deux modèles les programmes ne sont pas indépendant de la structure logique de la base et du chemin d’accès aux
données : ils doivent décrire comment retrouver les données. La suppression par exemple d’un index entraîne la réécriture de
tous les programmes qui l’utilisaient
Modèle Relationnel
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Fondé sur la théorie mathématique des relations, le modèle relationnel fournit une représentation très simple des données sous
forme de tables constituées de lignes et de colonnes. De plus il n’y a pas de pointeur qui fige la structure de la base.
La souplesse apportée par cette représentation a permis le développement de langages puissants non procéduraux. Dans ces
langages le programmeur indique quelles informations il veut obtenir et c’est le SGBD qui trouve la manière d’arriver au
résultat. Le programmeur ou l’utilisateur n’a plus à naviguer dans la base pour retrouver ses données. Ces langages peuvent être
utilisés par des non informaticiens et permettent l’écriture de programmes indépendants de la structure logique et physique des
données
Modèle Objet
Les données sont représentées sous forme d’objets au sens donné par les langages orientés objet. Les données sont enregistrées
avec les procédures et les fonctions qui permettent de les manipuler. Les SGBD objets supportent aussi la notion d’héritage
entre classes d’objets.
Types d’utilisateurs d’un SGBD
La gestion d’une base de données fait intervenir plusieurs types acteurs : administrateur, programmeur, utilisateur final. Une
même personne peut occuper plusieurs rôles et un rôle peut être occupé par plusieurs personnes.
L’administrateur de la base est chargé du contrôle de la base de données. Il permet l’accès aux données aux applications ou
individus qui y ont droit et de conserver de bonnes performances d’accès à ces données. Il est aussi chargé des sauvegardes et
des procédures de reprise après panne.
Le programmeur d’applications utilise la base de données pour construire ses applications. Il a le droit de créer de nouvelles
tables et les structures associées (vues, index, cluster, etc.). Il définit avec l’administrateur de la base les droits qui seront
accordés aux utilisateurs des applications qu’il développe.
L’utilisateur final n’a accès qu’aux données qui lui sont utiles. L’administrateur de la base de données peut lui en accorder
certains droits : consultation, modification, suppression de données. En général, il n’a pas le droit de créer de nouvelles tables ni
d’ajouter ou d’enlever des index. En définitive l’utilisateur final n’est pas un expert car il :
− sait ce qu'il veut,
− ne sait pas forcément ce qu'il faut faire pour l'obtenir,
− ne veut pas savoir comment ça marche,
− veut en faire un minimum pour faire tourner son application.
10. BASES DE DONNEES IHP/PHP | CONCEPTS FONDAMENTAUX
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Cycle de vie d'une base de données
Modèles de données, schémas et langages
Notion de modèle de données
• Un modèle de données est un ensemble de concepts permettant de décrire la structure d'une base de données. Un
modèle est souvent représenté au moyen d'un formalisme graphique permettant de décrire les données (ou plus
précisément les types de données) et les relations entre les données.
• On distingue trois niveaux de modélisation pour les bases de données :
♦ Le modèle conceptuel
Il permet de décrire le réel selon une approche ontologique, sans prendre en compte les contraintes techniques.
Monde
réel
Conception
(Analyse)
Information à stocker
(futur contenu de la base)
BD
LDD (langage de description des données)
SGBD
LMD (langage de manipulation des données)
Implémentation
Manipulation
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♦ Le modèle logique
Il permet de décrire une solution, en prenant une orientation informatique générale (type de SGBD typiquement), mais
indépendamment de choix d'implémentation précis.
♦ Le modèle physique
Il correspond aux choix techniques, en terme de SGBD choisi et de sa mise en oeuvre (programmation, optimisation,
etc.).
Exemple de formalisme de modélisation conceptuelle
♦ Le modèle Entité-Association (Chen) a été le plus répandu dans le cadre de la
conception de bases de données.
♦ Le modèle UML, qui se généralise pour la conception en informatique, se fonde
sur une approche objet.
Exemple de formalisme de modélisation logique
♦ Le modèle relationnel est le modèle dominant.
♦ Le modèle relationnel-objet (adaptation des modèles relationnel et objet au cadre
des SGBD) est actuellement en pleine croissance.
♦ Le modèle objet "pur" reste majoritairement au stade expérimental et de la
recherche.
♦ Des modèles plus anciens (hiérarchique, réseau, etc.) ne sont plus guère utilisés
aujourd'hui.
Notion de schéma de données
Description, au moyen d'un langage formel, d'un ensemble de données dans le contexte d'une BD. Un schéma permet de
décrire la structure d'une base de données, en décrivant l'ensemble des types de données de la base. L'occurrence d'une base de
données est constituée de l'ensemble des données correspondant aux types du schéma de la base.
Exemple : Schéma de base de données
Etudiant (NumEtud, nom, ville)
Module(NumMod, titre)
Inscription(NumEtud, NumMod, date)
Exemple : Instance de base de données
Etudiant (172, Diop, 'Dakar')
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Etudiant (173, Fall, 'Thies')
Etudiant (174, Lam, 'Louga')
Module(1, 'SGBD')
Module(1, 'Systèmes d'exploitation')
Inscription(172, 1, 2002)
Inscription(172, 2, 2002)
Inscription(173, 1, 2001)
Inscription(174, 2, 2002)
On distingue trois niveaux d'abstraction de schémas :
♦ Le niveau conceptuel
Il permet de décrire les entités et les associations du monde réel. Il s'agit du schéma global de la base de données, il en
propose une vue canonique.
Le niveau conceptuel correspond au modèle conceptuel.
♦ Le niveau externe
Il permet de décrire les entités et les associations du monde réel, mais vues d'un utilisateur ou d'un groupe d'utilisateurs
particuliers (on parle d'ailleurs également de "vue" pour un schéma externe). Il s'agit d'une restriction du schéma
conceptuel orientée vers un usage précis. Il existe généralement plusieurs schémas externes pour un même schéma
conceptuel.
Le niveau externe correspond à un sous ensemble du modèle conceptuel restreint aux points de vue de certains
utilisateurs.
♦ Le niveau interne
Il correspond à l'implémentation physique des entités et associations dans les fichiers de la base.
Le niveau interne correspond aux modèles logiques et physiques.
Remarque :
Les trois niveaux, conceptuel, externe et interne, sont les trois niveaux distingués par le groupe de normalisation
ANSI/X3/SPARC.
Notion de langage de données
C’est un langage informatique permettant de décrire et de manipuler les schémas d'une BD d'une manière assimilable par la
machine.
♦ Synonyme : Langage orienté données.
Exemple : SQL
SQL est le langage orienté données consacré aux SGBD relationnels et relationnel-objet.
Un langage de données peut être décomposé en trois sous langages :
♦ Le Langage de Définition de Données
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Le LDD [Langage de Définition de Données] permet d'implémenter le schéma conceptuel (notion de table en SQL) et
les schémas externes (notion de vue en SQL).
♦ Le Langage de Contrôle de Données
Le LCD [Langage de Contrôle de Données] permet d'implémenter les droits que les utilisateurs ont sur les données et
participe donc à la définition des schémas externes.
♦ Le Langage de Manipulation de Données
Le LMD [Langage de Manipulation de Données] permet l'interrogation et la mise à jour des données. C'est la partie du
langage indispensable pour exploiter la BD et réaliser les applications.
En résumé
Conception
Modèle Conceptuel
Schéma conceptuel et
schémas externes
Modèle Physique
Schéma interne pour un
SGBD particulier
Modèle Logique
Schéma interne
indépendant d’un SGBD
Exemples
- E-A
- UML
Exemples
- Relationnel
- Objet
- Réseau
- Hiérarchique
Exemples
- Oracle
- MySQL
- PosgreSQL
- DB2
- Access
- SQLServer