Présentation de la thématique Bases de Données dans la spécialité IAD
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L'agencement BDRIM de la spécialité Intelligence Artificielle et Décision (IAD) propose un ensemble d'UE dans le domaine des Bases de Données qui ont pour objectif de former des spécialistes dans le traitement de grandes quantités d'informations, présentes dans les bases de données, les entrepôts de données et sur le Web. Les connaissances acquises à travers ces UE concernent les applications intégrant de gros volumes de données hétérogènes et réparties. On s'intéresse plus particulièrement (1) à la modélisation et l'interrogation de données du web (XML), de données temporelles et spatiales et de données multidimensionnelles et (2) au traitement efficace et cohérent de ces données avec les problèmes liés à la distribution et au passage à l'échelle.
Débouchés professionnels
Les débouchés professionnels concernent les métiers liés aux nouvelles technologies de l'information, tels que concepteur et développeur d'applications dans le domaine des bases de données réparties, de la gestion des données sur le web, des systèmes d'aide à la décision (analyse en ligne), des entrepôts de données et de la fouille de données.
Les étudiants ayant suivi le parcours recherche pourront effectuer un doctorat dans le domaine des bases de données et trouveront des débouchés dans les métiers de la recherche ou dans les services de recherche et développement des entreprises.
Public visé
La thématique Bases de Données vise les étudiants qui cherchent à se spécialiser dans le domaine de la gestion de l'information. Les UEs proposées permettent d'acquérir des connaissances suffisantes pour intégrer des entreprises qui ont besoin de gérer des gros volumes d'informations dans des bases de données. Les UEs sont animées par une équipe de recherche reconnue dans le domaine des bases de données avec des contacts industriels et scientifiques.
Prérequis
Le choix des UEs Bases de Données nécessite de connaissance solides dans le domaine des bases de données relationnelles au niveau L (modèle relationnel, algèbre et calcul relationnel, SQL, transactions). La validation du module Li341 de la licence d'informatique de l'UPMC ou autre module équivalent est vivement recommandée.
Organisation
La thématique Bases de Données est organisée en un tronc commun composé de 5 UEs (en gras) et en 2 UEs qui peuvent être choisies séparément ou ensemble en option (en italique)
| Niveau | Intitulé | ECTS | ||
|---|---|---|---|---|
| M1 | S1 | MABD | Modèles Avancés pour les Bases de Données (IAD) | 6 |
| S2 | BDR | Bases de Données Réparties | 6 | |
| M2 | S3 | BDIA | Outils Bases de Données pour l'Intelligence Artificielle (IAD) | 3 |
| BDRA | Bases de Données Réparties Avancées (SAR) | 3 | ||
| ABDR | Administration des bases de données réparties (SAR) | 3 | ||
| S4 | GRBD | Groupe de recherche en bases de données (SAR) | 3 | |
| BDMD | Bases de données multidimensionnelles (IAD) | 3 |
L'ensemble des sites concernant ces UEs est accessible sur le site Enseigenement de l'équipe BD
On conseille également les UEs suivants pour compléter les UEs précédentes dans la limite des contraintes imposées par la spécialité IAD :
| Niveau | Acronyme | Intitulé | ECTS | |
|---|---|---|---|---|
| M1 | S1 | MOG | Modélisation par les graphes (IAD) | 6 |
| NOYAU | Architecture avancée des Noyaux des Systèmes d'Exploitation (SAR) | 6 | ||
| IL | Ingénierie du logiciel (STL) | 6 | ||
| ARES | Architecture des réseaux (SAR) | 6 | ||
| S2 | SRCS | Systèmes Répartis et Client/Serveur (SAR) | 6 | |
| MQIA | Modèles quantitatifs en IA pour la recherche d'information sur le web (IAD) | 6 | ||
| PIAD | Projet IAD (IAD) | 6 | ||
| AR | Algorithmique répartie | 6 | ||
| M2 | S3 | CAR | Conception d'Applications Réparties (SAR) | 3 |
| PSIA | Plates-formes pour les systèmes informatiques avancés (SAR) | 3 | ||
| APAS | Apprentissage automatique, apprentissage statistique (IAD) | 3 | ||
| LCNC | Logiques classiques, non classiques et programmation logique | 3 | ||
| AFD | Algorithmes de la fouille de données | 3 | ||
| IREC | Initiation à la recherche (IAD) | 3 | ||
| S4 | ARI | Apprentissage pour la recherche d'information textuelle et multimédia (IAD) | 3 | |
Liste des UEs
MABD : Modèles Avancés pour les Bases de Données
Niveau : 400 (M1)
Code : MI005
ECTS : 6
L'UE MABD aborde les techniques de bases de données avancées, notamment celles qui sont utilisées dans le cadre du Web. Les modèles et langages d'interrogation objet-relationnel (SQL3) et semi-structuré (XML, Xschema, XPath et XQuery) sont présentés en détail. Les fondements des modèles et langages enseignés en cours sont illustrés et approfondis par la pratique sur machine.
BDR : Bases de Données Réparties
Niveau : 400 (M1)
Code: MI034
ECTS: 6
Ce cours présente les techniques d'implémentation des SGBD centralisés et répartis, notamment les structures et chemins d'accès aux données. Il aborde la conception (fragmentation, réplication,…), le traitement et l'optimisation des requêtes, la gestion de la concurrence et des pannes dans les bases de données réparties. D'un point de vue pratique, les TME se font sur le SGBDR Oracle, avec initiation à l'accès par l'API standard JDBC;
BDIA : Outils de bases de données pour l'intelligence artificielle
Niveau : 500
ECTS : 3
Code : NI204
L'UE BDIA présente les techniques récentes de traitement de données et de connaissances à large échelle. Elle permet aux étudiants de mieux comprendre les fondements théoriques des standards XML et RDF et les problèmes pratiques rencontrés dans leur mise-en-œuvre et leur utilisation (stockage, interrogation, indexation). Les différents aspects sont étudiés à travers des cours théoriques et des travaux pratiques avec le SGBD Oracle.
Programme
- Rappel XML (cours, TD)
- Stockage XML / TME Oracle XML
- Optimisation XML / TME Oracle XML
- RDF et SPARQL / TME SPARQL
- Stockage RDF / TME Oracle RDF
- Intégration de Données / TME Oracle RDF
BDRA : Bases de données réparties avancées
Niveau : 500 (M2)
ECTS : 3
Code : NI415
Cette UE fait suite aux UE MABD (Modèles avancés pour les bases de données) et BDR (Bases de données réparties) de M1. L'objectif est de présenter les architectures et les techniques permettant la gestion de données à large échelle. Les architectures présentées sont les médiateurs pour l'intégration de données hétérogènes et ditribuées, et les systèmes pair-à-pair, qui permettent le passage à l'échelle. Les systèmes de transactions avancées, et les techniques de réplication permettent d'optimiser le partage et l'interrogation de données dans ces contextes.
ABDR : Administration des bases de données réparties
Niveau : 500 (M2)
ECTS : 3
Code : NI401
Ce cours apporte les connaissances pour analyser de manière approfondie le fonctionnement des bases de données réparties, découvrir les causes des problèmes de performances, et déterminer les solutions pour y remédier. Les nombreux travaux pratiques servent à mettre en oeuvre des bases de données réparties avec Oracle, et tester leurs performances en grandeur réelle.
BDMD : Bases de données multidimensionnelles
Niveau : 500 (M2)
ECTS : 3
Code : NI248
Cette UE présente les fondements pour la modélisation et l'analyse de grands volumes de données: données multidimensionnelles, requêtes décisionnelles, fouille de données, OLAP. Le cours s'appuie sur des travaux pratiques avec Oracle.
GRBD : Groupe de recherche en bases de données
Niveau : 500
ECTS : 3
Code : NI423
Ce cours est une initiation à la recherche dans le domaine des bases de données. Les méthodes de recherche bibliographique sont dispensées. L’animation du groupe de recherche s’appuie sur la présentation de travaux parmi les plus récents du domaine
