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• Publié par: Ondroi
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Annexe 2 : Syllabus des cours     Master 1     Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 1 - Génie logiciel et programmation Semestre : 1 Cours : Génie logiciel et UML Responsable du cours : Omar BOUSSAID Autres intervenants : Objectif du cours : ·   Rappel des notions d’objet ·   Appropriation des concepts du langage UML · Modélisation statique en UML   ·   Modélisation dynamique en UML Plan : Partie I : GENERALITES 1.   Problématique 2.   L’approche objet Notion d’objet Notion de classe et d’instance : Les messages L’abstraction L’Héritage 2.5.1.   Les classes abstraites 2.5.2.   L’héritage multiple 2.6.   Le Polymorphisme 3.   démarche méthodologique de construction d’une application : 3.1.   Les différents cycles de vie : 3.2.1. Le modèle linéaire 3.2.1.   Le modèle en « V » 3.2.2.   Le cycle de vie Objet Partie II : L’APPROCHE UML 1.   Les USE CASES 1.1.   Idée 1.2.   Description d’un Use Case 1.3.   Diagramme des Use cases 2.   Le Modèle statique 2.1.   Concept de classe et d’objet 2.2.   Association et classe d’associations 2.3.   Diagramme des classes 2.4.   Généralisation et Spécialisation 2.5.   Classe abstraite 2.6.   Héritage simple ou multiple 2.7.   Agrégation 2.8.   Association unaire et agrégation récursive 2.9.   Les qualificateurs 2.10.   Les interfaces 2.11.   Les packages 2.12.   Les stéréotypes 2.13.   Les contraintes 3.   Le Modèle dynamique 3.1.   La notion d’état 3.2.   Représentation d’un état : 3.3.   Événements et messages

3.4.  Transition 3.5.   Diagrammes d’états 3.6.   Concepts liés aux diagramme d’états : 3.7.   Scénario (trace event) 3.8.   Diagramme de collaboration entre Objets   Compétences acquises : -   Appropriation des concepts du langage UML   Modélisation statique en UML - -   Modélisation dynamique en UML Ouvrages de référence : ·   Pascal Roques, Franck Vallée,’’ UML en action, 2e édition : De l'analyse des besoins à la conception en Java’’, 2002 ·   Booch, Rumbaugh et Jacobson, “The Unified Modeling Language User Guide", Addison Wesley 1999 · Laurent Debrauwer et Fien Van der Heyde ‘’UML 2 - Initiation, exemples et   exercices corrigés ‘’ Editions ENI, 2005  , ·   Pascal Roques, ‘’Mémento UML’’, Eyrolles, , 2005 Modalités de contrôle des Epreuve écrite + dossier d’analyse connaissances : Modalités pratiques des Sur papier travaux dirigés Documents : Support de cours et TD corrigés   Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 1 – Génie logiciel et programmation Semestre : 1 Cours : Programmation orientée objet Responsable du cours : Julien Velcin Autres intervenants : ATER en informatique Objectif du cours : Ce cours donne les notions de programmation orientée objet et introduit des éléments méthodologiques fondamentaux nécessaires à la réalisation d'une application. Pré-requis : Bases de programmation, algorithmique Plan : Introduction au Génie Logiciel Introduction au langage Java Programmation Orientée Objet Notions complémentaires en Java Introduction de l'API JSE Interface Graphique Compétences acquises : Notions de base en Génie Logiciel Maîtrise des notions fondamentales de la programmation orientée objet Maîtrise du langage Java Ouvrages de référence : C. S. Horstmann, G. Cornell, Au coeur de Java (2008) H. M. Deitel, P. J. Deitel, Comment programmer en Java (2002) http://java.sun.com http://www.laltruiste.com/document.php?page=1&rep=9 http://uml.free.fr/   Modalités de contrôle des Examen écrit et projet en binôme connaissances : Modalités pratiques des Sur machine avec la plate-forme de développement Eclipse travaux dirigés Documents : Support de cours et TD corrigés en ligne http://eric.univ-lyon2.fr/~jvelcin/ ) Commentaire :    

  Spécialité (ou parcours M1 INFORMATIQUE M2) : UE : 1 – Génie logiciel et programmation Semestre : S1 Cours : Gestion de projet Responsable du cours : Omar Boussaid Autres intervenants : Objectif du cours : Définir les objectifs du projet et son organisation - Planifier son organisation - Déterminer les moyens à mettre en oeuvre - Mesurer et gérer les risques - Animer les différents acteurs du projet – Piloter la réalisation du projet. Pré-requis : Connaissance de base en gestion – informatique La connaissance des process entreprise est appréciée Plan : • Connaissance generale des projets Planification operationnelle • Estimation des charges • Maîtrise des coûts et coutenance • Maitrise des risques et qualite dans les projets • • Pilotage de projet • Les outils de gestion de projets Compétences acquises : - Etre capable de fonctionner par projets, optimiser les ressources du projet et de leur utilisation, maîtriser des budgets et des coûts, élaborer des tableaux de bord, réduire les risques dans les projets, analyser les écarts et révision du projet, assurer la qualité et la fiabilité du projet, définir de procédures de contrôles. Ouvrages de référence : • “Management par projet”, Serge Raynal, Editions d'Organisation, 2000 • “Pilotage de projet et Entreprises”, V. GIARD– Economica, 1993 • “Project management for information systems”, J. Cadle et D. Yeates, • “Management de projet : principes et pratique”, ouvrage collectif de • l'AFITEP, Edition AFNOR Gestion, 2003 • “Estimer le coût d'un projet ”, Serge Bellut, Mémento AFNOR, 2002 • “La communication dans les projets”, G. Gramaccia, M. Miny, G. Vezie, • Mémento AFNOR, 2004 Modalités de contrôle des Examen écrit (2/3) – Examen sur informatique (1/3) connaissances : Modalités pratiques des Sessions de travaux pratiques avec MS PROJECT travaux dirigés Documents : Commentaire :   Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 2 - Réseaux et systèmes Semestre : 1 Cours : Réseaux Responsable du cours : Karim Sehaba Autres intervenants : Objectif du cours : Acquérir une bonne vision d’ensemble des matériels, protocoles, algorithmes et logiciels intervenant dans les différents réseaux informatiques, et en particulier dans le réseau Internet. Pré-requis : Connaissance de l’environnement et des commandes Unix de base, bonnes notions de programmation Java, notions d’algorithmique. Plan : 1) Introduction aux réseaux informatiques et présentation des modèles en couches : Modèle OSI de ISO et la pile de protocoles TCP/IP. 2) Couche internet : Adressage IP, gestion de la fragmentation, IPv6, ARP, ICMP 3) Couche internet : Introduction au routage, routage statique et routage dynamique (Protocoles RIP, OSPF, RGP, BGP) 4) Couche Transport : Services de la couche, étude approfondis des protocoles UDP et TCP. 5) Couche Applications : Protocoles dns, telnet, shh, ftp, smtp, pop et http

6) Programmation Réseau : Applications Client/serveur, mode connecté/mode non connecté, programmation en C et java. Compétences acquises : Compréhension globale des réseaux informatiques et de leurs composants fondamentaux. Connaissances approfondies et directement applicables du réseau Internet et de ses outils principaux. Ouvrages de référence :  A. Tanenbaum – Computer Networks (4 ème édition, Prentice Hall) G. Pujolle - Les Réseaux (Eyrolles) Modalités de contrôle des Examen final + Projet sur la programmation Réseaux connaissances : Modalités pratiques des Les séances de TDs se composent d’exercices théoriques destinés à travaux dirigés approfondir certaines notions vues en CM, et des travaux pratiques destinés à expérimenter ces notions. En particulier, 4 séances sont consacrées à la programmation d’un outil de chat multiclient en langage Java à l’aide des sockets Berkeley. Documents : Commentaire :   Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 2 – Réseaux et systèmes Semestre : 1 Cours : Systèmes d’information et Bases de données   Responsable du cours : Omar BOUSSAID Autres intervenants : Objectif du cours : ·   Consolidation et perfectionnement des connaissances d’une méthode d’analyse de système d’information (méthode Merise) ·   Modèles Entité/Association et relationnel ·   Formulation de requêtes à l’aide d’opérateurs de l’algèbre relationnelle ·   Découverte des bases de données objets et des bases de données natives XML ·   Etude de cas autour d’une application réelle centrée sur la conception et la construction d’une base de données et son exploitation à partir du web    Les cours de Conception de systèmes d’information et de Bases de données relationnelles de la licence IDS peuvent être utiles. Partie I : Introduction aux systèmes d’information : Généralités sur les SI Les modèles de données Le modèle Entité-Association Le modèle Relationnel Partie II : Introduction aux bases de données : Généralités sur les bases de données Les bases de données relationnelles Les autres modèles de bases de données Partie III : Mise en place d’une étude de cas Réalisation d’un projet de mise en place d’un système d’information autour de la création d’une base de données exploitée à partir d’internet. Compétences acquises : Analyse des systèmes d’information Conception de bases de données relationnelles et langage de requêtes Développement d’applications réelles centrées sur une base de données et exploitée à partir du web. Ouvrages de référence : - ‘‘Ingénierie des systèmes d'information : Merise; 2eme génération’’, 4e édition, de Jean-Louis Le Moigne , Hubert Tardieu , Dominique Nanci , Bernard Espinasse , Vuibert, 2001 - ‘‘La méthode Merise - Principes et outils’’, Hubert Tardieu , Arnold Rochfeld , René Colletti , Editions d'Organisation , 2000 - ‘‘Bases de données et systèmes d'information-modèle relationnel : langages systèmes et méthodes’’, Nacer Boudjlida, Dunod, 2002 - ‘’Conception des bases de données relationnelles en pratique’’, Jacky Akoka , Isabelle Comyn-Wattia , Vuibert Informatique, 2001

Pré-requis : Plan :

Modalités de contrôle des Epreuve écrite + dossier en groupe connaissances : Modalités pratiques des Sur machine travaux dirigés Documents : Support de cours et TD corrigés http://eric.univ-lyon2.fr/~boussaid/?page=enseignements&section=3     Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 2 – Réseaux et systèmes Semestre : 1 Cours : Database programming Responsable du cours : Jérôme Darmont Autres intervenants : ATER en informatique Objectif du cours : Interrogation avancée de bases de données par programmation (notion de curseur) Introduction aux fonctionnalités actives des SGBD (déclencheurs) Pré-requis : Connaissance du langage SQL Plan : Introduction Langage PL/SQL -   Notion de bloc PL/SQL -   Types de données de base, variables, constantes -   Structures de contrôle, opérateurs   Types de données structurés : enregistrements, collections - -   Curseurs -   Exceptions -   Sous-programmes, procédures stockées -   SQL dynamique -   Déclencheurs Connexion ODBC/JDBC à une base de données Compétences acquises : Maîtrise du langage PL/SQL Prise de recul sur le mode d’accès commun à une base de données, que ce soit depuis un langage dédié comme PL/SQL ou un langage de programmation classique via une API (notion de curseur) Ouvrages de référence : C. Soutou, O. Teste, SQL pour Oracle, Eyrolles, 2004 G. Gardarin, Bases de données, Eyrolles, 2002 F. Brouard, SQL - développement, Campus Press, 2001 Modalités de contrôle des Mini-projet individuel en PL/SQL connaissances : Modalités pratiques des Sur machine. Applications sous Oracle. travaux dirigés Documents : Support de cours et TD corrigés en ligne http://eric.univ- l on2.fr ~ darmont ) Commentaire : Cours et TD en Anglais ; travaux étudiants remis en Anglais   Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 3 – Statistique multidimensionnelle Semestre : 1 Cours : Analyse Factorielle Responsable du cours : Sabine LOUDCHER Autres intervenants : Flora PARIS Objectif du cours : Apprendre aux étudiants à utiliser les techniques d’analyse factorielle sur des cas concrets Pré-requis : Algèbre linéaire, statistique descriptive élémentaire Plan : Introduction Rappels d'algèbre linéaire Analyse Générale Analyse en Composantes Principales (ACP) : Cours + Illustration + Exercices Analyse Factorielle des Correspondances (AFC) : Cours + Illustration +

Exercices Analyse des Correspondances Multiples (ACM) : Cours + Illustration + Exercices Compétences acquises : -   Les principales notions d’analyse factorielle -   Choisir la méthode factorielle adaptée pour un cas donné -   Mettre en œuvre la méthode et analyser les résultats -   Interpréter et rédiger les résultats obtenus Ouvrages de référence : Ludovic Lebart, Marie Piron, Alain Morineau. Statistique exploratoire multidimensionnelle . 3 ème édition. Dunod 2000. Gilbert Saporta, Probabilité. Analyse des données et Statistique . 2 ème édition. Technip, 2006.   Modalités de contrôle des Epreuve écrite de 2h à 3h selon la complexité du sujet. connaissances : Modalités pratiques des Les exercices sont réalisés sur ordinateur (Excel, SPAD) sur des jeux de travaux dirigés données réels de différente complexité. Documents : Un fascicule sous forme papier est donné à chaque étudiant. Il contient : -   Pour chaque chapitre, un résumé des principales notions abordées en cours et les illustrations utilisées -   Pour chaque séance de TD, l’énoncé des exercices, la présentation des jeux de données et un résumé des fonctionnalités du logiciel utilisé

Commentaire :   Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 3 – Statistique multidimensionnelle Semestre : 1 Cours :  Modèle linéaire général Responsable du cours :  Stéphane Lallich Autres intervenants : Objectif du cours : Un double objectif : - assimilation des méthodes de régression linéaire multiple appliquables suivant les caractéristiques des données : régression linéaire multiple, tests sur les résultats, test et traitement de l’hétéroscedasticité et de l’autcorrélation des erreurs. - capacité à mettre en œuvre ces méthodes à bon escient sur des données réelles Pré-requis :  Bases de calcul matriciel et de statistique inférentielle Plan :  Après avoir présenté le principe de la régression linéaire multiple, les   hypothèses du modèle linéaire général et les techniques de test des résultats de la régression, on présente le modèle des moindres carrés généralisés de AITKEN qui sert de guide pour tester et diagnostiquer l’hétéroscedasticité et l’autcorrélation des erreurs. Compétences acquises : Ouvrages de référence : Bourbonnais R. Econométrie, manuel et exercices corrigés, Dunod c M o o n d n al i i s té s s a   n d c e e  c s  o :  ntrôle des  Dossier individuel sur tableur en temps limité où l’étudiant traite un cas où les  a données  sont hétéroscedastiques et un cas où elles sont autocorrélées. ques des  En travaux diri on travaille sur ta t M ra o v d a a u li x t   é d s i   r p i r g a é t s i   méthodes étudi g é é e s, s en cours sur des d b o le n u n r é   e et s     l r ’ é o e n l   le m s e .  t en œuvre les différentes  Documents :  Diaporama Commentaire :   Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 4 – Enquêtes et données catégorielles Semestre : 1 Cours : Méthodes d’enquête

Responsable du cours :  Jean-Hugues CHAUCHAT Autres intervenants : Objectif du cours : Savoir concevoir, réaliser et exploiter une enquête de A à Z. Pré-requis : Variable aléatoire ; propriétés de l’espérance et de la variance ; théorème de la limite centrale et loi d’une moyenne et d’une proportion d’échantillon aléatoire simple. Plan : Fixer les objectifs ; définir la population-cible ; choisir un mode de contact et une méthode d’échantillonnage ; rédiger et tester le questionnaire ; organiser le recueil, la saisie et la vérification des réponses ; dépouiller et analyser les données ; rédiger le rapport d’étude, construire des tableaux et graphiques adaptés ; présenter les résultats. Compétences acquises : Apprentissage théorique et pratique des différentes étapes de l’organisation, du traitement et du rendu d’une enquête. Ouvrages de référence :  - Deroo M. et Dussaix A. M., Pratique et analyse des enquêtes par sondage, PUF. - Kalton G. Introduction to Survey Sampling (Quantitative applications in the social sciences), Sage ed. - Cochran G. Sampling Techniques, Wiley, London. Modalités de contrôle des Un examen écrit individuel (50%) + note de groupe pour l’enquête réalisée connaissances : (50%) Modalités pratiques des Utilisation de simulations d’échantillons tirés d’une population réelle pour travaux dirigés comprendre le sens des propriétés des variables aléatoires. Trouver un client et réaliser une enquête de A à Z. Documents : Commentaire : Ce cours s’adresse aux étudiants ayant déjà acquis une formation en statistique.   Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 4 – Enquêtes et données catégorielles Semestre : 1 Cours : Statistique des données catégorielles Responsable du cours :  Stéphane Lallich Autres intervenants : Objectif du cours : Pré-requis : Plan : Compétences acquises : Ouvrages de référence : Modalités de contrôle des connaissances : Modalités pratiques des travaux dirigés Documents : Commentaire :    

  Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 5 – Protection des réseaux Semestre : 1 Cours : Sécurité des réseaux Responsable du cours : Abelatif Hocine Autres intervenants : Objectif du cours : Sécurité des réseaux Pré-requis : Connaissances des réseaux, topologie et typologie Plan : Introduction Historique Les Risques Rappel sur le modèle OSI Les couches Réseau (3) et transport (4) Le protocole NAT Le SNAT et DNAT Segmentation d'un réseau Pare-feu Politique de filtrage DMZ Proxy Détection d'intrusion Présentation de la cryptographie Clé privée Asymétrique Clé publique Symétrique Signature numérique Gestion des comptes et des ressources Annuaire SSO Compétences acquises : Etude et mise en place d'une solution réseau structurée et sécurisée (standard et normes de fait) Ouvrages de référence : Networking essentiel - les reseaux IP - TCP/IP - VLAN- Sécurisé un réseau – Audit – (CLUSIF) Modalités de contrôle des Rapport et contrôle écrit connaissances : Modalités pratiques des Sur PC MS ou lInux Etude et analyse de trames - mise en place d'une solution travaux dirigés réseau sécurisée. SSH cryptographie (clé publique et privée) Documents : Commentaire :   Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 5 – Protection des réseaux Semestre : 1 Cours : Droit des NTE Responsable du cours : Messaoud Saoudi Autres intervenants : - Objectif du cours : Développer les réflexes juridiques face à tout projet relatif aux nouvelles technologies ou NT (logiciel, bases de données et oeuvre multimédia) Pré-requis : Licence en sciences économiques et sociales Plan : Concepts de base NT et propriété intellectuelle NT et droit des réseaux (internet) NT et droit des contrats NT et droit des libertés  

Compétences acquises : Acquérir les bases juridiques relatives aux créations informatiques (logiciel, BDD et oeuvre multimédia) Ouvrages de référence : S. Bissardon, Guide du langage juridique, Litec, Paris. A. Lucas, Droit d'auteur et numérique, Litec, Paris. X. Linant de Bellefonds, L'informatique et le droit, PUF, Paris.   Modalités de contrôle des QCM et questions de cours et/ou cas pratique connaissances : Modalités pratiques des Cours illustré par des cas pratiques tirés de la jurisprudence. travaux dirigés Documents : Articles de codes et décisions de justice mises en ligne et discutés en séance Commentaire :   Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 6 – Optimisation et connaissances Semestre : 1 Cours : Optimisation et théorie des graphes Responsable du cours : Julien Velcin Autres intervenants : ATER en informatique Objectif du cours : Ce cours présente les notions fondamentales de la théorie des graphes et détaille les techniques d'optimisation non linéaire, telles que les algorithmes génétiques et le recuit simulé. Pré-requis : Notion en optimisation Plan : Introduction à la théorie des graphes Complexité des algorithmes, premiers pas en optimisation Implémentation de quelques algorithmes de graphe Résoudre des problèmes complexes : heuristiques et méta-heuristiques Méthodes évolutionnistes et algorithmes génétiques Compétences acquises : Capacité de formalisation, de modélisation et de résolution de divers problèmes du domaine décisionnel et des sciences de l'ingénieur Ouvrages de référence : C. Berge, Théorie des Graphes et ses Applications, Dunod, Paris 1958 P. Lacomme, C. Prins, M.Sevaux, Algorithmes de graphes, Eyrolles (2003) M. Sakarovitch, Optimisation combinatoire, Hermann (1997) M. Gondran, M. Minoux, Graphes et algorithms, Eyrolles (1995) M. Mitchell, An introduction to genetic algorithms, MIT Press (1999) Modalités de contrôle des Examen écrit et projet en binôme connaissances : Modalités pratiques des Sur machine avec la plate-forme de développement Eclipse travaux dirigés Documents : Support de cours et TD corrigés en ligne http://eric.univ-lyon2.fr/~jvelcin/ ) Commentaire :     Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 6 – Optimisation et connaissances Semestre : 1 Cours : Intelligence artificielle, représentation des connaissances Responsable du cours : Julien Velcin Autres intervenants : ATER en informatique Objectif du cours : Ce cours a pour objectif de donner les bases en logique (propositionnelle et du 1er ordre) et de les appliquer de manière concrète sur des applications phares de l'intelligence artificielle : les agents intelligents, la représentation des connaissances, les systèmes à base de connaissance. Pré-requis : Plan : Logique propositionnelle : syntaxe et sémantique Raisonner en logique : inférences, chaînage arrière, chaînage avant Agents intelligents : rationalité, objectifs, planification Logique du 1er ordre : syntaxe et sémantique Représentation des connaissances : réseaux sémantiques, ontologies

Systèmes à base de connaissances : règles de production, moteur d'inférence Compétences acquises : Modélisation de problèmes complexes Utilisation de connaissances pour optimiser les systèmes décisionnels Maîtrise des systèmes à bases de règles de production Ouvrages de référence : - Delahaye, Outils logiques pour l'Intelligence Artificielle, Editions Eyrolles, 1988 - S. Russel, P. Norvig. Artificial Intelligence, A Modern Approach (2nde edition). Prentice Hall 2003, International Edition - J. Davies, D. Fensel, F. van Harmelen, Towards the semantic web : Ontology- driven Knowledge Management, John Wiley & Sons Ltd , 2003 - P. Jackson, Introduction to Expert Systems, Addison Wesley (1998) - CLIPS tutorial: http://iweb.tntech.edu/bhuguenard/ds6530/ClipsTutorial/tableOfContents.h tm Modalités de contrôle des Examen écrit et mini-projets en TD connaissances : Modalités pratiques des Sur machine avec la plate-forme de développement Eclipse travaux dirigés Documents : Support de cours et TD corrigés en ligne http://eric.univ-lyon2.fr/~jvelcin/ ) Commentaire :     Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 7 - Stage Semestre : 2 Cours : Responsable du cours : Stéphane Lallich Autres intervenants : Equipe pédagogique du M1 Commentaire : Stage de 3 mois minimum, donnant lieu à un rapport de stage et à une soutenance de 20 mn à partir d’un diaporama, en presence du tuteur enterprise et du tuteur université   Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 8 – Bases de données avancées Semestre : 2 Cours : Entrepôts de données Responsable du cours : Omar BOUSSAID Autres intervenants : Objectif du cours : ·   Découverte de l’informatique décisionnelle ·   Notions de base des systèmes d’information décisionnels ·   Notion d’entrepôt de données et de cube de donnée   Analyse en ligne (OLAP) · Plan : 1. Généralités sur le décisionnel 2. Le Système d’Informations Décisionnels (SID) 2.1. Architecture d’un SID 2.2. Processus d’entreposage des données 2.3. Construction d’un Entrepôt de données 2.3.1. Processus d’ETL 2.3.2. Modélisation multidimensionnelle 2.4. Administration d’un Entrepôt de données 3. Analyse et Reporting OLAP 3.1. Représentation des données (ROLAP, MOLAP, HOLAP) 3.2. Les opérateurs OLAP 4. Développement d’un projet décisionnel 4.1. Mise en place d’une étude de cas sur des données réelles   Compétences acquises : Initiation à l’informatique décisionnelle. Notions de base sur les entrepôts et de cubes de données. Initiation à l’analyse en ligne (OLAP). Ouvrages de référence : ·   R. Kimball, L. Reeves, M. Ross, W. Thornthwaite, "Concevoir et déployer un data warehouse", Eyrolles, 2000

·  W.H. Inmon, “Building the Data Warehouse”, John Wiley and Sons, 2004 ·   J.F. Goglin, “La construction du data warehouse, du datamart au dataweb”, Chez Hermès, 1998 ·   J.M. Franco, « Le Data Warehouse, le Data Mining », chez Eyrolles, Collection INFORMATIQUES, 1997. Modalités de contrôle des Epreuve écrite + Dossier en groupe connaissances : Modalités pratiques des Sur machine travaux dirigés Documents : Support de cours et TD corrigés http://eric.univ-lyon2.fr/~boussaid/?page=enseignements&section=5     Spécialité (ou parcours M1 M2) : UE : 8 – Bases de données avancées Semestre : 2 Cours : Semi-structured data & XML Responsable du cours : Jérôme Darmont Autres intervenants : ATER en informatique Objectif du cours : Présenter la problématique des données semi-structurées à travers le langage XML Maîtriser l’interrogation de documents XML à l’aide du langage XQuery Pré-requis : Notions de bases de données et de langage SQL Plan : Introduction Langage XML -   Notion de document XML bien formé   Notion de document XML valide - -   Schémas XML (DTD et XML Schema) Langage XQuery -   Expressions de chemins (XPath) -   Requêtes FLOWR -   Fonctions XQuery -   Requêtes complexes (jointure, groupement) Compétences acquises : Maîtrise des langages XML et XQuery Sensibilisation à la validation des documents Ouvrages de référence : Marangraphics, XML Visuel Pro, First Interactive, 2001 Michael J. Young, Formation à XML, Microsoft Press, 2000 Modalités de contrôle des Examen écrit connaissances : Modalités pratiques des Sur machine. Applications sous eXist. travaux dirigés Documents : Support de cours et TD corrigés en ligne http://eric.univ- l on2.fr ~ darmont ) Commentaire : Cours et TD en Anglais ; travaux étudiants remis en Anglais