Introduit la modélisation sémantique par le biais de données tabulaires et de RDF, couvrant les bases de données relationnelles, la migration de schémas, les schémas à l'épreuve du temps, l'interrogation SPARQL et les limitations de métaconnaissance.
Explore les équivalences d'algèbre relationnelle pour optimiser les performances des requêtes grâce à une génération de tuple efficace et à des opérations de jointure.
Explore le débat historique entre les modèles de données relationnels et non relationnels, en couvrant les caractéristiques clés et les exemples de chacun.
Explore les modèles d'apprentissage par rapport aux bases de données relationnelles, en mettant l'accent sur la qualité des prédictions et sur l'importance de l'apprentissage structuré.
Couvre le langage SQL pour interagir avec les bases de données à travers des requêtes structurées, y compris la sélection, le filtrage, l'agrégation et le tri des données.
Couvre les principes des systèmes de gestion de bases de données, la conception, la mise en œuvre et les options de stockage telles que les fichiers CSV plats.
