L'implémentation des données dans un projet SI est un facteur déterminant de qualité et de performance. Ce stage présente les méthodes pour modéliser efficacement vos données à toutes les étapes d'un projet : découverte, compréhension et conception des données, implémentation des bases.
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SUR MESURE
Cours pratique en présentiel ou en classe à distance Disponible en anglais, à la demande
L'implémentation des données dans un projet SI est un facteur déterminant de qualité et de performance. Ce stage présente les méthodes pour modéliser efficacement vos données à toutes les étapes d'un projet : découverte, compréhension et conception des données, implémentation des bases.
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
Elaborer et décrire les données du système
Elaborer un diagramme de classe UML à partir d'un dictionnaire
Vérifier la normalité d'un modèle
Comprendre comment passer d'un modèle sémantique à un modèle logique
Public concerné
Toute personne impliquée dans un projet informatique : la maîtrise d'ouvrage, les analystes et concepteurs, les administrateurs de données et de bases de données.
Prérequis
Aucune connaissance particulière.
Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.
Programme de la formation
Introduction
Le rôle des données dans le SI.
Panorama des techniques et méthodes de modélisation.
Dictionnaire des données
Recherche des données.
Les sources : étude des applications existantes, des documents de gestion, des choix stratégiques de l'entreprise.
Description des données : règles de nommage, règles de définition. La rétrodocumentation.
Travaux pratiques
Elaboration d'un dictionnaire des données.
Modélisation sémantique de données
Comment définir les données indépendamment de l'infrastructure logique et physique ?
Les niveaux de modélisation des données : niveau cahier des charges ; niveau spécifications détaillées.
Aborder cette problématique avec UML. Le diagramme UML de classe. Classes, attributs, objets, associations, contraintes.
Comment traiter la même problématique avec un autre formalisme ? Le diagramme entité-association.
La normalisation. Comment les formes normales participent à la compréhension des données ?
Le rôle des données dans la description des processus métiers et des processus de pilotage.
Faire participer les utilisateurs à la modélisation des données. La validation.
Aborder les données dans le cadre de la validation de spécifications détaillées.
Travaux pratiques
Elaborer un diagramme de classe UML à partir d'un dictionnaire. Transformer le modèle créé en modèle entité-association. Vérifier la normalité des modèles précédents.
Modélisation logique des données
Les étapes de transformation des modèles.
Les règles de passage d'un modèle sémantique (conceptuel) vers un modèle logique.
Le passage d'un modèle logique vers le modèle physique, les travaux d'optimisation.
Participation de la MOA aux travaux d'optimisation.
Travaux pratiques
Transformer un modèle en modèle logique.
Les outils de modélisation
Présentation d'un outil UML (StarUML et/ou PowerAMC).
Présentation d'un outil entité-association (PowerAMC "version MCD").
Les avis clients sont issus des évaluations de fin de formation. La note est calculée à partir de l’ensemble des évaluations datant de moins de 12 mois. Seules celles avec un commentaire textuel sont affichées.
MARION B.
10/10/24
5 / 5
Etant la seule non informaticienne, le formateur a fait attention a bien expliqué tous les termes
MYRIAM M.
15/07/24
4 / 5
Un temps plus conséquent alloué à la réalisations des mise en situation ainsi qu’à la correction
VINCENT C.
15/07/24
4 / 5
Pas grand chose à dire, peut être un peu trop de théorie sur l’ensemble de la formation par rapport à la pratique.
IRVINE D.
15/07/24
3 / 5
A la description de la formation, je pensais que le niveau serait plus soutenu. Formation trop axée Merise alors que ce n’est plus le modèle utilisé par les équipes aujourd’hui.Manque l’accent sur toutes les nouvelles exigences et contextes actuels autour de la modélisation des données : sensibilité des données, ecodesign, etc.
GILLES L.
12/02/24
4 / 5
J’ai trouvé très bien l’équilibre théorie et pratique.
STÉPHANIE V.
12/02/24
4 / 5
Bien mais un peu trop basique, plutôt destiné à des grand débutants