Formation Modélisation des données au Maroc
Ci-dessous les Programmes relatifs à la formation Modélisation des données au Maroc dispensés par notre cabinet de formation Professionnelle.
01- Formation Modélisation des données au Maroc : UML – Comprendre la modélisation
Les objectifs de la Formation Modélisation des données au Maroc intitulée UML – Comprendre la modélisation sont :
- Comprendre des notions de base sur l’Orienté Objet
- Décrire les données d’un Système d’Information
- Décrire les processus d’un système et représenter les différents états d’un objet
- Représenter les flux d’informations
- Utiliser UML dans une démarche projet
![Formation UML – Comprendre la modélisation](https://www.elearning-maroc.com/wp-content/uploads/2021/03/uml-870x440-1-300x152.jpg)
02- Formation Modélisation des données au Maroc : Modélisez et implémentez une base de données relationnelle avec UML
Les objectifs de la Formation Modélisation des données au Maroc intitulée Modélisez et implémentez une base de données relationnelle avec UML sont :
-
Comprendre la différence entre un tableur et une base de données relationnelle
-
Apprendre comment organiser une base de données relationnelle
-
Créer des diagrammes de classes UML
-
Utiliser UML pour échanger sur votre conception avec des personnes ayant ou non un profil technique
-
Créer des bases de données MySQL ou PostgreSQL
-
Apprendre à interroger une base de données avec SQL
-
Apprendre à ajouter et modifier des informations dans une base de données avec SQL
-
Effectuer un CRUD !
![](https://www.elearning-maroc.com/wp-content/uploads/2021/03/1_W1uyvMot577Z41Hcx9eN5w-870x440-1-300x152.jpeg)
03-Formation Modélisation des données au Maroc : Modélisation de données pour la maîtrise d’ouvrage
Les objectifs de la Formation Modélisation des données au Maroc intitulée Modélisation de données pour la maîtrise d’ouvrage sont :
- 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
![Formation Modélisation de données pour la maîtrise d’ouvrage](https://www.elearning-maroc.com/wp-content/uploads/2021/03/57003871-a-word-cloud-of-data-model-related-items-2-870x440-1-300x152.jpg)
04- Formation Modélisation des données au Maroc : PowerAMC – Concevoir une base de données
Les objectifs de la Formation Modélisation des données au Maroc intitulée PowerAMC – Concevoir une base de données sont :
- Etablir un dictionnaire de données dans PowerAMC
- Implémenter et vérifier un modèle conceptuel de données dans PowerAMC
- Paramétrer les règles de transformation du modèle conceptuel au modèle physique de données
- Générer le modèle physique des données avec PowerAMC et analyser son résultat
- Pratiquer le Reverse Engineering avec PowerAMC
![Formation PowerAMC – Concevoir une base de données](https://www.elearning-maroc.com/wp-content/uploads/2021/03/poweramc-515x440-1-300x256.jpg)
05-Formation Modélisation des données au Maroc : Modélisation en étoile
Les objectifs de la Formation Modélisation des données au Maroc intitulée Modélisation en étoile sont :
- Conduire des interviews pour recueillir les besoins d’analyse auprès des métiers
- Définir les critères de qualité d’un Data Warehouse
- A partir d’un cahier des charges d’analyse, identifier les dimensions et les faits à placer dans le modèle
- Concevoir et décrire un macro-modèle en étoile
- Optimiser le modèle en étoile en vue de la prise en compte de la volumétrie et des problématiques de reporting
- Décrire une architecture de chargement des données dans le modèle en étoile décrit
![Formation Modélisation en étoile](https://www.elearning-maroc.com/wp-content/uploads/2021/03/star-300x155.png)
06- Formation Modélisation des données au Maroc : Merise : Élaborer un Modèle Conceptuel de Données
Les objectifs de la Formation Modélisation des données au Maroc intitulée Merise : Élaborer un Modèle Conceptuel de Données sont :
- Réaliser un cas réel de modélisation d’application avec Merise
- Utiliser la séparation de traitements et données pour optimiser ses applications
- Connaître les techniques clés en modélisation de base de données
- Maîtriser un des outil du marché
![Formation Merise : Élaborer un Modèle Conceptuel de Données](https://www.elearning-maroc.com/wp-content/uploads/2021/03/98771-300x133.jpg)
07- Formation Modélisation des données au Maroc : REQB Foundation : ingénierie des exigences – préparation à la certification
Les objectifs de la Formation Modélisation des données au Maroc intitulée REQB Foundation : ingénierie des exigences – préparation à la certification sont :
- Lever les ambiguïtés d’expression du besoin dans les projets.
- Savoir formaliser et gérer des exigences de qualité.
- Mettre en œuvre les bonnes pratiques de l’ingénierie des exigences.
![Formation REQB Foundation : ingénierie des exigences – préparation à la certification](https://www.elearning-maroc.com/wp-content/uploads/2021/03/cas-messi2.700x0-700x440-1-300x189.jpg)
08- Formation Modélisation des données au Maroc : Ingénierie des Exigences – Préparation à la Certification IREB
Les objectifs de la Formation Modélisation des données au Maroc intitulée Ingénierie des Exigences – Préparation à la Certification IREB sont :
- Acquérir la terminologie REQB
- Pouvoir maîtriser les compétences et bonnes pratiques de l’ingénierie des exigences
- Passer l’examen de certification Foundation IREB Certified Professional for Requirements Engineering
![Formation Ingénierie des Exigences – Préparation à la Certification IREB](https://www.elearning-maroc.com/wp-content/uploads/2021/03/IREB-Logo-870x440-1-300x152.jpg)
09- Formation Modélisation des données au Maroc : RE@Agile Primer – Préparation à la Certification IREB
Les objectifs de la Formation Modélisation des données au Maroc intitulée RE@Agile Primer – Préparation à la Certification IREB sont :
- Connaître les valeurs, les principes et les concepts de l’agilité
- Comprendre les spécificités de l’ingénierie des exigences dans un contexte Agile
- Connaître le rôle et les compétences de l’analyste dans un contexte Agile
- Savoir définir une démarche d’Ingénierie des Exigences compatibles avec l’agilité
![Formation RE@Agile Primer – Préparation à la Certification IREB](https://www.elearning-maroc.com/wp-content/uploads/2021/03/ingenierie-exigences_ireb-800x440-1-300x165.jpg)
Modélisation des données
Dans la conception d’un système d’information, la modélisation des données est l’analyse et la conception de l’information contenue dans le système afin de représenter la structure de ces informations et de structurer le stockage et les traitements informatiques.
Il s’agit essentiellement d’identifier les entités logiques et les dépendances logiques entre ces entités. La modélisation des données est une représentation abstraite, dans le sens où les valeurs des données individuelles observées sont ignorées au profit de la structure, des relations, des noms et des formats des données pertinentes, même si une liste de valeurs valides est souvent enregistrée.
Principes de la modélisation :
- Objectif principal de la modélisation = maîtriser la complexité
- Modéliser = abstraire la réalité pour mieux comprendre le système à réaliser / réalisé
- Le modèle doit être relié au monde réel
- Par exemple : l’existant avant les travaux, le réalisé, le restant à réaliser
- Un modèle peut être exprimé avec différents niveaux d’abstraction / raffinement
- Par analogie : répartition électrique de l’immeuble, de la cage d’escalier, de l’appartement, de la pièce
- Une seule « vue » du système n’est pas suffisante
- Les intervenants multiples du projet informatique possèdent des préoccupations multiples
- Par analogie : plan de masse, vues de face et de côté, schéma électrique, plan de plomberie, plan de calculs de construction
- Les intervenants multiples du projet informatique possèdent des préoccupations multiples
Le processus de modélisation vise à obtenir une solution acceptable du système informatique. La solution finalement retenue n’est pas obtenue en une seule itération. Plusieurs étapes sont nécessaires ; ces étapes successives permettent de raffiner le niveau de détails du système à réaliser. Les premières étapes donnent une vision à très gros grains et permettent d’avancer dans la compréhension du problème.
Par analogie avec un architecte qui dessine plusieurs plans pour concevoir une maison, la conception d’un système informatique est organisée dans une architecture de modélisation qui prévoit plusieurs visions du même problème pour aider à trouver une solution acceptable. La cohérence entre les différentes vues du système est importante, chaque vue ciblant des catégories différentes d’intervenants ayant des besoins différents.
Lorsqu’une équipe collabore au développement d’un système informatique (de taille conséquente), trop de détails empêchent d’avoir une vue synthétique compréhensible par tous les participants (en anglais, stakeholders)au projet informatique, et trop peu d’informations conduit à des interprétations différentes et contradictoires. À partir d’une certaine taille et complexité, l’informatisation d’un système nécessite un processus de modélisation. Quelque soit la taille du problème, une phase de modélisation est une aide au développement du système informatique. Cependant, souvent, le nombre de personnes qui participent à la résolution du problème (clients, équipe de développement, équipe de maintenance) est un des éléments jouant fortement dans la décision de passer par une phase de modélisation. Plus le nombre de personnes est important, plus les échanges de documents sont importants. Le processus de modélisation est nécessaire pendant toute la durée de vie du projet : discussion avec les clients, analyse du système à réaliser, documentation commune entre les développeurs, etc. La pérennité de l’informatisation réalisée est un autre élément justifiant la décision de modéliser le système. En effet, le développement mais aussi la maintenance corrective et la maintenance évolutive du système bénéficient de l’existence du modèle en tant que documentation de référence.
Le modèle permet donc de spécifier le système à réaliser/réalisé, de valider le modèle vis-à-vis des clients, de fournir un guide pour la construction du système pour organiser les structures de données et le comportement du système, et de documenter le système et les décisions prises.
UML :
Le Langage de Modélisation Unifié, de l’anglais Unified Modeling Language (UML), est un langage de modélisation graphique à base de pictogrammes conçu comme une méthode normalisée de visualisation dans les domaines du développement logiciel et en conception orientée objet.
L’UML est une synthèse de langages de modélisation objet antérieurs : Booch, OMT, OOSE. Principalement issu des travaux de Grady Booch, James Rumbaugh et Ivar Jacobson, UML est à présent un standard adopté par l’Object Management Group (OMG). UML 1.0 a été normalisé en janvier 1997; UML 2.0 a été adopté par l’OMG en juillet 2005 .
UML est un langage de modélisation orienté objet, c’est-à-dire que toutes les entités modélisées sont des objets ou se rapportent à des objets : par exemple, un objet possède une structure de données (avec ce qui s’appelle des « attributs ») et des comportements (avec ce qui s’appelle des « opérations »). UML n’est pas une méthode. C’est pourquoi ce cours ne se résume pas à l’acquisition des notations UML mais comprend la présentation et la mise en pratique d’une méthodologie simple. UML a été adopté par toutes les méthodes orientées objet et est devenu le standard de l’industrie.
UML est un langage et possède les attributs d’un langage. Ainsi, étant graphique, UML permet de visualiser le système réalisé ; le modèle est divisé en vues sélectionnant les éléments pertinents puis en diagrammes de différents types. L’aspect graphique de UML retient le premier l’attention de ses utilisateurs. Comme pour tout langage, les éléments du langage sont définis de manière précise, complète et sans ambiguïté
Merise :
Dans la méthodologie « Merise », le processus de développement du modèle de données implique d’analyser les types de données qui auront un sens dans le système d’information, et les relations entre différentes données de ce système. Ainsi le modélisateur doit s’exprimer avec des représentations des modèles de données qui guident le processus de développement du logiciel. Dans les premières phases du projet de développement du logiciel, il faut faire ressortir l’étude d’un modèle conceptuel de données. Celui-ci peut être détaillé dans un modèle logique de données quelquefois appelé modèle organisationnel de données. Dans des phases ultérieures, ce modèle peut être traduit en un modèle physique des données.
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