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005 Ouvrages de la bibliothèque en indexation 005.74 (8)
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Titre : Les bases de données NoSQL et le big data : comprendre et mettre en oeuvre Type de document : texte imprimé Auteurs : Rudi Bruchez Editeur : Paris : Eyrolles Année de publication : 2015 Importance : X-321 p. Présentation : ill., couv. ill. Format : 23 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-14155-9 Note générale : Index Langues : Français (fre) Catégories : 005.74 Architecture et conception des bases de données, fichiers et systèmes de gestion de bases de données Mots-clés : NoSQL Bases de données Bases de données : Conception Bases de données : Gestion Index. décimale : 005.74 Résumé : Les bases de données NoSQL et le Big Data Des bases pour la performance et le Big Data 2e édition En quelques années, le volume des données brassées par les entreprises a considérablement augmenté. Emanant de sources diverses (transactions, comportements, réseaux sociaux, géolocalisation...), elles sont souvent structurées autour d'un seul point d'entrée, la clé, et susceptibles de croître très rapidement. Autant de caractéristiques qui les rendent très difficiles à traiter avec des outils classiques de gestion de données. Par ailleurs, l'analyse de grands volumes de données, ce qu'on appelle le Big Data, défie également les moteurs de bases de données traditionnels. C'est pour répondre à ces différentes problématiques que sont nées les bases de données NoSQL (Not Only SQL), sous l'impulsion de grands acteurs du Web comme Facebook ou Google, qui les avaient développées à l'origine pour leurs besoins propres. Grâce à leur flexibilité et leur souplesse, ces bases non relationnelles permettent en effet de gérer de gros volumes de données hétérogènes sur un ensemble de serveurs de stockage distribués, avec une capacité de montée en charge très élevée. Elles peuvent aussi fournir des accès de paires clé-valeur en mémoire avec une très grande célérité. Réservées jusqu'à peu à une minorité, elles tendent aujourd'hui à se poser en complément du modèle relationnel qui dominait le marché depuis plus de 30 ans. Du choix de la base NoSQL à sa mise en oeuvre Cet ouvrage d'une grande clarté dresse un panorama complet des bases de données NoSQL, en analysant en toute objectivité leurs avantages et inconvénients. Dans une première partie, il présente les grands principes de ces bases non relationnelles : interface avec le code client, architecture distribuée, paradigme MapReduce, etc. Il détaille ensuite dans une deuxième partie les principales solutions existantes (les solutions de Big Data autour de Hadoop, MongoDB, Cassandra, Couchbase Server...), en précisant spécificités, forces et faiblesses de chacune. Complétée par une étude de cas réel, la dernière partie du livre est consacrée au déploiement concret de ces bases : dans quel cas passer au NoSQL ? quelle base adopter selon ses besoins ? quelles données basculer en NoSQL ? comment mettre en place une telle base ? comment la maintenir et superviser ses performances ? A qui s'adresse cet ouvrage ? - Aux experts en bases de données, architectes logiciels, développeurs... - Aux chefs de projet qui s'interrogent sur le passage au NoSQL Note de contenu : Sommaire :
Première partie : Qu'est-ce qu'une base NoSQL ?
1. Des SGBD relationnels au NoSQL
2. NoSQL versus SQL : quelles différences ?
3. Les choix techniques du NoSQL
4. Les schémas de données dans les bases NoSQL
Deuxième partie : Panorama des principales bases de données NoSQL
5. Hadoop et HBase
6. Le Big Data Analytique
7. CouchDB et Couchbase Server
8. MongoDB
9. Riak
10. Redis
11. Cassandra
12. Les autres bases de données de la mouvance NoSQL
Troisième partie : Mettre en oeuvre une base NoSQL
13. Quand aller vers le NoSQL et quelle base choisir ?
14. Mettre en place une solution NoSQL
15. Maintenir et superviser ses bases NoSQL
16. Étude de cas : Le NoSQl chez SkyrockLes bases de données NoSQL et le big data : comprendre et mettre en oeuvre [texte imprimé] / Rudi Bruchez . - Paris : Eyrolles, 2015 . - X-321 p. : ill., couv. ill. ; 23 cm.
ISBN : 978-2-212-14155-9
Index
Langues : Français (fre)
Catégories : 005.74 Architecture et conception des bases de données, fichiers et systèmes de gestion de bases de données Mots-clés : NoSQL Bases de données Bases de données : Conception Bases de données : Gestion Index. décimale : 005.74 Résumé : Les bases de données NoSQL et le Big Data Des bases pour la performance et le Big Data 2e édition En quelques années, le volume des données brassées par les entreprises a considérablement augmenté. Emanant de sources diverses (transactions, comportements, réseaux sociaux, géolocalisation...), elles sont souvent structurées autour d'un seul point d'entrée, la clé, et susceptibles de croître très rapidement. Autant de caractéristiques qui les rendent très difficiles à traiter avec des outils classiques de gestion de données. Par ailleurs, l'analyse de grands volumes de données, ce qu'on appelle le Big Data, défie également les moteurs de bases de données traditionnels. C'est pour répondre à ces différentes problématiques que sont nées les bases de données NoSQL (Not Only SQL), sous l'impulsion de grands acteurs du Web comme Facebook ou Google, qui les avaient développées à l'origine pour leurs besoins propres. Grâce à leur flexibilité et leur souplesse, ces bases non relationnelles permettent en effet de gérer de gros volumes de données hétérogènes sur un ensemble de serveurs de stockage distribués, avec une capacité de montée en charge très élevée. Elles peuvent aussi fournir des accès de paires clé-valeur en mémoire avec une très grande célérité. Réservées jusqu'à peu à une minorité, elles tendent aujourd'hui à se poser en complément du modèle relationnel qui dominait le marché depuis plus de 30 ans. Du choix de la base NoSQL à sa mise en oeuvre Cet ouvrage d'une grande clarté dresse un panorama complet des bases de données NoSQL, en analysant en toute objectivité leurs avantages et inconvénients. Dans une première partie, il présente les grands principes de ces bases non relationnelles : interface avec le code client, architecture distribuée, paradigme MapReduce, etc. Il détaille ensuite dans une deuxième partie les principales solutions existantes (les solutions de Big Data autour de Hadoop, MongoDB, Cassandra, Couchbase Server...), en précisant spécificités, forces et faiblesses de chacune. Complétée par une étude de cas réel, la dernière partie du livre est consacrée au déploiement concret de ces bases : dans quel cas passer au NoSQL ? quelle base adopter selon ses besoins ? quelles données basculer en NoSQL ? comment mettre en place une telle base ? comment la maintenir et superviser ses performances ? A qui s'adresse cet ouvrage ? - Aux experts en bases de données, architectes logiciels, développeurs... - Aux chefs de projet qui s'interrogent sur le passage au NoSQL Note de contenu : Sommaire :
Première partie : Qu'est-ce qu'une base NoSQL ?
1. Des SGBD relationnels au NoSQL
2. NoSQL versus SQL : quelles différences ?
3. Les choix techniques du NoSQL
4. Les schémas de données dans les bases NoSQL
Deuxième partie : Panorama des principales bases de données NoSQL
5. Hadoop et HBase
6. Le Big Data Analytique
7. CouchDB et Couchbase Server
8. MongoDB
9. Riak
10. Redis
11. Cassandra
12. Les autres bases de données de la mouvance NoSQL
Troisième partie : Mettre en oeuvre une base NoSQL
13. Quand aller vers le NoSQL et quelle base choisir ?
14. Mettre en place une solution NoSQL
15. Maintenir et superviser ses bases NoSQL
16. Étude de cas : Le NoSQl chez SkyrockRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105593 005.74 BRU. Livre Bibliothèque Centrale de l'Université de Bouira Fonds Français Disponible
Titre : Bases de données NoSQL et big data : concevoir des bases de données pour le big data : cours et travaux pratiques Type de document : texte imprimé Auteurs : Philippe Lacomme ; Sabeur Aridhi ; Raksmey. Phan, Auteur Editeur : Paris : Ellipses Année de publication : 2014 Collection : Technosup , ISSN 1275-3955 Importance : X-312 p. Présentation : ill., couv. i Format : 26 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-340-00261-6 Note générale : Bibliogr. en fin de chapitres. Index Langues : Français (fre) Catégories : 005.74 Architecture et conception des bases de données, fichiers et systèmes de gestion de bases de données Mots-clés : NoSQL Bases de données Données massives Hadoop (plate-forme informatique) Index. décimale : 005.74 Résumé : Résumé(s) :
Les bases de données NoSQL, ou non relationnelles, procèdent d'une logique différente du modèle SQL pour stocker de très grands volumes de données de natures variées. Elles s'affranchissent des contraintes classiques et fournissent une architecture nouvelle, souple et performante. Le Big Data rassemble des technologies répondant aux 4 V : Volume important, Variété d'informations, Vélocité du traitement, Variabilité des sources. L'ouvrage s'emploie à rendre ces techniques accessibles. Il propose une présentation synthétique des systèmes de bases de données NoSQL dans une approche transversale sur plusieurs plateformes : NetBeans et Eclipse. Le propos est constamment illustré par de nombreux exemples implémentés sous forme de travaux pratiques utilisant : Oracle, MongoDB, Cassandra, Neo4j, Redi et Hbase. Des vidéos et des compléments gratuits sont disponibles sur le site web du livre... (Cit. 4e de couv.)Note de contenu : Sommaire :
1. La problématique du Big Data
2. La solution Neo4j DB
3. La solution Redis DB
4. La solution NoSQL d'Oracle
5. La solution Cassandra DB
6. La solution MongoDB
7. Le système hadoop
8. La solution HbaseBases de données NoSQL et big data : concevoir des bases de données pour le big data : cours et travaux pratiques [texte imprimé] / Philippe Lacomme ; Sabeur Aridhi ; Raksmey. Phan, Auteur . - Paris : Ellipses, 2014 . - X-312 p. : ill., couv. i ; 26 cm. - (Technosup , ISSN 1275-3955) .
ISBN : 978-2-340-00261-6
Bibliogr. en fin de chapitres. Index
Langues : Français (fre)
Catégories : 005.74 Architecture et conception des bases de données, fichiers et systèmes de gestion de bases de données Mots-clés : NoSQL Bases de données Données massives Hadoop (plate-forme informatique) Index. décimale : 005.74 Résumé : Résumé(s) :
Les bases de données NoSQL, ou non relationnelles, procèdent d'une logique différente du modèle SQL pour stocker de très grands volumes de données de natures variées. Elles s'affranchissent des contraintes classiques et fournissent une architecture nouvelle, souple et performante. Le Big Data rassemble des technologies répondant aux 4 V : Volume important, Variété d'informations, Vélocité du traitement, Variabilité des sources. L'ouvrage s'emploie à rendre ces techniques accessibles. Il propose une présentation synthétique des systèmes de bases de données NoSQL dans une approche transversale sur plusieurs plateformes : NetBeans et Eclipse. Le propos est constamment illustré par de nombreux exemples implémentés sous forme de travaux pratiques utilisant : Oracle, MongoDB, Cassandra, Neo4j, Redi et Hbase. Des vidéos et des compléments gratuits sont disponibles sur le site web du livre... (Cit. 4e de couv.)Note de contenu : Sommaire :
1. La problématique du Big Data
2. La solution Neo4j DB
3. La solution Redis DB
4. La solution NoSQL d'Oracle
5. La solution Cassandra DB
6. La solution MongoDB
7. Le système hadoop
8. La solution HbaseRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105551 005.74 LAC. Livre Bibliothèque Centrale de l'Université de Bouira Fonds Français Disponible
Titre : Bases de données orientées-objet [Texte imprimé] : concepts, mise en oeuvre et exercices résolus Type de document : texte imprimé Auteurs : Claude Chrisment, Auteur ; Guillaume Cabanac, Auteur ; Karen Pinel-Sauvagnat, Auteur ; Michel Tuffery, Auteur Editeur : Paris : Hermes science publ Année de publication : 2011 Collection : Collection Informatique, ISSN 1242-7691) Importance : 347 p. Présentation : ill., fig., graph. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7462-3152-8 Note générale : Bibliogr. p. [348-349]. Index Langues : Français (fre) Catégories : 005.74 Architecture et conception des bases de données, fichiers et systèmes de gestion de bases de données Mots-clés : Bases de données orientées objet Bases de données : Conception Index. décimale : 005.74 Résumé : Cet ouvrage approfondit les concepts des bases de données orientées-objet et présente une vision détaillée de leur mise en œuvre. Illustrant la mise en pratique des différents concepts "objet" dans le monde des bases de données, il propose une vision générique des principales thématiques intéressant les systèmes de gestion de bases de données orientées-objet : la modélisation NF2, la spécification des propriétés statiques et comportementales via les graphes de types, le langage de requête SQL-Objet, les mécanismes d'héritage aux niveaux conceptuel et implantation, le concept de vues relationnelles-objet. Bases de données orientées-objet comporte de nombreux exercices résolus avec variantes pédagogiques et solutions d'implantation en contexte relationnel-objet ainsi que des exercices génériques pouvant être réutilisés dans d'autres contextes (Cit. 4e de couv.) Note de contenu : Sommaire :
Chapitre 1. Introduction
Chapitre 2. Modèle NF2 : Non First Normal Form
Chapitre 3. Spécification des propriétés statiques
Chapitre 4. Spécification des propriétés comportementales
Chapitre 5. Le langage de requêtes SQL-Objet
Chapitre 6. Héritage
Chapitre 7. Vues relationnelles-objet
Bases de données orientées-objet [Texte imprimé] : concepts, mise en oeuvre et exercices résolus [texte imprimé] / Claude Chrisment, Auteur ; Guillaume Cabanac, Auteur ; Karen Pinel-Sauvagnat, Auteur ; Michel Tuffery, Auteur . - Paris : Hermes science publ, 2011 . - 347 p. : ill., fig., graph. ; 24 cm.. - (Collection Informatique, ISSN 1242-7691)) .
ISBN : 978-2-7462-3152-8
Bibliogr. p. [348-349]. Index
Langues : Français (fre)
Catégories : 005.74 Architecture et conception des bases de données, fichiers et systèmes de gestion de bases de données Mots-clés : Bases de données orientées objet Bases de données : Conception Index. décimale : 005.74 Résumé : Cet ouvrage approfondit les concepts des bases de données orientées-objet et présente une vision détaillée de leur mise en œuvre. Illustrant la mise en pratique des différents concepts "objet" dans le monde des bases de données, il propose une vision générique des principales thématiques intéressant les systèmes de gestion de bases de données orientées-objet : la modélisation NF2, la spécification des propriétés statiques et comportementales via les graphes de types, le langage de requête SQL-Objet, les mécanismes d'héritage aux niveaux conceptuel et implantation, le concept de vues relationnelles-objet. Bases de données orientées-objet comporte de nombreux exercices résolus avec variantes pédagogiques et solutions d'implantation en contexte relationnel-objet ainsi que des exercices génériques pouvant être réutilisés dans d'autres contextes (Cit. 4e de couv.) Note de contenu : Sommaire :
Chapitre 1. Introduction
Chapitre 2. Modèle NF2 : Non First Normal Form
Chapitre 3. Spécification des propriétés statiques
Chapitre 4. Spécification des propriétés comportementales
Chapitre 5. Le langage de requêtes SQL-Objet
Chapitre 6. Héritage
Chapitre 7. Vues relationnelles-objet
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105552 005.74 CHR. Livre Bibliothèque Centrale de l'Université de Bouira Fonds Français Disponible
Titre : Data mining et statistique décisionnelle : L'intelligence des données Type de document : texte imprimé Auteurs : Stéphane Tufféry Mention d'édition : 4e éd. Editeur : Paris : Technip Année de publication : 2012 Importance : XX-826 p. Présentation : ill., graph., couv. ill. en coul. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7108-1017-9 Note générale : Bibliogr. p. [809]-820. Index Langues : Français (fre) Catégories : 005.74 Architecture et conception des bases de données, fichiers et systèmes de gestion de bases de données Mots-clés : Exploration de données Systèmes d'aide à la décision Prise de décision (statistique) Index. décimale : 005.74 Résumé : Data Mining et statistique décisionnelle L'intelligence des données Quatrième édition Le data mining et la statistique sont de plus en plus répandus dans les entreprises et les organisations soucieuses d'extraire l'information pertinente de leurs bases de données, qu'elles peuvent utiliser pour expliquer et prévoir les phénomènes qui les concernent (risques, consommation, fidélisation...). Cette quatrième édition, actualisée et augmentée de 120 pages, fait le point sur le data mining, ses fondements théoriques, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu'au web mining et au text mining. Nombre de ses outils appartiennent à l'analyse des données et à la statistique « classique » (analyse factorielle, classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, régression pénalisée...), mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les SVM, l'agrégation de modèles et la détection des règles d'associations. Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et conviviaux, aptes à exécuter de nombreux algorithmes sur de grands volumes de données. Un chapitre de l'ouvrage aide le lecteur à se diriger dans cette offre logicielle et détaille les fonctionnalités des trois principaux logiciels : R, SAS et IBM SPSS. Ces logiciels sont aussi utilisés pour illustrer par des exemples de nombreuses explications théoriques. Une partie de 50 pages est consacrée à une étude de cas complète de crédit scoring, qui va de l'exploration des données jusqu'à l'élaboration de la grille de score. Les aspects méthodologiques vont de la conduite des projets jusqu'aux facteurs de réussite et aux pièges à éviter, en passant par l'évaluation et la comparaison des modèles, leur intégration dans les processus opérationnels, sans oublier les contraintes juridiques dès que l'on traite des données à caractère personnel. « Ce livre très riche et agréable à lire, malgré sa technicité, est destiné aux statisticiens et praticiens du data mining, aux utilisateurs et gestionnaires de bases de données mais aussi à tous les décideurs et aux étudiants en sciences économiques » (Bulletin APMEP) « Cet ouvrage présente un panorama général et complet de ce qu'est le data mining, des domaines où il est utilisé, des techniques utilisées, des applications typiques » (Bulletin de méthodologie sociologique) « Un manuel très clair et très complet » (Revue de statistique appliquée) Note de contenu : Sommaire :
Panorama du data mining
Le déroulement d'une étude de data mining
L'exploration et la préparation des données
L'utilisation des données commerciales et géodémographiques
Les logiciels de statistique et de data mining
Panorama des méthodes de data mining
L'analyse factorielle
Les réseaux de neurones
Les techniques de classification automatique
La recherche des règles d'associations
Les techniques de classement et de prédiction
L'analyse discriminante linéaire et ses généralisations
Le modèle linéaire et ses généralisations
Le modèle logistique et ses généralisations
Les autres modèles prédictifs
L'agrégation de modèles
Une application du data mining : le scoring
Les facteurs de succès d'un projet de data mining
Le text mining
Le web mining
Annexe : rappels de statistique ; data mining, informatique et libertésData mining et statistique décisionnelle : L'intelligence des données [texte imprimé] / Stéphane Tufféry . - 4e éd. . - Paris : Technip, 2012 . - XX-826 p. : ill., graph., couv. ill. en coul. ; 24 cm.
ISBN : 978-2-7108-1017-9
Bibliogr. p. [809]-820. Index
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Catégories : 005.74 Architecture et conception des bases de données, fichiers et systèmes de gestion de bases de données Mots-clés : Exploration de données Systèmes d'aide à la décision Prise de décision (statistique) Index. décimale : 005.74 Résumé : Data Mining et statistique décisionnelle L'intelligence des données Quatrième édition Le data mining et la statistique sont de plus en plus répandus dans les entreprises et les organisations soucieuses d'extraire l'information pertinente de leurs bases de données, qu'elles peuvent utiliser pour expliquer et prévoir les phénomènes qui les concernent (risques, consommation, fidélisation...). Cette quatrième édition, actualisée et augmentée de 120 pages, fait le point sur le data mining, ses fondements théoriques, ses méthodes, ses outils et ses applications, qui vont du scoring jusqu'au web mining et au text mining. Nombre de ses outils appartiennent à l'analyse des données et à la statistique « classique » (analyse factorielle, classification automatique, analyse discriminante, régression logistique, modèles linéaires généralisés, régression pénalisée...), mais certains sont plus spécifiques au data mining, comme les arbres de décision, les réseaux de neurones, les SVM, l'agrégation de modèles et la détection des règles d'associations. Ces outils sont disponibles dans des logiciels de plus en plus puissants et conviviaux, aptes à exécuter de nombreux algorithmes sur de grands volumes de données. Un chapitre de l'ouvrage aide le lecteur à se diriger dans cette offre logicielle et détaille les fonctionnalités des trois principaux logiciels : R, SAS et IBM SPSS. Ces logiciels sont aussi utilisés pour illustrer par des exemples de nombreuses explications théoriques. Une partie de 50 pages est consacrée à une étude de cas complète de crédit scoring, qui va de l'exploration des données jusqu'à l'élaboration de la grille de score. Les aspects méthodologiques vont de la conduite des projets jusqu'aux facteurs de réussite et aux pièges à éviter, en passant par l'évaluation et la comparaison des modèles, leur intégration dans les processus opérationnels, sans oublier les contraintes juridiques dès que l'on traite des données à caractère personnel. « Ce livre très riche et agréable à lire, malgré sa technicité, est destiné aux statisticiens et praticiens du data mining, aux utilisateurs et gestionnaires de bases de données mais aussi à tous les décideurs et aux étudiants en sciences économiques » (Bulletin APMEP) « Cet ouvrage présente un panorama général et complet de ce qu'est le data mining, des domaines où il est utilisé, des techniques utilisées, des applications typiques » (Bulletin de méthodologie sociologique) « Un manuel très clair et très complet » (Revue de statistique appliquée) Note de contenu : Sommaire :
Panorama du data mining
Le déroulement d'une étude de data mining
L'exploration et la préparation des données
L'utilisation des données commerciales et géodémographiques
Les logiciels de statistique et de data mining
Panorama des méthodes de data mining
L'analyse factorielle
Les réseaux de neurones
Les techniques de classification automatique
La recherche des règles d'associations
Les techniques de classement et de prédiction
L'analyse discriminante linéaire et ses généralisations
Le modèle linéaire et ses généralisations
Le modèle logistique et ses généralisations
Les autres modèles prédictifs
L'agrégation de modèles
Une application du data mining : le scoring
Les facteurs de succès d'un projet de data mining
Le text mining
Le web mining
Annexe : rappels de statistique ; data mining, informatique et libertésRéservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105560 005.74 TUF. Livre Bibliothèque Centrale de l'Université de Bouira Fonds Français Disponible
Titre : Introduction aux bases de données Access Type de document : texte imprimé Auteurs : Philippe Bellan Editeur : Paris : Ellipes Année de publication : 2006 Collection : [Info +]. Atelier Importance : 487 p. Présentation : ill. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7298-2577-5 Note générale : Bibliogr. p. [481]. Index Langues : Français (fre) Catégories : 005.74 Architecture et conception des bases de données, fichiers et systèmes de gestion de bases de données Mots-clés : Microsoft Access (logiciel) Microsoft Visual Basic pour applications (langage de programmation) Bases de données Index. décimale : 005.74 Résumé : Public . étudiants . élèves ingénieur . ingénieurs . toute personne ayant déjà un peu utilisé un ordinateur Objectifs . Donner les notions de base sur Access et les Bases de Données. . Guider dans la construction d'une petite Base de Données avec Access. . Donner les outils pour aller au-delà et utiliser le Visual Basic pour Applications. . Permettre à chacun de se construire une base de données personnelle ou professionnelle. Contenu . 33 chapitres . 6 exemples progressifs, détaillés sous forme d'ateliers . nombreux exercices sur ces ateliers . corrigés détaillés des exercices . nombreuses illustrations, sous forme de copies d'écran Introduction aux bases de données Access [texte imprimé] / Philippe Bellan . - Paris : Ellipes, 2006 . - 487 p. : ill. ; 24 cm.. - ([Info +]. Atelier) .
ISBN : 978-2-7298-2577-5
Bibliogr. p. [481]. Index
Langues : Français (fre)
Catégories : 005.74 Architecture et conception des bases de données, fichiers et systèmes de gestion de bases de données Mots-clés : Microsoft Access (logiciel) Microsoft Visual Basic pour applications (langage de programmation) Bases de données Index. décimale : 005.74 Résumé : Public . étudiants . élèves ingénieur . ingénieurs . toute personne ayant déjà un peu utilisé un ordinateur Objectifs . Donner les notions de base sur Access et les Bases de Données. . Guider dans la construction d'une petite Base de Données avec Access. . Donner les outils pour aller au-delà et utiliser le Visual Basic pour Applications. . Permettre à chacun de se construire une base de données personnelle ou professionnelle. Contenu . 33 chapitres . 6 exemples progressifs, détaillés sous forme d'ateliers . nombreux exercices sur ces ateliers . corrigés détaillés des exercices . nombreuses illustrations, sous forme de copies d'écran Réservation
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Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité 105581 005.74 BEL. Livre Bibliothèque Centrale de l'Université de Bouira Fonds Français Disponible PermalinkPermalinkPermalink
