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Accueil > Initiation à la Data > Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, représente une branche clé de l'intelligence artificielle. Son objectif principal est de permettre aux machines d'apprendre à partir de données afin de réaliser des prédictions ou de classer des informations sans être explicitement programmées pour chaque tâche. Cela ouvre un champ d'applications, depuis la prédiction de prix jusqu'à la reconnaissance d'emails indésirables.

Notion essentielle de la Data

La data, ou les données, constituent le cœur battant du Machine Learning et de l'intelligence artificielle.
Sans données, les modèles d'apprentissage automatique ne peuvent pas apprendre, s'adapter ou faire des prédictions. Comprendre la nature et l’importance des données est donc fondamental pour saisir le plein potentiel du Machine Learning.

Qu'est-ce que la Data ?

Pour faire simple, la data, c’est de l’information. Et ces multitudes d'informations peuvent être traitées ou analysées par la machine.
La data peut prendre diverses formes, comme du texte, des images, des chiffres, ou encore des séquences audio et vidéo. Ces informations sont ensuite utilisées par les modèles de Machine Learning pour apprendre et faire des prédictions ou des classifications.


Le Rôle de la Data dans le Machine Learning


  • Apprentissage : Les modèles d'apprentissage automatique utilisent des données pour apprendre comment réaliser certaines tâches, sans être explicitement programmés pour chacune d’elles.

  • Prédiction : En analysant les données d'entrée, les modèles peuvent prédire des données de sortie, comme la prédiction des prix de l'immobilier ou la détection de spams dans les emails.

  • Classification : La data permet aussi de classer des informations dans différentes catégories, par exemple, distinguer des images de chiens et de chats.
Que ce soit pour des applications simples comme la prédiction de prix, ou pour des tâches plus complexes telles que la reconnaissance faciale, les données sont indispensables. Elles permettent aux modèles de Machine Learning de s’entraîner, de s’améliorer et de s’adapter à de nouveaux défis.

Ainsi, la qualité, la quantité et la diversité des données collectées sont cruciales pour la réussite de tout projet de Machine Learning.

 

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Le Machine Learning et l'Intelligence ArtificielleL’entraînement de l’algorithme

Le Machine Learning et l'Intelligence Artificielle (IA) sont deux concepts profondément liés. En effet, le Machine Learning est une sous-branche de l'IA qui se concentre sur la capacité des machines à apprendre et à s'améliorer à partir de l'expérience, sans être explicitement programmées pour chaque tâche.

Comment fonctionne le Machine Learning?

Le processus commence par la collecte de données. Ensuite, ces données sont utilisées pour entraîner un modèle. Cet entraînement lui permet de faire des prédictions ou de classer des informations nouvelles, basées sur ses apprentissages précédents.

 

Les applications de l'IA et du Machine Learning

Les applications du Machine Learning et de l'IA sont vastes et touchent presque tous les secteurs d'activité. Voici quelques exemples :
  • La santé : pour la prédiction des maladies ou la personnalisation des traitements.

  • Le commerce : pour l'analyse des comportements d'achat et la personnalisation des recommandations.

  • La finance : pour la détection de fraudes ou la prédiction des tendances du marché.

  • La sécurité : dans la reconnaissance faciale ou la surveillance intelligente.

Ces technologies révolutionnent la manière dont nous interagissons avec le monde, rendant les systèmes plus intelligents et plus adaptatifs. Le Machine Learning, en particulier, joue un rôle clé dans cette évolution, permettant aux machines de traiter et d'analyser de grandes quantités de données à une vitesse et avec une précision que l'humain ne peut égaler. C'est un pas de plus vers la création de systèmes capables de comprendre, d'apprendre, de prédire et de réagir de manière autonome.


Les grandes familles du Machine Learning

Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, se divise en deux grandes familles principales :

L'apprentissage supervisé : où les modèles apprennent à partir de données d'entrée déjà étiquetées pour prédire des résultats. Cela inclut des tâches comme la régression linéaire, pour des prédictions continues, et la classification, pour identifier des catégories spécifiques.

L'apprentissage non supervisé : ici, les modèles travaillent sur des données non étiquetées. Ils cherchent des motifs ou des structures cachées au sein des données. C'est cette approche qui est utilisée, par exemple, pour recommander des films ou des séries sur des plateformes comme Netflix.

L’apprentissage par renforcement : c’est un procédé consistant, pour un système autonome, à apprendre les actions à réaliser, à partir d'expériences, de façon à optimiser une récompense quantitative au cours du temps. Le système est plongé au sein d'un environnement, et prend ses décisions en fonction de son état courant. En retour, l'environnement procure une récompense, qui peut être positive ou négative. Au fil des expériences, le système cherche un comportement décisionnel optimal.

Ces différentes approches constituent le cœur du Machine Learning. Elles permettent de résoudre une multitude de problèmes en ajustant les modèles à la nature spécifique des données traitées. Que ce soit pour des applications simples comme la régression linéaire ou des tâches plus complexes impliquant des réseaux de neurones (deep learning), le Machine Learning offre des solutions flexibles et puissantes pour l'analyse de données.

 

Les applications de l'IA et du Machine Learning

L'apprentissage supervisé occupe une place centrale dans le monde du Machine Learning. Cette méthode consiste à entraîner un modèle à partir de données d'entrée auxquelles sont associées des étiquettes ou des réponses spécifiques. L'objectif est que le modèle puisse ensuite prédire la réponse correcte pour de nouvelles données jamais vues auparavant. C'est une technique puissante pour de nombreuses applications, comme la prédiction de prix ou la classification d'emails en spams ou non spams.

 

Comment ça marche ?

Dans l'apprentissage supervisé, chaque exemple de donnée d'entrée dans le jeu de formation est accompagné d'une étiquette ou d'une réponse correcte. Le modèle apprend alors à associer les données d'entrée aux réponses attendues. Une fois l'entraînement terminé, le modèle peut être utilisé pour prédire l'étiquette de nouvelles données, basant ses prédictions sur les enseignements qu'il a tirés pendant son entraînement.

 

Les types de problèmes résolus 

Régression linéaire : Utilisée pour prédire des valeurs continues. Par exemple, estimer le prix de l'immobilier en fonction de divers facteurs comme la localisation, la taille, etc.

Classification : Utilisée pour identifier à quelle catégorie appartient une nouvelle entrée. Par exemple, déterminer si un email est un spam ou non en analysant son contenu.

L'apprentissage supervisé nécessite une quantité significative de données d'entrée déjà étiquetées pour fonctionner efficacement. Plus le modèle a d'exemples à partir desquels apprendre, meilleures sont ses performances et ses prédictions. Les algorithmes d'apprentissage supervisé sont parmi les outils les plus puissants et les plus utilisés dans le domaine du Machine Learning, offrant des solutions à une large gamme de problèmes complexes.

L'apprentissage supervisé, c’est comme suivre une recette. Vous avez des instructions claires (données et caractéristiques) et un résultat connu (la cible de prédiction). Vous cuisinez (entraînez un modèle) en sachant ce que vous voulez faire. Par exemple, avec une recette de curry de poulet, vous savez à l'avance que le résultat doit être un curry de poulet.

 

L'Apprentissage Non Supervisé

 

L'apprentissage non supervisé représente une branche fascinante du Machine Learning. Contrairement à son cousin supervisé, il ne repose pas sur des données étiquetées pour apprendre. Dans ce contexte, les algorithmes tentent de comprendre et d'interpréter les données par eux-mêmes, cherchant des motifs, des groupements ou des structures cachées sans instructions spécifiques.

Les principaux usages

Cette méthode trouve ses applications dans de nombreux domaines, où la découverte de relations inattendues ou de regroupements peut apporter une valeur significative. Voici quelques exemples notables :


Segmentation de marché : les entreprises peuvent utiliser l'apprentissage non supervisé pour regrouper les clients en segments basés sur des caractéristiques similaires.


Détection d'anomalies : dans la surveillance réseau ou la fraude bancaire, identifier des comportements qui s'écartent des normes peut aider à rapidement signaler les problèmes.


Recommandation de produits : des plateformes comme Netflix utilisent des techniques non supervisées pour suggérer des films ou des séries, basées sur les préférences et l'historique de visionnage des utilisateurs.


Le principal défi de l'apprentissage non supervisé réside dans sa nature exploratoire. Sans étiquette pour guider l'apprentissage, les modèles doivent naviguer dans les données, souvent complexes et de grande dimension, pour trouver des insights pertinents. Cela demande des algorithmes sophistiqués et une compréhension approfondie des données à disposition.


L'apprentissage non supervisé, en revanche, est comme recevoir une boîte mystère pleine d'ingrédients variés et sans recette. Vous ne savez pas quel devrait être le résultat. Vous explorez les ingrédients, vous découvrez ce qui va bien ensemble, et vous créez finalement votre plat unique. Vous triez les données en différents groupes (clusters) selon les similitudes, les motifs ou les différences sans connaître le résultat à l'avance.

En dépit de ces défis, l'apprentissage non supervisé ouvre de nouvelles perspectives passionnantes pour l'analyse de données. Il permet de découvrir des informations cachées que même les experts ne pourraient pas identifier à l'œil nu, faisant de lui un outil précieux dans l'arsenal du Machine Learning.

 

L'Apprentissage par renforcement

Enfin, l’apprentissage par renforcement consiste à laisser un algorithme apprendre de ses erreurs pour atteindre un objectif. 

Comment ça marche ?

L’algorithme essayera de nombreuses approches différentes pour tenter d’atteindre son but.

En fonction de ses performances, il sera récompensé ou pénalisé pour l’inciter à poursuivre dans une voie ou à changer d’approche. Cette technique est notamment utilisée pour permettre à une IA de surpasser les humains dans les jeux.
Par exemple, AlphaGo de Google a battu le champion de Go grâce à l’apprentissage par renforcement. De même, OpenAI a entraîné une IA capable de vaincre les meilleurs joueurs du jeu vidéo Dota 2.

 

Exemples d'Utilisation du Machine Learning

Le Machine Learning est de plus en plus utilisé dans divers secteurs d'activité pour optimiser les processus, améliorer l'expérience utilisateur ou encore pour prédire des événements futurs. Voici quelques exemples concrets de son utilisation :

 

Réseaux Sociaux

Les plateformes de réseaux sociaux utilisent le Machine Learning pour personnaliser le fil d'actualité des utilisateurs. En fonction des interactions passées, des contenus aimés ou partagés, l'algorithme apprend et suggère de nouveaux contenus susceptibles d'intéresser l'utilisateur.

E-commerce

Le secteur de l'e-commerce tire parti du Machine Learning pour recommander des produits aux clients. En analysant les historiques d'achat et les comportements de navigation, les sites peuvent proposer des articles qui correspondent aux goûts et aux besoins des consommateurs.

 

Santé

Le domaine de la santé utilise également cette technologie pour améliorer les diagnostics et les traitements. Par exemple, certains modèles prédictifs aident à détecter de manière précoce des maladies comme le cancer, en analysant des images médicales.

 

Finance

En finance, le Machine Learning est utilisé pour la détection de fraudes bancaires. Les algorithmes analysent les transactions en temps réel et identifient les comportements anormaux pour prévenir les fraudes.

 

Transport

Dans le secteur des transports, le Machine Learning optimise les itinéraires de livraison. Grâce à l'analyse de données historiques, les entreprises peuvent prévoir les meilleurs trajets, réduisant ainsi le temps de livraison et les coûts associés.
Ces exemples montrent la polyvalence du Machine Learning et sa capacité à s'adapter à différents domaines, rendant les services plus efficaces, personnalisés et sécurisés.


Et le Deep Learning ?

Le Machine Learning ouvre la porte vers une compréhension plus profonde des données : le Deep Learning. Ce dernier représente l'avenir de l'intelligence artificielle, grâce à sa capacité à traiter et analyser des volumes de données exponentiels.

Qu'est-ce que le Deep Learning ?

 

Le Deep Learning, ou apprentissage profond, est une sous-branche du Machine Learning. Il utilise des réseaux de neurones à plusieurs couches pour modéliser des structures de données complexes. Ces réseaux peuvent apprendre de grandes quantités de données non structurées de manière autonome. Le Deep Learning excelle dans la reconnaissance d'images, la traduction automatique, la génération de texte et bien d'autres domaines qui nécessitent une analyse approfondie des données.

Les avantages du Deep Learning

 

Capacité de traitement : Il peut traiter et interpréter des quantités massives de données, ce qui est crucial dans l'ère du Big Data.

Amélioration continue : Plus il est alimenté en données, plus il devient précis dans ses prédictions ou classifications.

Flexibilité : Il s'adapte à une large gamme de secteurs, de la santé à la finance, en passant par le divertissement.

Cette transition vers des modèles plus complexes et autodidactes permet de franchir de nouvelles frontières dans l'analyse de données et marque une évolution significative dans le domaine de l'intelligence artificielle. Les systèmes basés sur le Deep Learning sont capables de réaliser des tâches auparavant considérées comme impossibles pour une machine, comme le diagnostic médical avancé ou la conduite autonome. 

En continuant à exploiter sa puissance, nous pouvons espérer résoudre des problèmes toujours plus complexes et ouvrir de nouveaux horizons pour l'innovation technologique.
 

 

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Les assistants virtuels comme Siri et Alexa utilisent également le machine learning pour comprendre et répondre aux commandes vocales.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Recommandations personnalisées :</strong> Les plateformes comme Netflix et Amazon utilisent des algorithmes de machine learning pour analyser les comportements des utilisateurs et recommander des films, des séries ou des produits en fonction de leurs préférences.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Détection de fraude :</strong> Les institutions financières appliquent des techniques de machine learning pour identifier des transactions suspectes et prévenir la fraude.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Santé :</strong> Les systèmes de machine learning sont utilisés pour diagnostiquer des maladies, prédire des épidémies et personnaliser les traitements médicaux.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les défis et les limites</span></strong></h2>\n<p>Malgré ses nombreuses applications, le machine learning présente des défis et des limites :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Dépendance aux données :</strong> La qualité et la quantité des données disponibles sont cruciales pour l'efficacité des modèles de machine learning. 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Il est essentiel de garantir la transparence et l'équité dans le développement et l'utilisation de ces modèles.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comment (bien) se former au machine learning</span></strong></h2>\n<p>Pour celles et ceux qui souhaitent se lancer dans le machine learning, vous pouvez apprendre les bases avec notre <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Bootcamp Data Analyst</span></a>. &nbsp;Vous aurez alors les connaissances nécessaires pour passer à la deuxième étape.</p>\n<p>Avec les bases en tête, vous pourrez vous familiariser avec les <span style=\"font-weight: bold;\">bibliothèques</span> et les <span style=\"font-weight: bold;\">frameworks</span> de machine learning tels que <span style=\"font-weight: bold;\">TensorFlow</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">Scikit-learn</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">PyTorch.</span> Mettez en pratique vos connaissances en travaillant sur des projets réels et en participant à des compétitions de data science sur des plateformes comme <a href=\"https://www.kaggle.com/\" style=\"font-weight: bold;\">Kaggle</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span> Enfin, restez à jour avec les dernières avancées en lisant des blogs, des articles de recherche et des livres sur le machine learning.</p>\n<p>Le machine learning transforme la manière dont nous interagissons avec la technologie, offrant des solutions innovantes à des problèmes complexes. En comprenant les principes de base et en s'engageant dans une formation continue, chacun peut contribuer à cette révolution technologique. C’est pourquoi, si vous souhaitez devenir un professionnel de l’IA tout en explorant d'autres aspects du machine learning, vous pouvez consulter notre formation en alternance<span style=\"font-weight: bold;\"> </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\">Data et IA Engineer</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>", "rss_summary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les trois fonctions du machine learning</span></strong></h2>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Le machine learning</span> repose sur l'utilisation d'<span style=\"font-weight: bold;\">algorithmes</span> qui analysent des données, identifient des modèles et prennent des décisions avec un minimum d'intervention humaine. 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Les assistants virtuels comme Siri et Alexa utilisent également le machine learning pour comprendre et répondre aux commandes vocales.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Recommandations personnalisées :</strong> Les plateformes comme Netflix et Amazon utilisent des algorithmes de machine learning pour analyser les comportements des utilisateurs et recommander des films, des séries ou des produits en fonction de leurs préférences.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Détection de fraude :</strong> Les institutions financières appliquent des techniques de machine learning pour identifier des transactions suspectes et prévenir la fraude.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Santé :</strong> Les systèmes de machine learning sont utilisés pour diagnostiquer des maladies, prédire des épidémies et personnaliser les traitements médicaux.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les défis et les limites</span></strong></h2>\n<p>Malgré ses nombreuses applications, le machine learning présente des défis et des limites :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Dépendance aux données :</strong> La qualité et la quantité des données disponibles sont cruciales pour l'efficacité des modèles de machine learning. Des données insuffisantes ou de mauvaise qualité peuvent entraîner des résultats peu fiables.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Complexité des algorithmes :</strong> Les algorithmes de machine learning peuvent être complexes à développer et à déployer. Ils nécessitent une expertise en mathématiques, en statistique et en programmation.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Problèmes éthiques :</strong> Les décisions automatisées prises par les modèles de machine learning peuvent parfois être biaisées, soulevant des préoccupations éthiques et de discrimination. 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En comprenant les principes de base et en s'engageant dans une formation continue, chacun peut contribuer à cette révolution technologique. C’est pourquoi, si vous souhaitez devenir un professionnel de l’IA tout en explorant d'autres aspects du machine learning, vous pouvez consulter notre formation en alternance<span style=\"font-weight: bold;\"> </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\">Data et IA Engineer</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>", "postBodyRss" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les trois fonctions du machine learning</span></strong></h2>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Le machine learning</span> repose sur l'utilisation d'<span style=\"font-weight: bold;\">algorithmes</span> qui analysent des données, identifient des modèles et prennent des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Il existe trois principales catégories de machine learning&nbsp;: <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage supervisé</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage non supervisé</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage par renforcement</span>.</p>\n<!--more--><p>L'apprentissage supervisé implique l'entraînement des algorithmes sur des ensembles de données étiquetées, comprenant à la fois les entrées et les sorties souhaitées. Par exemple, pour reconnaître des images de chats, un modèle est entraîné avec des milliers d'images de chats (entrées) et leurs étiquettes correspondantes (sorties). Une fois entraîné, le modèle peut prédire si une nouvelle image contient un chat.</p>\n<p>L'apprentissage non supervisé, en revanche, utilise des données sans labels. L'algorithme explore les données pour y trouver des structures cachées ou des regroupements. Un exemple courant est l'analyse de clusters (ensemble de serveurs), où des groupes d'éléments similaires sont identifiés dans un ensemble de données.</p>\n<p>Enfin, l'apprentissage par renforcement s'inspire de la façon dont les êtres humains apprennent par essais et erreurs. Un agent intelligent interagit avec un environnement dynamique et apprend à atteindre ses objectifs en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. Ce type de machine learning est largement utilisé dans les jeux et la robotique.<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Cas d’utilisation du machine learning</span></strong></h2>\n<p>Le machine learning est présent dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne et professionnelle :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Reconnaissance d'image et de parole :</strong> Les applications telles que Google Photos utilisent des modèles de machine learning pour identifier et organiser des photos. Les assistants virtuels comme Siri et Alexa utilisent également le machine learning pour comprendre et répondre aux commandes vocales.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Recommandations personnalisées :</strong> Les plateformes comme Netflix et Amazon utilisent des algorithmes de machine learning pour analyser les comportements des utilisateurs et recommander des films, des séries ou des produits en fonction de leurs préférences.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Détection de fraude :</strong> Les institutions financières appliquent des techniques de machine learning pour identifier des transactions suspectes et prévenir la fraude.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Santé :</strong> Les systèmes de machine learning sont utilisés pour diagnostiquer des maladies, prédire des épidémies et personnaliser les traitements médicaux.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les défis et les limites</span></strong></h2>\n<p>Malgré ses nombreuses applications, le machine learning présente des défis et des limites :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Dépendance aux données :</strong> La qualité et la quantité des données disponibles sont cruciales pour l'efficacité des modèles de machine learning. 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Il existe trois principales catégories de machine learning&nbsp;: <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage supervisé</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage non supervisé</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage par renforcement</span>.</p>", "postTemplate" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "previewImageSrc" : null, "previewKey" : "FvYnQTCk", "previousPostFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-07-07_C%E2%80%99EST%20QUOI%20UNE%20ATTAQUE%20PAR%20INJECTION%20SQL.jpg", "previousPostFeaturedImageAltText" : "Hacker réalisant une attaque par injection SQL", "previousPostName" : "C’est quoi une attaque par injection SQL ?", "previousPostSlug" : "fr-fr/blog/cest-quoi-une-attaque-par-injection-sql", "processingStatus" : "PUBLISHED", "propertyForDynamicPageCanonicalUrl" : null, "propertyForDynamicPageFeaturedImage" : null, "propertyForDynamicPageMetaDescription" : null, "propertyForDynamicPageSlug" : null, "propertyForDynamicPageTitle" : null, "publicAccessRules" : [ ], "publicAccessRulesEnabled" : false, "publishDate" : 1720562400000, "publishDateLocalTime" : 1720562400000, "publishDateLocalized" : { "date" : 1720562400000, "format" : "dd/MM/YYYY", "language" : null }, "publishImmediately" : true, "publishTimezoneOffset" : null, "publishedAt" : 1730387829524, "publishedByEmail" : null, "publishedById" : 50704370, "publishedByName" : null, "publishedUrl" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/quest-ce-que-lapprentissage-automatique-machine-learning", "resolvedDomain" : "www.wildcodeschool.com", "resolvedLanguage" : null, "rssBody" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les trois fonctions du machine learning</span></strong></h2>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Le machine learning</span> repose sur l'utilisation d'<span style=\"font-weight: bold;\">algorithmes</span> qui analysent des données, identifient des modèles et prennent des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Il existe trois principales catégories de machine learning&nbsp;: <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage supervisé</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage non supervisé</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">l'apprentissage par renforcement</span>.</p>\n<!--more--><p>L'apprentissage supervisé implique l'entraînement des algorithmes sur des ensembles de données étiquetées, comprenant à la fois les entrées et les sorties souhaitées. Par exemple, pour reconnaître des images de chats, un modèle est entraîné avec des milliers d'images de chats (entrées) et leurs étiquettes correspondantes (sorties). Une fois entraîné, le modèle peut prédire si une nouvelle image contient un chat.</p>\n<p>L'apprentissage non supervisé, en revanche, utilise des données sans labels. L'algorithme explore les données pour y trouver des structures cachées ou des regroupements. Un exemple courant est l'analyse de clusters (ensemble de serveurs), où des groupes d'éléments similaires sont identifiés dans un ensemble de données.</p>\n<p>Enfin, l'apprentissage par renforcement s'inspire de la façon dont les êtres humains apprennent par essais et erreurs. Un agent intelligent interagit avec un environnement dynamique et apprend à atteindre ses objectifs en recevant des récompenses ou des pénalités pour ses actions. Ce type de machine learning est largement utilisé dans les jeux et la robotique.<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Cas d’utilisation du machine learning</span></strong></h2>\n<p>Le machine learning est présent dans de nombreux aspects de notre vie quotidienne et professionnelle :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Reconnaissance d'image et de parole :</strong> Les applications telles que Google Photos utilisent des modèles de machine learning pour identifier et organiser des photos. Les assistants virtuels comme Siri et Alexa utilisent également le machine learning pour comprendre et répondre aux commandes vocales.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Recommandations personnalisées :</strong> Les plateformes comme Netflix et Amazon utilisent des algorithmes de machine learning pour analyser les comportements des utilisateurs et recommander des films, des séries ou des produits en fonction de leurs préférences.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Détection de fraude :</strong> Les institutions financières appliquent des techniques de machine learning pour identifier des transactions suspectes et prévenir la fraude.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Santé :</strong> Les systèmes de machine learning sont utilisés pour diagnostiquer des maladies, prédire des épidémies et personnaliser les traitements médicaux.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les défis et les limites</span></strong></h2>\n<p>Malgré ses nombreuses applications, le machine learning présente des défis et des limites :</p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Dépendance aux données :</strong> La qualité et la quantité des données disponibles sont cruciales pour l'efficacité des modèles de machine learning. Des données insuffisantes ou de mauvaise qualité peuvent entraîner des résultats peu fiables.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Complexité des algorithmes :</strong> Les algorithmes de machine learning peuvent être complexes à développer et à déployer. Ils nécessitent une expertise en mathématiques, en statistique et en programmation.</li>\n<li aria-level=\"1\"><strong>Problèmes éthiques :</strong> Les décisions automatisées prises par les modèles de machine learning peuvent parfois être biaisées, soulevant des préoccupations éthiques et de discrimination. Il est essentiel de garantir la transparence et l'équité dans le développement et l'utilisation de ces modèles.<br><br></li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comment (bien) se former au machine learning</span></strong></h2>\n<p>Pour celles et ceux qui souhaitent se lancer dans le machine learning, vous pouvez apprendre les bases avec notre <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Bootcamp Data Analyst</span></a>. &nbsp;Vous aurez alors les connaissances nécessaires pour passer à la deuxième étape.</p>\n<p>Avec les bases en tête, vous pourrez vous familiariser avec les <span style=\"font-weight: bold;\">bibliothèques</span> et les <span style=\"font-weight: bold;\">frameworks</span> de machine learning tels que <span style=\"font-weight: bold;\">TensorFlow</span>, <span style=\"font-weight: bold;\">Scikit-learn</span> et <span style=\"font-weight: bold;\">PyTorch.</span> Mettez en pratique vos connaissances en travaillant sur des projets réels et en participant à des compétitions de data science sur des plateformes comme <a href=\"https://www.kaggle.com/\" style=\"font-weight: bold;\">Kaggle</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span> Enfin, restez à jour avec les dernières avancées en lisant des blogs, des articles de recherche et des livres sur le machine learning.</p>\n<p>Le machine learning transforme la manière dont nous interagissons avec la technologie, offrant des solutions innovantes à des problèmes complexes. En comprenant les principes de base et en s'engageant dans une formation continue, chacun peut contribuer à cette révolution technologique. C’est pourquoi, si vous souhaitez devenir un professionnel de l’IA tout en explorant d'autres aspects du machine learning, vous pouvez consulter notre formation en alternance<span style=\"font-weight: bold;\"> </span><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\">Data et IA Engineer</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>", "rssSummary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les trois fonctions du machine learning</span></strong></h2>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Le machine learning</span> repose sur l'utilisation d'<span style=\"font-weight: bold;\">algorithmes</span> qui analysent des données, identifient des modèles et prennent des décisions avec un minimum d'intervention humaine. 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  • Quels outils utiliser en Big Data ?

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Ils vous permettront de gérer, analyser et visualiser les énormes volumes de données que vous rencontrerez.&nbsp;<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Hadoop : la base de l'écosystème Big Data<br><br></strong></span></h3>\n<p><strong><span style=\"font-size: 12px;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfz-zNidbV7sla6E-F63rntgtmgrXyXwQe1DE_U2Bg7DQ7GOCM_tOs4v9xY_R-2i6mLlbibkhZjDjP-Meq4aqeCfEEtrZ_WHQ6Rg5TsFtC2-jx95SqiZ4rYa3aWXjsOzAHAnzlQHlqiCHtStQXK?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"453\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"><br></span></strong></p>\n<p style=\"font-weight: normal;\">Hadoop est un framework open-source conçu pour le traitement distribué de grandes quantités de données. Il permet de diviser ces données en blocs plus petits qui sont ensuite traités en parallèle sur un cluster d'ordinateurs. Hadoop est composé de deux modules principaux : Hadoop Distributed File System (HDFS) pour le stockage des données, et MapReduce pour le traitement des données.</p>\n<p><strong>Les avantages de Hadoop</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son évolutivité : Hadoop peut facilement évoluer en ajoutant plus de nœuds au cluster. Cela signifie que vous pouvez gérer des volumes de données croissants sans modifier l'architecture existante.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa tolérance aux pannes : HDFS réplique les données sur plusieurs nœuds, garantissant qu'elles restent accessibles même en cas de défaillance d'un nœud.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son coût : Hadoop utilise du matériel standard, c’est donc une solution économique.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Hadoop</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa complexité de configuration : la mise en place et la configuration d'un cluster Hadoop peuvent être complexes, nécessitant des compétences techniques spécialisées.</li>\n<li aria-level=\"1\">La maintenance: La gestion et la maintenance d'un cluster Hadoop peuvent être chronophages, surtout pour les petites équipes ou les débutants.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Hadoop peut être utilisé pour analyser des journaux de serveurs web afin de comprendre les comportements des utilisateurs, ou pour traiter des ensembles de données dans des projets d'études de marché.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Spark : pour un traitement rapide des données<br><br></strong></span></h3>\n<p><span style=\"color: #303f4b;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfVJ4IgH4ZhYLh1bRupbjkbHFmd5ngVEDuUk8zR-aWKq9XszEasWQPEK_JtXGc6JaGMlEv8PZwFuDUkNyPicdF5E8_3HVcZ008mnHQwPprNaF3h94PzOICNZ0IcKM8ZzkFiQSwxppycaudH2YEObg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"255\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Spark </span>est un moteur de traitement de données rapide. Contrairement à Hadoop MapReduce, qui écrit les données intermédiaires sur le disque, Spark traite les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide pour certaines tâches. Spark supporte également un large éventail d'opérations analytiques, du traitement par lot au streaming en temps réel.</p>\n<p><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">Les avantages de Spark</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa vitesse : en traitant les données en mémoire, Spark est souvent 100 fois plus rapide que Hadoop MapReduce pour certaines tâches.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa polyvalence : Spark supporte divers langages de programmation, notamment Python, Java, et Scala. De plus, il peut gérer des tâches de machine learning, du streaming, et du traitement graphique avec des bibliothèques dédiées comme MLlib, Spark Streaming et GraphX.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son écosystème riche : Spark s'intègre bien avec d'autres outils de Big Data, tels que Hadoop HDFS, Apache Hive, et Apache Kafka.</li>\n</ul>\n<p><strong>Inconvénients de Spark</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa consommation mémoire : Spark nécessite une quantité importante de RAM pour traiter les données en mémoire, ce qui peut être coûteux et limiter son utilisation..</li>\n<li aria-level=\"1\">La courbe d'apprentissage : bien que Spark soit puissant, sa maîtrise nécessite du temps et des compétences en programmation, ce qui peut représenter un défi pour les débutants.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Pour les débutants, Spark peut être utilisé pour des analyses de données en temps réel, comme le traitement de flux de données provenant de capteurs IoT, ou pour des tâches de machine learning, comme la classification et la régression, en utilisant des ensembles de données d'entraînement.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Kafka : la gestion des flux de données en temps réel<br><br></strong></span></h3>\n<p><span style=\"color: #303f4b;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXd55WIFbqDZpP83OVagq4O4l1TwuBm0E-sC4WQlwtEs-ZqmdMufO6UQfROYK0Q_m4vcuMfvODbwhWGdph-2MszVJVbeRwuHD-F-ichhXp6y6C92Q4WoVBkh-9q2KEWtHS8qoN08cUdQY-iGhj5LIA?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"504\" height=\"584\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></p>\n<p>Conçue à l'origine par LinkedIn, <span style=\"font-weight: bold;\">Kafka</span> est devenue une solution populaire pour la construction de pipelines de données en temps réel et d'applications de streaming. Kafka permet de publier, de souscrire, de stocker et de traiter des flux de données en temps réel.</p>\n<p><strong>Les avantages de Kafka</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses hautes performances : Kafka est capable de gérer des milliers de messages par seconde.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa scalabilité : il peut facilement évoluer en ajoutant plus de nœuds à son cluster, ce qui permet de gérer des volumes de données croissants sans dégradation des performances.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Kafka</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa courbe d'apprentissage : la maîtrise de Kafka peut être complexe en raison de ses nombreux concepts avancés.</li>\n<li aria-level=\"1\">La gestion des ressources : il nécessite une configuration et une gestion minutieuses des ressources pour assurer des performances optimales, ce qui peut s’avérer complexe et coûteux.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Kafka peut être utilisé pour surveiller les transactions financières en temps réel, traiter les journaux de serveurs web pour détecter les anomalies, ou encore pour gérer les flux de données provenant de capteurs IoT.</p>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><br><br><span style=\"font-size: 20px; color: #444444;\">Tableau : La visualisation des données simplifiée<br><br></span></span></strong></h3>\n<p><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfZzftzes4AkPuXiBStK3xOIKBnrg5hd5gm9-OFjdSysHq_MDSsQHkPu96_efNUs3owLLU1osm1xff5P5jprDB11otEeVf4RKSfRZd_26nIyia_Zk-4YJUt1X9C_Znli4qtwa_SKYHvl6ITxCckWw?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"375\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"><br><br>Tableau est un outil de visualisation de données interactif qui aide à transformer les données en insights exploitables. Conçu pour être convivial, Tableau permet aux utilisateurs de créer facilement des visualisations dynamiques à partir de diverses sources de données. Il est particulièrement apprécié pour sa capacité à rendre les données accessibles même aux utilisateurs sans compétences techniques approfondies.</p>\n<p><strong>Les avantages de Tableau</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son interface intuitive : Tableau propose une interface utilisateur conviviale qui permet de créer des tableaux de bord et des visualisations de données sans avoir besoin de coder.</li>\n<li aria-level=\"1\">Une intégration facile : Tableau s'intègre avec une large gamme de sources de données, y compris les bases de données relationnelles, les feuilles de calcul, et les services cloud, facilitant ainsi l'importation et l'analyse des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">De puissantes capacités analytiques : les utilisateurs peuvent facilement explorer les données et générer des insights grâce à une variété d'outils analytiques avancés.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Tableau</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son coût : Tableau peut être coûteux, surtout pour les petites entreprises ou les indépendants.&nbsp;</li>\n<li aria-level=\"1\">La courbe d'apprentissage : maîtriser toutes les fonctionnalités avancées nécessite du temps.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Tableau peut être utilisé pour créer des visualisations de données claires et compréhensibles à partir de feuilles de calcul Excel ou de bases de données simples. Par exemple, il peut aider à suivre les performances des ventes, analyser les tendances de marché, ou encore visualiser des données démographiques pour des projets de recherche.</p>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><br><span style=\"font-size: 20px; color: #444444;\">MongoDB : la base de données NoSQL pour le Big Data<br><br></span></span></strong></h3>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXffi2ZjFTx_WpjBsQcfyBmwzNjiDl-G6rUpn7Gik_iKK-3jbiI-wy4DtfFq0b5lImQZmdZuRBVAnJXN9l8n5O-IgXbjg1bY1FLBvY3GMrjzx6UMAL_ZVlOQGTTHRFM7LXhPV-flJS-kZGXLZEVFNg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"369\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></strong></h3>\n<p><span style=\"font-weight: normal;\">MongoDB</span> est une base de données orientée document NoSQL qui permet de gérer des données non structurées. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, MongoDB stocke les données sous forme de documents JSON, ce qui offre une grande flexibilité.</p>\n<p><strong>Les avantages de MongoDB</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa flexibilité : MongoDB permet de stocker des données de différentes structures dans la même base de données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa facilité d'utilisation : MongoDB est conçu pour être facile à utiliser, avec une API simple et une documentation complète ce qui permet de démarrer rapidement.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa scalabilité : MongoDB supporte le “sharding”, une méthode de répartition des données sur plusieurs serveurs, ce qui permet de gérer de grandes quantités de données sans compromettre les performances.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de MongoDB</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses performances pour certaines requêtes complexes : bien que MongoDB soit performant pour de nombreuses opérations, certaines requêtes complexes peuvent être moins efficaces par rapport aux bases de données relationnelles.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa consommation de mémoire : MongoDB peut consommer plus de mémoire que d'autres systèmes de gestion de bases de données, ce qui peut nécessiter une planification et une gestion des ressources supplémentaires.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>MongoDB peut être utilisé pour des projets nécessitant une flexibilité dans la gestion des données, comme le développement d'applications web ou mobiles, le stockage de contenu généré par les utilisateurs, ou encore la gestion de catalogues de produits pour des sites e-commerce. MongoDB est particulièrement utile lorsque les données ne suivent pas une structure fixe et peuvent évoluer au fil du temps.<br><br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Flink : le traitement des flux de données en temps réel</strong></span></h3>\n<p><span style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\"><span style=\"font-weight: normal;\">Apache Flink </span>est un système de traitement distribué open-source conçu pour le streaming de données en temps réel. Il permet de traiter des flux de données avec une latence extrêmement faible et une grande précision. Flink est capable de traiter à la fois les données en flux continu et les données par lots, ce qui en fait un outil polyvalent pour diverses applications de traitement de données.</span></p>\n<p><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXeQ5OeEqXZdOEjaitvEHi-1yuan3CUxXii2Z1PiYhikWS9PQFm6Ml2Jp3YeWu4veUFoI8PaVFP5F5RnOIu2lXRvWPZKh7yrUjRBiswnR8JMv52ci2YEkM6n1Tod3yv8aWRwS-MTQVoWkQe8OBNQsg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"293\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>Les avantages de Flink</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses performances à faible latence : Flink est conçu pour offrir des performances à faible latence, ce qui le rend idéal pour les applications nécessitant un traitement rapide des données en temps réel.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son intégration avec d'autres systèmes : Flink s'intègre facilement avec de nombreux autres systèmes de Big Data, tels que Kafka, Hadoop, et Cassandra, permettant une interopérabilité fluide et une gestion efficace des données.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Flink</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa complexité de déploiement : la mise en place et le déploiement de Flink peuvent être complexes, nécessitant des connaissances techniques approfondies et une gestion rigoureuse des ressources.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa courbe d'apprentissage : maîtriser Flink peut nécessiter un investissement en temps pour comprendre ses nombreuses fonctionnalités et ses différentes APIs.</li>\n</ul>\n<p><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">Les exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Flink peut être utilisé pour des projets de streaming de données, comme la surveillance en temps réel des capteurs IoT, l'analyse en continu des logs de serveurs, ou encore le traitement en temps réel des transactions financières pour détecter des fraudes.<br><br></p>\n<p>Hadoop, Spark, Kafka, Tableau, MongoDB et Flink offrent des solutions puissantes pour la gestion, l'analyse et la visualisation des données massives. En choisissant et en utilisant les bons outils, les développeurs débutants ou en reconversion pourront non seulement simplifier leurs tâches mais aussi maximiser l'efficacité et la pertinence des analyses de données.</p>\n<p>Vous souhaitez devenir un professionnel de la data ? Formez-vous efficacement grâce à notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" style=\"font-weight: bold;\"><span> formation Data analyst sur 5 mois</span></a>, à suivre sur campus ou à distance. Vous avez déjà des compétences dans ce domaine ? Devenez un expert en suivant notre alternance <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\">Data &amp; IA Engineer sur 15 mois</a>, <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\"><span>réalisable à distance</span></a>.</p>", "public_access_rules" : [ ], "public_access_rules_enabled" : false, "publish_immediately" : true, "use_featured_image" : true, "layout_sections" : { }, "published_by_id" : 47318422, "published_at" : 1722245933419, "rss_body" : "<p>Au sein de <a href=\" https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">notre formation en Data Analyse</a>, une multitude d'outils sont vus par nos élèves. Depuis déjà près d’une décennie, capter, stocker et analyser les données est devenu un enjeu critique pour toutes les entreprises et les institutions. Le Big Data permet d'améliorer leurs opérations, de mieux comprendre les comportements des clients et d'optimiser les processus décisionnels. Il est devenu un atout stratégique dans de nombreux secteurs. Au fur et à mesure la boîte à outils du Big Data n'a cessé de grandir. Voyons ensemble les principaux outils utilisés en Big Data sur différents niveaux : analytiques, open source, automatisations...</p>\n<!--more-->\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les 6 outils à connaître en Big Data</span></strong></h2>\n<p>Pour naviguer efficacement dans l'univers du Big Data, il est essentiel de s'équiper des bons outils. Ils vous permettront de gérer, analyser et visualiser les énormes volumes de données que vous rencontrerez.&nbsp;<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Hadoop : la base de l'écosystème Big Data<br><br></strong></span></h3>\n<p><strong><span style=\"font-size: 12px;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfz-zNidbV7sla6E-F63rntgtmgrXyXwQe1DE_U2Bg7DQ7GOCM_tOs4v9xY_R-2i6mLlbibkhZjDjP-Meq4aqeCfEEtrZ_WHQ6Rg5TsFtC2-jx95SqiZ4rYa3aWXjsOzAHAnzlQHlqiCHtStQXK?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"453\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"><br></span></strong></p>\n<p style=\"font-weight: normal;\">Hadoop est un framework open-source conçu pour le traitement distribué de grandes quantités de données. Il permet de diviser ces données en blocs plus petits qui sont ensuite traités en parallèle sur un cluster d'ordinateurs. Hadoop est composé de deux modules principaux : Hadoop Distributed File System (HDFS) pour le stockage des données, et MapReduce pour le traitement des données.</p>\n<p><strong>Les avantages de Hadoop</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son évolutivité : Hadoop peut facilement évoluer en ajoutant plus de nœuds au cluster. Cela signifie que vous pouvez gérer des volumes de données croissants sans modifier l'architecture existante.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa tolérance aux pannes : HDFS réplique les données sur plusieurs nœuds, garantissant qu'elles restent accessibles même en cas de défaillance d'un nœud.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son coût : Hadoop utilise du matériel standard, c’est donc une solution économique.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Hadoop</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa complexité de configuration : la mise en place et la configuration d'un cluster Hadoop peuvent être complexes, nécessitant des compétences techniques spécialisées.</li>\n<li aria-level=\"1\">La maintenance: La gestion et la maintenance d'un cluster Hadoop peuvent être chronophages, surtout pour les petites équipes ou les débutants.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Hadoop peut être utilisé pour analyser des journaux de serveurs web afin de comprendre les comportements des utilisateurs, ou pour traiter des ensembles de données dans des projets d'études de marché.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Spark : pour un traitement rapide des données<br><br></strong></span></h3>\n<p><span style=\"color: #303f4b;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfVJ4IgH4ZhYLh1bRupbjkbHFmd5ngVEDuUk8zR-aWKq9XszEasWQPEK_JtXGc6JaGMlEv8PZwFuDUkNyPicdF5E8_3HVcZ008mnHQwPprNaF3h94PzOICNZ0IcKM8ZzkFiQSwxppycaudH2YEObg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"255\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Spark </span>est un moteur de traitement de données rapide. Contrairement à Hadoop MapReduce, qui écrit les données intermédiaires sur le disque, Spark traite les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide pour certaines tâches. Spark supporte également un large éventail d'opérations analytiques, du traitement par lot au streaming en temps réel.</p>\n<p><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">Les avantages de Spark</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa vitesse : en traitant les données en mémoire, Spark est souvent 100 fois plus rapide que Hadoop MapReduce pour certaines tâches.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa polyvalence : Spark supporte divers langages de programmation, notamment Python, Java, et Scala. De plus, il peut gérer des tâches de machine learning, du streaming, et du traitement graphique avec des bibliothèques dédiées comme MLlib, Spark Streaming et GraphX.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son écosystème riche : Spark s'intègre bien avec d'autres outils de Big Data, tels que Hadoop HDFS, Apache Hive, et Apache Kafka.</li>\n</ul>\n<p><strong>Inconvénients de Spark</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa consommation mémoire : Spark nécessite une quantité importante de RAM pour traiter les données en mémoire, ce qui peut être coûteux et limiter son utilisation..</li>\n<li aria-level=\"1\">La courbe d'apprentissage : bien que Spark soit puissant, sa maîtrise nécessite du temps et des compétences en programmation, ce qui peut représenter un défi pour les débutants.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Pour les débutants, Spark peut être utilisé pour des analyses de données en temps réel, comme le traitement de flux de données provenant de capteurs IoT, ou pour des tâches de machine learning, comme la classification et la régression, en utilisant des ensembles de données d'entraînement.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Kafka : la gestion des flux de données en temps réel<br><br></strong></span></h3>\n<p><span style=\"color: #303f4b;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXd55WIFbqDZpP83OVagq4O4l1TwuBm0E-sC4WQlwtEs-ZqmdMufO6UQfROYK0Q_m4vcuMfvODbwhWGdph-2MszVJVbeRwuHD-F-ichhXp6y6C92Q4WoVBkh-9q2KEWtHS8qoN08cUdQY-iGhj5LIA?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"504\" height=\"584\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></p>\n<p>Conçue à l'origine par LinkedIn, <span style=\"font-weight: bold;\">Kafka</span> est devenue une solution populaire pour la construction de pipelines de données en temps réel et d'applications de streaming. Kafka permet de publier, de souscrire, de stocker et de traiter des flux de données en temps réel.</p>\n<p><strong>Les avantages de Kafka</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses hautes performances : Kafka est capable de gérer des milliers de messages par seconde.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa scalabilité : il peut facilement évoluer en ajoutant plus de nœuds à son cluster, ce qui permet de gérer des volumes de données croissants sans dégradation des performances.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Kafka</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa courbe d'apprentissage : la maîtrise de Kafka peut être complexe en raison de ses nombreux concepts avancés.</li>\n<li aria-level=\"1\">La gestion des ressources : il nécessite une configuration et une gestion minutieuses des ressources pour assurer des performances optimales, ce qui peut s’avérer complexe et coûteux.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Kafka peut être utilisé pour surveiller les transactions financières en temps réel, traiter les journaux de serveurs web pour détecter les anomalies, ou encore pour gérer les flux de données provenant de capteurs IoT.</p>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><br><br><span style=\"font-size: 20px; color: #444444;\">Tableau : La visualisation des données simplifiée<br><br></span></span></strong></h3>\n<p><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfZzftzes4AkPuXiBStK3xOIKBnrg5hd5gm9-OFjdSysHq_MDSsQHkPu96_efNUs3owLLU1osm1xff5P5jprDB11otEeVf4RKSfRZd_26nIyia_Zk-4YJUt1X9C_Znli4qtwa_SKYHvl6ITxCckWw?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"375\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"><br><br>Tableau est un outil de visualisation de données interactif qui aide à transformer les données en insights exploitables. Conçu pour être convivial, Tableau permet aux utilisateurs de créer facilement des visualisations dynamiques à partir de diverses sources de données. Il est particulièrement apprécié pour sa capacité à rendre les données accessibles même aux utilisateurs sans compétences techniques approfondies.</p>\n<p><strong>Les avantages de Tableau</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son interface intuitive : Tableau propose une interface utilisateur conviviale qui permet de créer des tableaux de bord et des visualisations de données sans avoir besoin de coder.</li>\n<li aria-level=\"1\">Une intégration facile : Tableau s'intègre avec une large gamme de sources de données, y compris les bases de données relationnelles, les feuilles de calcul, et les services cloud, facilitant ainsi l'importation et l'analyse des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">De puissantes capacités analytiques : les utilisateurs peuvent facilement explorer les données et générer des insights grâce à une variété d'outils analytiques avancés.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Tableau</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son coût : Tableau peut être coûteux, surtout pour les petites entreprises ou les indépendants.&nbsp;</li>\n<li aria-level=\"1\">La courbe d'apprentissage : maîtriser toutes les fonctionnalités avancées nécessite du temps.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Tableau peut être utilisé pour créer des visualisations de données claires et compréhensibles à partir de feuilles de calcul Excel ou de bases de données simples. Par exemple, il peut aider à suivre les performances des ventes, analyser les tendances de marché, ou encore visualiser des données démographiques pour des projets de recherche.</p>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><br><span style=\"font-size: 20px; color: #444444;\">MongoDB : la base de données NoSQL pour le Big Data<br><br></span></span></strong></h3>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXffi2ZjFTx_WpjBsQcfyBmwzNjiDl-G6rUpn7Gik_iKK-3jbiI-wy4DtfFq0b5lImQZmdZuRBVAnJXN9l8n5O-IgXbjg1bY1FLBvY3GMrjzx6UMAL_ZVlOQGTTHRFM7LXhPV-flJS-kZGXLZEVFNg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"369\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></strong></h3>\n<p><span style=\"font-weight: normal;\">MongoDB</span> est une base de données orientée document NoSQL qui permet de gérer des données non structurées. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, MongoDB stocke les données sous forme de documents JSON, ce qui offre une grande flexibilité.</p>\n<p><strong>Les avantages de MongoDB</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa flexibilité : MongoDB permet de stocker des données de différentes structures dans la même base de données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa facilité d'utilisation : MongoDB est conçu pour être facile à utiliser, avec une API simple et une documentation complète ce qui permet de démarrer rapidement.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa scalabilité : MongoDB supporte le “sharding”, une méthode de répartition des données sur plusieurs serveurs, ce qui permet de gérer de grandes quantités de données sans compromettre les performances.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de MongoDB</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses performances pour certaines requêtes complexes : bien que MongoDB soit performant pour de nombreuses opérations, certaines requêtes complexes peuvent être moins efficaces par rapport aux bases de données relationnelles.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa consommation de mémoire : MongoDB peut consommer plus de mémoire que d'autres systèmes de gestion de bases de données, ce qui peut nécessiter une planification et une gestion des ressources supplémentaires.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>MongoDB peut être utilisé pour des projets nécessitant une flexibilité dans la gestion des données, comme le développement d'applications web ou mobiles, le stockage de contenu généré par les utilisateurs, ou encore la gestion de catalogues de produits pour des sites e-commerce. MongoDB est particulièrement utile lorsque les données ne suivent pas une structure fixe et peuvent évoluer au fil du temps.<br><br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Flink : le traitement des flux de données en temps réel</strong></span></h3>\n<p><span style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\"><span style=\"font-weight: normal;\">Apache Flink </span>est un système de traitement distribué open-source conçu pour le streaming de données en temps réel. Il permet de traiter des flux de données avec une latence extrêmement faible et une grande précision. 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En choisissant et en utilisant les bons outils, les développeurs débutants ou en reconversion pourront non seulement simplifier leurs tâches mais aussi maximiser l'efficacité et la pertinence des analyses de données.</p>\n<p>Vous souhaitez devenir un professionnel de la data ? Formez-vous efficacement grâce à notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" style=\"font-weight: bold;\"><span> formation Data analyst sur 5 mois</span></a>, à suivre sur campus ou à distance. Vous avez déjà des compétences dans ce domaine ? Devenez un expert en suivant notre alternance <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\">Data &amp; IA Engineer sur 15 mois</a>, <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\"><span>réalisable à distance</span></a>.</p>", "rss_summary" : "<p>Au sein de <a href=\" https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">notre formation en Data Analyse</a>, une multitude d'outils sont vus par nos élèves. Depuis déjà près d’une décennie, capter, stocker et analyser les données est devenu un enjeu critique pour toutes les entreprises et les institutions. Le Big Data permet d'améliorer leurs opérations, de mieux comprendre les comportements des clients et d'optimiser les processus décisionnels. Il est devenu un atout stratégique dans de nombreux secteurs. Au fur et à mesure la boîte à outils du Big Data n'a cessé de grandir. Voyons ensemble les principaux outils utilisés en Big Data sur différents niveaux : analytiques, open source, automatisations...</p>\n", "scheduled_update_date" : 0, "blog_publish_to_social_media_task" : "DONE_NOT_SENT", "is_crawlable_by_bots" : false, "blog_post_schedule_task_uid" : null }, "metaDescription" : "Vous vous intéressez à la Big Data et ne savez où donnez de la tête face à la multitude d'outils Big Data utilisés aujourd'hui ? 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Depuis déjà près d’une décennie, capter, stocker et analyser les données est devenu un enjeu critique pour toutes les entreprises et les institutions. Le Big Data permet d'améliorer leurs opérations, de mieux comprendre les comportements des clients et d'optimiser les processus décisionnels. Il est devenu un atout stratégique dans de nombreux secteurs. Au fur et à mesure la boîte à outils du Big Data n'a cessé de grandir. Voyons ensemble les principaux outils utilisés en Big Data sur différents niveaux : analytiques, open source, automatisations...</p>\n<!--more-->\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les 6 outils à connaître en Big Data</span></strong></h2>\n<p>Pour naviguer efficacement dans l'univers du Big Data, il est essentiel de s'équiper des bons outils. Ils vous permettront de gérer, analyser et visualiser les énormes volumes de données que vous rencontrerez.&nbsp;<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Hadoop : la base de l'écosystème Big Data<br><br></strong></span></h3>\n<p><strong><span style=\"font-size: 12px;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfz-zNidbV7sla6E-F63rntgtmgrXyXwQe1DE_U2Bg7DQ7GOCM_tOs4v9xY_R-2i6mLlbibkhZjDjP-Meq4aqeCfEEtrZ_WHQ6Rg5TsFtC2-jx95SqiZ4rYa3aWXjsOzAHAnzlQHlqiCHtStQXK?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"453\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"><br></span></strong></p>\n<p style=\"font-weight: normal;\">Hadoop est un framework open-source conçu pour le traitement distribué de grandes quantités de données. Il permet de diviser ces données en blocs plus petits qui sont ensuite traités en parallèle sur un cluster d'ordinateurs. Hadoop est composé de deux modules principaux : Hadoop Distributed File System (HDFS) pour le stockage des données, et MapReduce pour le traitement des données.</p>\n<p><strong>Les avantages de Hadoop</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son évolutivité : Hadoop peut facilement évoluer en ajoutant plus de nœuds au cluster. Cela signifie que vous pouvez gérer des volumes de données croissants sans modifier l'architecture existante.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa tolérance aux pannes : HDFS réplique les données sur plusieurs nœuds, garantissant qu'elles restent accessibles même en cas de défaillance d'un nœud.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son coût : Hadoop utilise du matériel standard, c’est donc une solution économique.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Hadoop</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa complexité de configuration : la mise en place et la configuration d'un cluster Hadoop peuvent être complexes, nécessitant des compétences techniques spécialisées.</li>\n<li aria-level=\"1\">La maintenance: La gestion et la maintenance d'un cluster Hadoop peuvent être chronophages, surtout pour les petites équipes ou les débutants.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Hadoop peut être utilisé pour analyser des journaux de serveurs web afin de comprendre les comportements des utilisateurs, ou pour traiter des ensembles de données dans des projets d'études de marché.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Spark : pour un traitement rapide des données<br><br></strong></span></h3>\n<p><span style=\"color: #303f4b;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfVJ4IgH4ZhYLh1bRupbjkbHFmd5ngVEDuUk8zR-aWKq9XszEasWQPEK_JtXGc6JaGMlEv8PZwFuDUkNyPicdF5E8_3HVcZ008mnHQwPprNaF3h94PzOICNZ0IcKM8ZzkFiQSwxppycaudH2YEObg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"255\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Spark </span>est un moteur de traitement de données rapide. Contrairement à Hadoop MapReduce, qui écrit les données intermédiaires sur le disque, Spark traite les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide pour certaines tâches. Spark supporte également un large éventail d'opérations analytiques, du traitement par lot au streaming en temps réel.</p>\n<p><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">Les avantages de Spark</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa vitesse : en traitant les données en mémoire, Spark est souvent 100 fois plus rapide que Hadoop MapReduce pour certaines tâches.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa polyvalence : Spark supporte divers langages de programmation, notamment Python, Java, et Scala. De plus, il peut gérer des tâches de machine learning, du streaming, et du traitement graphique avec des bibliothèques dédiées comme MLlib, Spark Streaming et GraphX.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son écosystème riche : Spark s'intègre bien avec d'autres outils de Big Data, tels que Hadoop HDFS, Apache Hive, et Apache Kafka.</li>\n</ul>\n<p><strong>Inconvénients de Spark</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa consommation mémoire : Spark nécessite une quantité importante de RAM pour traiter les données en mémoire, ce qui peut être coûteux et limiter son utilisation..</li>\n<li aria-level=\"1\">La courbe d'apprentissage : bien que Spark soit puissant, sa maîtrise nécessite du temps et des compétences en programmation, ce qui peut représenter un défi pour les débutants.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Pour les débutants, Spark peut être utilisé pour des analyses de données en temps réel, comme le traitement de flux de données provenant de capteurs IoT, ou pour des tâches de machine learning, comme la classification et la régression, en utilisant des ensembles de données d'entraînement.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Kafka : la gestion des flux de données en temps réel<br><br></strong></span></h3>\n<p><span style=\"color: #303f4b;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXd55WIFbqDZpP83OVagq4O4l1TwuBm0E-sC4WQlwtEs-ZqmdMufO6UQfROYK0Q_m4vcuMfvODbwhWGdph-2MszVJVbeRwuHD-F-ichhXp6y6C92Q4WoVBkh-9q2KEWtHS8qoN08cUdQY-iGhj5LIA?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"504\" height=\"584\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></p>\n<p>Conçue à l'origine par LinkedIn, <span style=\"font-weight: bold;\">Kafka</span> est devenue une solution populaire pour la construction de pipelines de données en temps réel et d'applications de streaming. Kafka permet de publier, de souscrire, de stocker et de traiter des flux de données en temps réel.</p>\n<p><strong>Les avantages de Kafka</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses hautes performances : Kafka est capable de gérer des milliers de messages par seconde.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa scalabilité : il peut facilement évoluer en ajoutant plus de nœuds à son cluster, ce qui permet de gérer des volumes de données croissants sans dégradation des performances.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Kafka</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa courbe d'apprentissage : la maîtrise de Kafka peut être complexe en raison de ses nombreux concepts avancés.</li>\n<li aria-level=\"1\">La gestion des ressources : il nécessite une configuration et une gestion minutieuses des ressources pour assurer des performances optimales, ce qui peut s’avérer complexe et coûteux.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Kafka peut être utilisé pour surveiller les transactions financières en temps réel, traiter les journaux de serveurs web pour détecter les anomalies, ou encore pour gérer les flux de données provenant de capteurs IoT.</p>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><br><br><span style=\"font-size: 20px; color: #444444;\">Tableau : La visualisation des données simplifiée<br><br></span></span></strong></h3>\n<p><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfZzftzes4AkPuXiBStK3xOIKBnrg5hd5gm9-OFjdSysHq_MDSsQHkPu96_efNUs3owLLU1osm1xff5P5jprDB11otEeVf4RKSfRZd_26nIyia_Zk-4YJUt1X9C_Znli4qtwa_SKYHvl6ITxCckWw?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"375\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"><br><br>Tableau est un outil de visualisation de données interactif qui aide à transformer les données en insights exploitables. Conçu pour être convivial, Tableau permet aux utilisateurs de créer facilement des visualisations dynamiques à partir de diverses sources de données. Il est particulièrement apprécié pour sa capacité à rendre les données accessibles même aux utilisateurs sans compétences techniques approfondies.</p>\n<p><strong>Les avantages de Tableau</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son interface intuitive : Tableau propose une interface utilisateur conviviale qui permet de créer des tableaux de bord et des visualisations de données sans avoir besoin de coder.</li>\n<li aria-level=\"1\">Une intégration facile : Tableau s'intègre avec une large gamme de sources de données, y compris les bases de données relationnelles, les feuilles de calcul, et les services cloud, facilitant ainsi l'importation et l'analyse des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">De puissantes capacités analytiques : les utilisateurs peuvent facilement explorer les données et générer des insights grâce à une variété d'outils analytiques avancés.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Tableau</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son coût : Tableau peut être coûteux, surtout pour les petites entreprises ou les indépendants.&nbsp;</li>\n<li aria-level=\"1\">La courbe d'apprentissage : maîtriser toutes les fonctionnalités avancées nécessite du temps.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Tableau peut être utilisé pour créer des visualisations de données claires et compréhensibles à partir de feuilles de calcul Excel ou de bases de données simples. Par exemple, il peut aider à suivre les performances des ventes, analyser les tendances de marché, ou encore visualiser des données démographiques pour des projets de recherche.</p>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><br><span style=\"font-size: 20px; color: #444444;\">MongoDB : la base de données NoSQL pour le Big Data<br><br></span></span></strong></h3>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXffi2ZjFTx_WpjBsQcfyBmwzNjiDl-G6rUpn7Gik_iKK-3jbiI-wy4DtfFq0b5lImQZmdZuRBVAnJXN9l8n5O-IgXbjg1bY1FLBvY3GMrjzx6UMAL_ZVlOQGTTHRFM7LXhPV-flJS-kZGXLZEVFNg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"369\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></strong></h3>\n<p><span style=\"font-weight: normal;\">MongoDB</span> est une base de données orientée document NoSQL qui permet de gérer des données non structurées. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, MongoDB stocke les données sous forme de documents JSON, ce qui offre une grande flexibilité.</p>\n<p><strong>Les avantages de MongoDB</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa flexibilité : MongoDB permet de stocker des données de différentes structures dans la même base de données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa facilité d'utilisation : MongoDB est conçu pour être facile à utiliser, avec une API simple et une documentation complète ce qui permet de démarrer rapidement.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa scalabilité : MongoDB supporte le “sharding”, une méthode de répartition des données sur plusieurs serveurs, ce qui permet de gérer de grandes quantités de données sans compromettre les performances.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de MongoDB</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses performances pour certaines requêtes complexes : bien que MongoDB soit performant pour de nombreuses opérations, certaines requêtes complexes peuvent être moins efficaces par rapport aux bases de données relationnelles.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa consommation de mémoire : MongoDB peut consommer plus de mémoire que d'autres systèmes de gestion de bases de données, ce qui peut nécessiter une planification et une gestion des ressources supplémentaires.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>MongoDB peut être utilisé pour des projets nécessitant une flexibilité dans la gestion des données, comme le développement d'applications web ou mobiles, le stockage de contenu généré par les utilisateurs, ou encore la gestion de catalogues de produits pour des sites e-commerce. MongoDB est particulièrement utile lorsque les données ne suivent pas une structure fixe et peuvent évoluer au fil du temps.<br><br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Flink : le traitement des flux de données en temps réel</strong></span></h3>\n<p><span style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\"><span style=\"font-weight: normal;\">Apache Flink </span>est un système de traitement distribué open-source conçu pour le streaming de données en temps réel. Il permet de traiter des flux de données avec une latence extrêmement faible et une grande précision. Flink est capable de traiter à la fois les données en flux continu et les données par lots, ce qui en fait un outil polyvalent pour diverses applications de traitement de données.</span></p>\n<p><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXeQ5OeEqXZdOEjaitvEHi-1yuan3CUxXii2Z1PiYhikWS9PQFm6Ml2Jp3YeWu4veUFoI8PaVFP5F5RnOIu2lXRvWPZKh7yrUjRBiswnR8JMv52ci2YEkM6n1Tod3yv8aWRwS-MTQVoWkQe8OBNQsg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"293\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>Les avantages de Flink</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses performances à faible latence : Flink est conçu pour offrir des performances à faible latence, ce qui le rend idéal pour les applications nécessitant un traitement rapide des données en temps réel.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son intégration avec d'autres systèmes : Flink s'intègre facilement avec de nombreux autres systèmes de Big Data, tels que Kafka, Hadoop, et Cassandra, permettant une interopérabilité fluide et une gestion efficace des données.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Flink</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa complexité de déploiement : la mise en place et le déploiement de Flink peuvent être complexes, nécessitant des connaissances techniques approfondies et une gestion rigoureuse des ressources.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa courbe d'apprentissage : maîtriser Flink peut nécessiter un investissement en temps pour comprendre ses nombreuses fonctionnalités et ses différentes APIs.</li>\n</ul>\n<p><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">Les exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Flink peut être utilisé pour des projets de streaming de données, comme la surveillance en temps réel des capteurs IoT, l'analyse en continu des logs de serveurs, ou encore le traitement en temps réel des transactions financières pour détecter des fraudes.<br><br></p>\n<p>Hadoop, Spark, Kafka, Tableau, MongoDB et Flink offrent des solutions puissantes pour la gestion, l'analyse et la visualisation des données massives. En choisissant et en utilisant les bons outils, les développeurs débutants ou en reconversion pourront non seulement simplifier leurs tâches mais aussi maximiser l'efficacité et la pertinence des analyses de données.</p>\n<p>Vous souhaitez devenir un professionnel de la data ? Formez-vous efficacement grâce à notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" style=\"font-weight: bold;\"><span> formation Data analyst sur 5 mois</span></a>, à suivre sur campus ou à distance. Vous avez déjà des compétences dans ce domaine ? Devenez un expert en suivant notre alternance <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\">Data &amp; IA Engineer sur 15 mois</a>, <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\"><span>réalisable à distance</span></a>.</p>", "postBodyRss" : "<p>Au sein de <a href=\" https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">notre formation en Data Analyse</a>, une multitude d'outils sont vus par nos élèves. Depuis déjà près d’une décennie, capter, stocker et analyser les données est devenu un enjeu critique pour toutes les entreprises et les institutions. Le Big Data permet d'améliorer leurs opérations, de mieux comprendre les comportements des clients et d'optimiser les processus décisionnels. Il est devenu un atout stratégique dans de nombreux secteurs. Au fur et à mesure la boîte à outils du Big Data n'a cessé de grandir. Voyons ensemble les principaux outils utilisés en Big Data sur différents niveaux : analytiques, open source, automatisations...</p>\n<!--more-->\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les 6 outils à connaître en Big Data</span></strong></h2>\n<p>Pour naviguer efficacement dans l'univers du Big Data, il est essentiel de s'équiper des bons outils. Ils vous permettront de gérer, analyser et visualiser les énormes volumes de données que vous rencontrerez.&nbsp;<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Hadoop : la base de l'écosystème Big Data<br><br></strong></span></h3>\n<p><strong><span style=\"font-size: 12px;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfz-zNidbV7sla6E-F63rntgtmgrXyXwQe1DE_U2Bg7DQ7GOCM_tOs4v9xY_R-2i6mLlbibkhZjDjP-Meq4aqeCfEEtrZ_WHQ6Rg5TsFtC2-jx95SqiZ4rYa3aWXjsOzAHAnzlQHlqiCHtStQXK?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"453\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"><br></span></strong></p>\n<p style=\"font-weight: normal;\">Hadoop est un framework open-source conçu pour le traitement distribué de grandes quantités de données. Il permet de diviser ces données en blocs plus petits qui sont ensuite traités en parallèle sur un cluster d'ordinateurs. Hadoop est composé de deux modules principaux : Hadoop Distributed File System (HDFS) pour le stockage des données, et MapReduce pour le traitement des données.</p>\n<p><strong>Les avantages de Hadoop</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son évolutivité : Hadoop peut facilement évoluer en ajoutant plus de nœuds au cluster. Cela signifie que vous pouvez gérer des volumes de données croissants sans modifier l'architecture existante.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa tolérance aux pannes : HDFS réplique les données sur plusieurs nœuds, garantissant qu'elles restent accessibles même en cas de défaillance d'un nœud.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son coût : Hadoop utilise du matériel standard, c’est donc une solution économique.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Hadoop</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa complexité de configuration : la mise en place et la configuration d'un cluster Hadoop peuvent être complexes, nécessitant des compétences techniques spécialisées.</li>\n<li aria-level=\"1\">La maintenance: La gestion et la maintenance d'un cluster Hadoop peuvent être chronophages, surtout pour les petites équipes ou les débutants.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Hadoop peut être utilisé pour analyser des journaux de serveurs web afin de comprendre les comportements des utilisateurs, ou pour traiter des ensembles de données dans des projets d'études de marché.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Spark : pour un traitement rapide des données<br><br></strong></span></h3>\n<p><span style=\"color: #303f4b;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfVJ4IgH4ZhYLh1bRupbjkbHFmd5ngVEDuUk8zR-aWKq9XszEasWQPEK_JtXGc6JaGMlEv8PZwFuDUkNyPicdF5E8_3HVcZ008mnHQwPprNaF3h94PzOICNZ0IcKM8ZzkFiQSwxppycaudH2YEObg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"255\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Spark </span>est un moteur de traitement de données rapide. Contrairement à Hadoop MapReduce, qui écrit les données intermédiaires sur le disque, Spark traite les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide pour certaines tâches. Spark supporte également un large éventail d'opérations analytiques, du traitement par lot au streaming en temps réel.</p>\n<p><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">Les avantages de Spark</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa vitesse : en traitant les données en mémoire, Spark est souvent 100 fois plus rapide que Hadoop MapReduce pour certaines tâches.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa polyvalence : Spark supporte divers langages de programmation, notamment Python, Java, et Scala. De plus, il peut gérer des tâches de machine learning, du streaming, et du traitement graphique avec des bibliothèques dédiées comme MLlib, Spark Streaming et GraphX.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son écosystème riche : Spark s'intègre bien avec d'autres outils de Big Data, tels que Hadoop HDFS, Apache Hive, et Apache Kafka.</li>\n</ul>\n<p><strong>Inconvénients de Spark</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa consommation mémoire : Spark nécessite une quantité importante de RAM pour traiter les données en mémoire, ce qui peut être coûteux et limiter son utilisation..</li>\n<li aria-level=\"1\">La courbe d'apprentissage : bien que Spark soit puissant, sa maîtrise nécessite du temps et des compétences en programmation, ce qui peut représenter un défi pour les débutants.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Pour les débutants, Spark peut être utilisé pour des analyses de données en temps réel, comme le traitement de flux de données provenant de capteurs IoT, ou pour des tâches de machine learning, comme la classification et la régression, en utilisant des ensembles de données d'entraînement.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Kafka : la gestion des flux de données en temps réel<br><br></strong></span></h3>\n<p><span style=\"color: #303f4b;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXd55WIFbqDZpP83OVagq4O4l1TwuBm0E-sC4WQlwtEs-ZqmdMufO6UQfROYK0Q_m4vcuMfvODbwhWGdph-2MszVJVbeRwuHD-F-ichhXp6y6C92Q4WoVBkh-9q2KEWtHS8qoN08cUdQY-iGhj5LIA?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"504\" height=\"584\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></p>\n<p>Conçue à l'origine par LinkedIn, <span style=\"font-weight: bold;\">Kafka</span> est devenue une solution populaire pour la construction de pipelines de données en temps réel et d'applications de streaming. Kafka permet de publier, de souscrire, de stocker et de traiter des flux de données en temps réel.</p>\n<p><strong>Les avantages de Kafka</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses hautes performances : Kafka est capable de gérer des milliers de messages par seconde.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa scalabilité : il peut facilement évoluer en ajoutant plus de nœuds à son cluster, ce qui permet de gérer des volumes de données croissants sans dégradation des performances.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Kafka</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa courbe d'apprentissage : la maîtrise de Kafka peut être complexe en raison de ses nombreux concepts avancés.</li>\n<li aria-level=\"1\">La gestion des ressources : il nécessite une configuration et une gestion minutieuses des ressources pour assurer des performances optimales, ce qui peut s’avérer complexe et coûteux.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Kafka peut être utilisé pour surveiller les transactions financières en temps réel, traiter les journaux de serveurs web pour détecter les anomalies, ou encore pour gérer les flux de données provenant de capteurs IoT.</p>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><br><br><span style=\"font-size: 20px; color: #444444;\">Tableau : La visualisation des données simplifiée<br><br></span></span></strong></h3>\n<p><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfZzftzes4AkPuXiBStK3xOIKBnrg5hd5gm9-OFjdSysHq_MDSsQHkPu96_efNUs3owLLU1osm1xff5P5jprDB11otEeVf4RKSfRZd_26nIyia_Zk-4YJUt1X9C_Znli4qtwa_SKYHvl6ITxCckWw?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"375\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"><br><br>Tableau est un outil de visualisation de données interactif qui aide à transformer les données en insights exploitables. Conçu pour être convivial, Tableau permet aux utilisateurs de créer facilement des visualisations dynamiques à partir de diverses sources de données. Il est particulièrement apprécié pour sa capacité à rendre les données accessibles même aux utilisateurs sans compétences techniques approfondies.</p>\n<p><strong>Les avantages de Tableau</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son interface intuitive : Tableau propose une interface utilisateur conviviale qui permet de créer des tableaux de bord et des visualisations de données sans avoir besoin de coder.</li>\n<li aria-level=\"1\">Une intégration facile : Tableau s'intègre avec une large gamme de sources de données, y compris les bases de données relationnelles, les feuilles de calcul, et les services cloud, facilitant ainsi l'importation et l'analyse des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">De puissantes capacités analytiques : les utilisateurs peuvent facilement explorer les données et générer des insights grâce à une variété d'outils analytiques avancés.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Tableau</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son coût : Tableau peut être coûteux, surtout pour les petites entreprises ou les indépendants.&nbsp;</li>\n<li aria-level=\"1\">La courbe d'apprentissage : maîtriser toutes les fonctionnalités avancées nécessite du temps.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Tableau peut être utilisé pour créer des visualisations de données claires et compréhensibles à partir de feuilles de calcul Excel ou de bases de données simples. Par exemple, il peut aider à suivre les performances des ventes, analyser les tendances de marché, ou encore visualiser des données démographiques pour des projets de recherche.</p>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><br><span style=\"font-size: 20px; color: #444444;\">MongoDB : la base de données NoSQL pour le Big Data<br><br></span></span></strong></h3>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXffi2ZjFTx_WpjBsQcfyBmwzNjiDl-G6rUpn7Gik_iKK-3jbiI-wy4DtfFq0b5lImQZmdZuRBVAnJXN9l8n5O-IgXbjg1bY1FLBvY3GMrjzx6UMAL_ZVlOQGTTHRFM7LXhPV-flJS-kZGXLZEVFNg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"369\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></strong></h3>\n<p><span style=\"font-weight: normal;\">MongoDB</span> est une base de données orientée document NoSQL qui permet de gérer des données non structurées. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, MongoDB stocke les données sous forme de documents JSON, ce qui offre une grande flexibilité.</p>\n<p><strong>Les avantages de MongoDB</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa flexibilité : MongoDB permet de stocker des données de différentes structures dans la même base de données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa facilité d'utilisation : MongoDB est conçu pour être facile à utiliser, avec une API simple et une documentation complète ce qui permet de démarrer rapidement.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa scalabilité : MongoDB supporte le “sharding”, une méthode de répartition des données sur plusieurs serveurs, ce qui permet de gérer de grandes quantités de données sans compromettre les performances.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de MongoDB</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses performances pour certaines requêtes complexes : bien que MongoDB soit performant pour de nombreuses opérations, certaines requêtes complexes peuvent être moins efficaces par rapport aux bases de données relationnelles.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa consommation de mémoire : MongoDB peut consommer plus de mémoire que d'autres systèmes de gestion de bases de données, ce qui peut nécessiter une planification et une gestion des ressources supplémentaires.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>MongoDB peut être utilisé pour des projets nécessitant une flexibilité dans la gestion des données, comme le développement d'applications web ou mobiles, le stockage de contenu généré par les utilisateurs, ou encore la gestion de catalogues de produits pour des sites e-commerce. MongoDB est particulièrement utile lorsque les données ne suivent pas une structure fixe et peuvent évoluer au fil du temps.<br><br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Flink : le traitement des flux de données en temps réel</strong></span></h3>\n<p><span style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\"><span style=\"font-weight: normal;\">Apache Flink </span>est un système de traitement distribué open-source conçu pour le streaming de données en temps réel. Il permet de traiter des flux de données avec une latence extrêmement faible et une grande précision. Flink est capable de traiter à la fois les données en flux continu et les données par lots, ce qui en fait un outil polyvalent pour diverses applications de traitement de données.</span></p>\n<p><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXeQ5OeEqXZdOEjaitvEHi-1yuan3CUxXii2Z1PiYhikWS9PQFm6Ml2Jp3YeWu4veUFoI8PaVFP5F5RnOIu2lXRvWPZKh7yrUjRBiswnR8JMv52ci2YEkM6n1Tod3yv8aWRwS-MTQVoWkQe8OBNQsg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"293\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>Les avantages de Flink</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses performances à faible latence : Flink est conçu pour offrir des performances à faible latence, ce qui le rend idéal pour les applications nécessitant un traitement rapide des données en temps réel.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son intégration avec d'autres systèmes : Flink s'intègre facilement avec de nombreux autres systèmes de Big Data, tels que Kafka, Hadoop, et Cassandra, permettant une interopérabilité fluide et une gestion efficace des données.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Flink</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa complexité de déploiement : la mise en place et le déploiement de Flink peuvent être complexes, nécessitant des connaissances techniques approfondies et une gestion rigoureuse des ressources.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa courbe d'apprentissage : maîtriser Flink peut nécessiter un investissement en temps pour comprendre ses nombreuses fonctionnalités et ses différentes APIs.</li>\n</ul>\n<p><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">Les exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Flink peut être utilisé pour des projets de streaming de données, comme la surveillance en temps réel des capteurs IoT, l'analyse en continu des logs de serveurs, ou encore le traitement en temps réel des transactions financières pour détecter des fraudes.<br><br></p>\n<p>Hadoop, Spark, Kafka, Tableau, MongoDB et Flink offrent des solutions puissantes pour la gestion, l'analyse et la visualisation des données massives. En choisissant et en utilisant les bons outils, les développeurs débutants ou en reconversion pourront non seulement simplifier leurs tâches mais aussi maximiser l'efficacité et la pertinence des analyses de données.</p>\n<p>Vous souhaitez devenir un professionnel de la data ? Formez-vous efficacement grâce à notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" style=\"font-weight: bold;\"><span> formation Data analyst sur 5 mois</span></a>, à suivre sur campus ou à distance. Vous avez déjà des compétences dans ce domaine ? 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Ils vous permettront de gérer, analyser et visualiser les énormes volumes de données que vous rencontrerez.&nbsp;<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Hadoop : la base de l'écosystème Big Data<br><br></strong></span></h3>\n<p><strong><span style=\"font-size: 12px;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfz-zNidbV7sla6E-F63rntgtmgrXyXwQe1DE_U2Bg7DQ7GOCM_tOs4v9xY_R-2i6mLlbibkhZjDjP-Meq4aqeCfEEtrZ_WHQ6Rg5TsFtC2-jx95SqiZ4rYa3aWXjsOzAHAnzlQHlqiCHtStQXK?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"453\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"><br></span></strong></p>\n<p style=\"font-weight: normal;\">Hadoop est un framework open-source conçu pour le traitement distribué de grandes quantités de données. Il permet de diviser ces données en blocs plus petits qui sont ensuite traités en parallèle sur un cluster d'ordinateurs. Hadoop est composé de deux modules principaux : Hadoop Distributed File System (HDFS) pour le stockage des données, et MapReduce pour le traitement des données.</p>\n<p><strong>Les avantages de Hadoop</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son évolutivité : Hadoop peut facilement évoluer en ajoutant plus de nœuds au cluster. Cela signifie que vous pouvez gérer des volumes de données croissants sans modifier l'architecture existante.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa tolérance aux pannes : HDFS réplique les données sur plusieurs nœuds, garantissant qu'elles restent accessibles même en cas de défaillance d'un nœud.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son coût : Hadoop utilise du matériel standard, c’est donc une solution économique.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Hadoop</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa complexité de configuration : la mise en place et la configuration d'un cluster Hadoop peuvent être complexes, nécessitant des compétences techniques spécialisées.</li>\n<li aria-level=\"1\">La maintenance: La gestion et la maintenance d'un cluster Hadoop peuvent être chronophages, surtout pour les petites équipes ou les débutants.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Hadoop peut être utilisé pour analyser des journaux de serveurs web afin de comprendre les comportements des utilisateurs, ou pour traiter des ensembles de données dans des projets d'études de marché.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Spark : pour un traitement rapide des données<br><br></strong></span></h3>\n<p><span style=\"color: #303f4b;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfVJ4IgH4ZhYLh1bRupbjkbHFmd5ngVEDuUk8zR-aWKq9XszEasWQPEK_JtXGc6JaGMlEv8PZwFuDUkNyPicdF5E8_3HVcZ008mnHQwPprNaF3h94PzOICNZ0IcKM8ZzkFiQSwxppycaudH2YEObg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"255\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></p>\n<p><span style=\"font-weight: bold;\">Apache Spark </span>est un moteur de traitement de données rapide. Contrairement à Hadoop MapReduce, qui écrit les données intermédiaires sur le disque, Spark traite les données en mémoire, ce qui le rend beaucoup plus rapide pour certaines tâches. Spark supporte également un large éventail d'opérations analytiques, du traitement par lot au streaming en temps réel.</p>\n<p><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">Les avantages de Spark</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa vitesse : en traitant les données en mémoire, Spark est souvent 100 fois plus rapide que Hadoop MapReduce pour certaines tâches.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa polyvalence : Spark supporte divers langages de programmation, notamment Python, Java, et Scala. De plus, il peut gérer des tâches de machine learning, du streaming, et du traitement graphique avec des bibliothèques dédiées comme MLlib, Spark Streaming et GraphX.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son écosystème riche : Spark s'intègre bien avec d'autres outils de Big Data, tels que Hadoop HDFS, Apache Hive, et Apache Kafka.</li>\n</ul>\n<p><strong>Inconvénients de Spark</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa consommation mémoire : Spark nécessite une quantité importante de RAM pour traiter les données en mémoire, ce qui peut être coûteux et limiter son utilisation..</li>\n<li aria-level=\"1\">La courbe d'apprentissage : bien que Spark soit puissant, sa maîtrise nécessite du temps et des compétences en programmation, ce qui peut représenter un défi pour les débutants.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Pour les débutants, Spark peut être utilisé pour des analyses de données en temps réel, comme le traitement de flux de données provenant de capteurs IoT, ou pour des tâches de machine learning, comme la classification et la régression, en utilisant des ensembles de données d'entraînement.<br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Kafka : la gestion des flux de données en temps réel<br><br></strong></span></h3>\n<p><span style=\"color: #303f4b;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXd55WIFbqDZpP83OVagq4O4l1TwuBm0E-sC4WQlwtEs-ZqmdMufO6UQfROYK0Q_m4vcuMfvODbwhWGdph-2MszVJVbeRwuHD-F-ichhXp6y6C92Q4WoVBkh-9q2KEWtHS8qoN08cUdQY-iGhj5LIA?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"504\" height=\"584\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></p>\n<p>Conçue à l'origine par LinkedIn, <span style=\"font-weight: bold;\">Kafka</span> est devenue une solution populaire pour la construction de pipelines de données en temps réel et d'applications de streaming. Kafka permet de publier, de souscrire, de stocker et de traiter des flux de données en temps réel.</p>\n<p><strong>Les avantages de Kafka</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses hautes performances : Kafka est capable de gérer des milliers de messages par seconde.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa scalabilité : il peut facilement évoluer en ajoutant plus de nœuds à son cluster, ce qui permet de gérer des volumes de données croissants sans dégradation des performances.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Kafka</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa courbe d'apprentissage : la maîtrise de Kafka peut être complexe en raison de ses nombreux concepts avancés.</li>\n<li aria-level=\"1\">La gestion des ressources : il nécessite une configuration et une gestion minutieuses des ressources pour assurer des performances optimales, ce qui peut s’avérer complexe et coûteux.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Kafka peut être utilisé pour surveiller les transactions financières en temps réel, traiter les journaux de serveurs web pour détecter les anomalies, ou encore pour gérer les flux de données provenant de capteurs IoT.</p>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><br><br><span style=\"font-size: 20px; color: #444444;\">Tableau : La visualisation des données simplifiée<br><br></span></span></strong></h3>\n<p><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfZzftzes4AkPuXiBStK3xOIKBnrg5hd5gm9-OFjdSysHq_MDSsQHkPu96_efNUs3owLLU1osm1xff5P5jprDB11otEeVf4RKSfRZd_26nIyia_Zk-4YJUt1X9C_Znli4qtwa_SKYHvl6ITxCckWw?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"375\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"><br><br>Tableau est un outil de visualisation de données interactif qui aide à transformer les données en insights exploitables. Conçu pour être convivial, Tableau permet aux utilisateurs de créer facilement des visualisations dynamiques à partir de diverses sources de données. Il est particulièrement apprécié pour sa capacité à rendre les données accessibles même aux utilisateurs sans compétences techniques approfondies.</p>\n<p><strong>Les avantages de Tableau</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son interface intuitive : Tableau propose une interface utilisateur conviviale qui permet de créer des tableaux de bord et des visualisations de données sans avoir besoin de coder.</li>\n<li aria-level=\"1\">Une intégration facile : Tableau s'intègre avec une large gamme de sources de données, y compris les bases de données relationnelles, les feuilles de calcul, et les services cloud, facilitant ainsi l'importation et l'analyse des données.</li>\n<li aria-level=\"1\">De puissantes capacités analytiques : les utilisateurs peuvent facilement explorer les données et générer des insights grâce à une variété d'outils analytiques avancés.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Tableau</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Son coût : Tableau peut être coûteux, surtout pour les petites entreprises ou les indépendants.&nbsp;</li>\n<li aria-level=\"1\">La courbe d'apprentissage : maîtriser toutes les fonctionnalités avancées nécessite du temps.</li>\n</ul>\n<p><strong>Exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Tableau peut être utilisé pour créer des visualisations de données claires et compréhensibles à partir de feuilles de calcul Excel ou de bases de données simples. Par exemple, il peut aider à suivre les performances des ventes, analyser les tendances de marché, ou encore visualiser des données démographiques pour des projets de recherche.</p>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><br><span style=\"font-size: 20px; color: #444444;\">MongoDB : la base de données NoSQL pour le Big Data<br><br></span></span></strong></h3>\n<h3><strong><span style=\"font-size: 12px; color: #000000;\"><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXffi2ZjFTx_WpjBsQcfyBmwzNjiDl-G6rUpn7Gik_iKK-3jbiI-wy4DtfFq0b5lImQZmdZuRBVAnJXN9l8n5O-IgXbjg1bY1FLBvY3GMrjzx6UMAL_ZVlOQGTTHRFM7LXhPV-flJS-kZGXLZEVFNg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"369\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></span></strong></h3>\n<p><span style=\"font-weight: normal;\">MongoDB</span> est une base de données orientée document NoSQL qui permet de gérer des données non structurées. Contrairement aux bases de données relationnelles traditionnelles, MongoDB stocke les données sous forme de documents JSON, ce qui offre une grande flexibilité.</p>\n<p><strong>Les avantages de MongoDB</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa flexibilité : MongoDB permet de stocker des données de différentes structures dans la même base de données.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa facilité d'utilisation : MongoDB est conçu pour être facile à utiliser, avec une API simple et une documentation complète ce qui permet de démarrer rapidement.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa scalabilité : MongoDB supporte le “sharding”, une méthode de répartition des données sur plusieurs serveurs, ce qui permet de gérer de grandes quantités de données sans compromettre les performances.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de MongoDB</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses performances pour certaines requêtes complexes : bien que MongoDB soit performant pour de nombreuses opérations, certaines requêtes complexes peuvent être moins efficaces par rapport aux bases de données relationnelles.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa consommation de mémoire : MongoDB peut consommer plus de mémoire que d'autres systèmes de gestion de bases de données, ce qui peut nécessiter une planification et une gestion des ressources supplémentaires.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>MongoDB peut être utilisé pour des projets nécessitant une flexibilité dans la gestion des données, comme le développement d'applications web ou mobiles, le stockage de contenu généré par les utilisateurs, ou encore la gestion de catalogues de produits pour des sites e-commerce. MongoDB est particulièrement utile lorsque les données ne suivent pas une structure fixe et peuvent évoluer au fil du temps.<br><br><br></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><span style=\"color: #444444;\"><strong>Flink : le traitement des flux de données en temps réel</strong></span></h3>\n<p><span style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\"><span style=\"font-weight: normal;\">Apache Flink </span>est un système de traitement distribué open-source conçu pour le streaming de données en temps réel. Il permet de traiter des flux de données avec une latence extrêmement faible et une grande précision. Flink est capable de traiter à la fois les données en flux continu et les données par lots, ce qui en fait un outil polyvalent pour diverses applications de traitement de données.</span></p>\n<p><img src=\"https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXeQ5OeEqXZdOEjaitvEHi-1yuan3CUxXii2Z1PiYhikWS9PQFm6Ml2Jp3YeWu4veUFoI8PaVFP5F5RnOIu2lXRvWPZKh7yrUjRBiswnR8JMv52ci2YEkM6n1Tod3yv8aWRwS-MTQVoWkQe8OBNQsg?key=3JdzNmTfwiEHyCs6DsKkcA\" width=\"602\" height=\"293\" loading=\"lazy\" style=\"margin-left: auto; margin-right: auto; display: block;\"></p>\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>Les avantages de Flink</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Ses performances à faible latence : Flink est conçu pour offrir des performances à faible latence, ce qui le rend idéal pour les applications nécessitant un traitement rapide des données en temps réel.</li>\n<li aria-level=\"1\">Son intégration avec d'autres systèmes : Flink s'intègre facilement avec de nombreux autres systèmes de Big Data, tels que Kafka, Hadoop, et Cassandra, permettant une interopérabilité fluide et une gestion efficace des données.</li>\n</ul>\n<p><strong>Les inconvénients de Flink</strong></p>\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Sa complexité de déploiement : la mise en place et le déploiement de Flink peuvent être complexes, nécessitant des connaissances techniques approfondies et une gestion rigoureuse des ressources.</li>\n<li aria-level=\"1\">Sa courbe d'apprentissage : maîtriser Flink peut nécessiter un investissement en temps pour comprendre ses nombreuses fonctionnalités et ses différentes APIs.</li>\n</ul>\n<p><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">Les exemples d’applications concrètes</strong></p>\n<p>Flink peut être utilisé pour des projets de streaming de données, comme la surveillance en temps réel des capteurs IoT, l'analyse en continu des logs de serveurs, ou encore le traitement en temps réel des transactions financières pour détecter des fraudes.<br><br></p>\n<p>Hadoop, Spark, Kafka, Tableau, MongoDB et Flink offrent des solutions puissantes pour la gestion, l'analyse et la visualisation des données massives. En choisissant et en utilisant les bons outils, les développeurs débutants ou en reconversion pourront non seulement simplifier leurs tâches mais aussi maximiser l'efficacité et la pertinence des analyses de données.</p>\n<p>Vous souhaitez devenir un professionnel de la data ? Formez-vous efficacement grâce à notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" style=\"font-weight: bold;\"><span> formation Data analyst sur 5 mois</span></a>, à suivre sur campus ou à distance. Vous avez déjà des compétences dans ce domaine ? Devenez un expert en suivant notre alternance <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"font-weight: bold;\">Data &amp; IA Engineer sur 15 mois</a>, <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\"><span>réalisable à distance</span></a>.</p>", "rssSummary" : "<p>Au sein de <a href=\" https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\">notre formation en Data Analyse</a>, une multitude d'outils sont vus par nos élèves. Depuis déjà près d’une décennie, capter, stocker et analyser les données est devenu un enjeu critique pour toutes les entreprises et les institutions. Le Big Data permet d'améliorer leurs opérations, de mieux comprendre les comportements des clients et d'optimiser les processus décisionnels. Il est devenu un atout stratégique dans de nombreux secteurs. 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  • Quels sont les langages de manipulation de données ?

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<strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n<!--more--><p>Un <strong>langage de manipulation de données</strong> (ou DML, Data Manipulation Language en anglais) est un ensemble d'instructions utilisé pour accéder, modifier, supprimer et insérer des données dans une base de données. Il existe plusieurs langages dédiés à la gestion et à la manipulation des données, chacun ayant ses spécificités en fonction du système de base de données utilisé.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">SQL : Le langage de manipulation de données incontournable</span></strong></h2>\n<p>Le <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-sql-et-devenir-un-expert\" rel=\"noopener\"><strong>SQL</strong></a> (Structured Query Language) est le langage de référence lorsqu'il s'agit de manipuler des données dans une base relationnelle. Que ce soit pour une petite base de données ou pour des systèmes complexes à grande échelle, SQL est omniprésent. Il est structuré autour de deux sous-catégories principales : le <strong>langage de manipulation de données</strong> (DML) et le <strong>langage de contrôle de données</strong> (LCD ou DCL en anglais).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les principales requêtes SQL pour manipuler les données</span></strong></h3>\n<p>Les requêtes DML en SQL permettent de manipuler les données contenues dans une base. Voici quelques exemples des commandes les plus courantes :</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>1. SELECT</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p style=\"font-weight: normal;\">La commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">SELECT</span> est sans doute la plus utilisée. Elle permet de récupérer des données dans une table en fonction de critères spécifiques. Voici un exemple simple de requête :</p>\n{% module_block module \"widget_358becbc-cec7-4708-9316-3b0035db7c47\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{% raw %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_9c4701c7-101e-40d5-ba0d-b4e7af5f3bc0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Cette requête renverra tous les utilisateurs ayant plus de 30 ans.</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. INSERT INTO</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p>Cette commande est utilisée pour insérer de nouvelles données dans une table. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfab55f2-5644-4d80-b733-36d2b3537da6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">INSERT INTO</span> utilisateurs (nom, age) <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">VALUES <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #000000;\\\">(</span>'Jean'<span style=\\\"color: #000000;\\\">,</span> <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">25</span><span style=\\\"color: #000000;\\\">)</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">3. UPDATE</strong></h4>\n<p>Pour modifier des données existantes, la commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">UPDATE</span> est utilisée. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_3efba7be-0f46-4e74-b74f-cee2491ff6f9\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">UPDATE </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SET<span style=\\\"color: #ffffff;\\\"> </span><span style=\\\"color: #000000;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">age =</span> </span><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">26 </span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">4. DELETE</strong></h4>\n<br>\n<p>Enfin, la commande<span style=\"font-weight: bold;\"> <span style=\"color: #188038;\">DELETE</span></span> permet de supprimer des lignes dans une table. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfcfb3d7-8712-4a32-8f61-36312f0a2bd0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">DELETE FROM </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">&nbsp;</span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<br>\n<p>Ces quatre commandes forment le cœur des interactions DML avec les bases de données relationnelles. Cependant, pour sécuriser et encadrer ces actions, SQL inclut également un <strong>langage de contrôle de données</strong>.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong><span style=\"font-size: 17px; color: #000000;\">Le langage de contrôle de données (LCD/DCL) en SQL</span></strong></h2>\n<p>Le <strong>langage de contrôle de données</strong> ou DCL (Data Control Language) en anglais, permet de définir qui peut accéder à quoi dans une base de données. Le contrôle des permissions et des accès est essentiel pour protéger les données sensibles et garantir leur intégrité.</p>\n<p>Voici deux des commandes principales en SQL DCL :</p>\n<p><strong>1. GRANT</strong><strong><br></strong>Cette commande permet d'accorder des permissions spécifiques à un utilisateur. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_870ac2fb-5dc3-4980-91c7-2808ea2c7a43\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">, </span>INSERT ON </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\"> </span>TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_150c986e-94b7-432b-bda7-95fb57a9585d\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">,</span> INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Ici, l’utilisateur <span style=\"color: #188038;\">analyste</span> se voit accorder le droit de lire et d’insérer des données dans la table <span style=\"color: #188038;\">utilisateurs</span>.</p>\n<p><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. REVOKE</strong></span><strong><br></strong>À l’inverse, la commande <span style=\"color: #188038;\">REVOKE</span> permet de retirer les permissions précédemment accordées. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_ff5b570f-27fa-4355-94fa-80bc0f3740e6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">REVOKE&nbsp;INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Le DCL s'avère crucial dans les environnements professionnels, notamment pour les entreprises où plusieurs utilisateurs doivent interagir avec les bases de données sans pour autant avoir tous les mêmes droits.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">D'autres langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Bien que SQL soit le langage le plus utilisé, d'autres outils et langages permettent de manipuler les données :</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>NoSQL</strong></h3>\n<p>Contrairement à SQL, les bases de données NoSQL (comme <a href=\"/fr-fr/blog/les-5-meilleures-bases-de-donn%C3%A9es-open-source\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">MongoDB</span></a> ou Cassandra) ne sont pas basées sur des relations entre les données. Elles sont particulièrement adaptées aux grandes quantités de données non structurées. Bien que NoSQL soit un terme global, plusieurs sous-langages et requêtes spécifiques permettent de manipuler ces données, comme les commandes CRUD (Create, Read, Update, Delete).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Python et Pandas</strong></h3>\nEn dehors des bases de données traditionnelles, des langages comme Python avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>bibliothèques</strong></a> telles que <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>Pandas</strong> </a>sont également utilisés pour manipuler des données massives, notamment dans le cadre de l'analyse de données. Pandas permet, par exemple, de trier, filtrer, et agréger de grandes quantités de données stockées dans des fichiers ou des bases de données.<br>\n<h2>&nbsp;</h2>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Que vous soyez un développeur, un data analyst ou un architecte de données, la maîtrise des langages de manipulation et de contrôle des données est essentielle. SQL reste la pierre angulaire de cette manipulation grâce à sa simplicité et sa puissance, mais il existe de nombreuses autres options selon les besoins et la structure des données.</p>\n<p>Vous voulez aller plus loin dans l'apprentissage des compétences en manipulation de données ? Découvrez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\"><span> </span><span style=\"text-decoration: none;\"><span style=\"color: #000000; font-weight: bold;\">formation Data Analyst</span></span></a> pour acquérir toutes les compétences nécessaires pour manipuler efficacement les données dans le monde professionnel.</p>", "head_html" : null, "post_body" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n<!--more--><p>Un <strong>langage de manipulation de données</strong> (ou DML, Data Manipulation Language en anglais) est un ensemble d'instructions utilisé pour accéder, modifier, supprimer et insérer des données dans une base de données. Il existe plusieurs langages dédiés à la gestion et à la manipulation des données, chacun ayant ses spécificités en fonction du système de base de données utilisé.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">SQL : Le langage de manipulation de données incontournable</span></strong></h2>\n<p>Le <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-sql-et-devenir-un-expert\" rel=\"noopener\"><strong>SQL</strong></a> (Structured Query Language) est le langage de référence lorsqu'il s'agit de manipuler des données dans une base relationnelle. Que ce soit pour une petite base de données ou pour des systèmes complexes à grande échelle, SQL est omniprésent. Il est structuré autour de deux sous-catégories principales : le <strong>langage de manipulation de données</strong> (DML) et le <strong>langage de contrôle de données</strong> (LCD ou DCL en anglais).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les principales requêtes SQL pour manipuler les données</span></strong></h3>\n<p>Les requêtes DML en SQL permettent de manipuler les données contenues dans une base. Voici quelques exemples des commandes les plus courantes :</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>1. SELECT</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p style=\"font-weight: normal;\">La commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">SELECT</span> est sans doute la plus utilisée. Elle permet de récupérer des données dans une table en fonction de critères spécifiques. Voici un exemple simple de requête :</p>\n{% module_block module \"widget_358becbc-cec7-4708-9316-3b0035db7c47\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_9c4701c7-101e-40d5-ba0d-b4e7af5f3bc0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Cette requête renverra tous les utilisateurs ayant plus de 30 ans.</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. INSERT INTO</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p>Cette commande est utilisée pour insérer de nouvelles données dans une table. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfab55f2-5644-4d80-b733-36d2b3537da6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">INSERT INTO</span> utilisateurs (nom, age) <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">VALUES <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #000000;\\\">(</span>'Jean'<span style=\\\"color: #000000;\\\">,</span> <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">25</span><span style=\\\"color: #000000;\\\">)</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">3. UPDATE</strong></h4>\n<p>Pour modifier des données existantes, la commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">UPDATE</span> est utilisée. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_3efba7be-0f46-4e74-b74f-cee2491ff6f9\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">UPDATE </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SET<span style=\\\"color: #ffffff;\\\"> </span><span style=\\\"color: #000000;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">age =</span> </span><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">26 </span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">4. DELETE</strong></h4>\n<br>\n<p>Enfin, la commande<span style=\"font-weight: bold;\"> <span style=\"color: #188038;\">DELETE</span></span> permet de supprimer des lignes dans une table. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfcfb3d7-8712-4a32-8f61-36312f0a2bd0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">DELETE FROM </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">&nbsp;</span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<br>\n<p>Ces quatre commandes forment le cœur des interactions DML avec les bases de données relationnelles. Cependant, pour sécuriser et encadrer ces actions, SQL inclut également un <strong>langage de contrôle de données</strong>.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong><span style=\"font-size: 17px; color: #000000;\">Le langage de contrôle de données (LCD/DCL) en SQL</span></strong></h2>\n<p>Le <strong>langage de contrôle de données</strong> ou DCL (Data Control Language) en anglais, permet de définir qui peut accéder à quoi dans une base de données. Le contrôle des permissions et des accès est essentiel pour protéger les données sensibles et garantir leur intégrité.</p>\n<p>Voici deux des commandes principales en SQL DCL :</p>\n<p><strong>1. GRANT</strong><strong><br></strong>Cette commande permet d'accorder des permissions spécifiques à un utilisateur. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_870ac2fb-5dc3-4980-91c7-2808ea2c7a43\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">, </span>INSERT ON </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\"> </span>TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_150c986e-94b7-432b-bda7-95fb57a9585d\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">,</span> INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Ici, l’utilisateur <span style=\"color: #188038;\">analyste</span> se voit accorder le droit de lire et d’insérer des données dans la table <span style=\"color: #188038;\">utilisateurs</span>.</p>\n<p><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. REVOKE</strong></span><strong><br></strong>À l’inverse, la commande <span style=\"color: #188038;\">REVOKE</span> permet de retirer les permissions précédemment accordées. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_ff5b570f-27fa-4355-94fa-80bc0f3740e6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">REVOKE&nbsp;INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Le DCL s'avère crucial dans les environnements professionnels, notamment pour les entreprises où plusieurs utilisateurs doivent interagir avec les bases de données sans pour autant avoir tous les mêmes droits.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">D'autres langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Bien que SQL soit le langage le plus utilisé, d'autres outils et langages permettent de manipuler les données :</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>NoSQL</strong></h3>\n<p>Contrairement à SQL, les bases de données NoSQL (comme <a href=\"/fr-fr/blog/les-5-meilleures-bases-de-donn%C3%A9es-open-source\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">MongoDB</span></a> ou Cassandra) ne sont pas basées sur des relations entre les données. Elles sont particulièrement adaptées aux grandes quantités de données non structurées. Bien que NoSQL soit un terme global, plusieurs sous-langages et requêtes spécifiques permettent de manipuler ces données, comme les commandes CRUD (Create, Read, Update, Delete).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Python et Pandas</strong></h3>\nEn dehors des bases de données traditionnelles, des langages comme Python avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>bibliothèques</strong></a> telles que <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>Pandas</strong> </a>sont également utilisés pour manipuler des données massives, notamment dans le cadre de l'analyse de données. Pandas permet, par exemple, de trier, filtrer, et agréger de grandes quantités de données stockées dans des fichiers ou des bases de données.<br>\n<h2>&nbsp;</h2>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Que vous soyez un développeur, un data analyst ou un architecte de données, la maîtrise des langages de manipulation et de contrôle des données est essentielle. SQL reste la pierre angulaire de cette manipulation grâce à sa simplicité et sa puissance, mais il existe de nombreuses autres options selon les besoins et la structure des données.</p>\n<p>Vous voulez aller plus loin dans l'apprentissage des compétences en manipulation de données ? Découvrez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\"><span> </span><span style=\"text-decoration: none;\"><span style=\"color: #000000; font-weight: bold;\">formation Data Analyst</span></span></a> pour acquérir toutes les compétences nécessaires pour manipuler efficacement les données dans le monde professionnel.</p>", "topic_ids" : [ 112529293687, 103173212302 ], "html_title" : null, "rss_summary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n", "campaign_utm" : null, "post_summary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. 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Ils permettent non seulement d'extraire et d’organiser ces informations précieuses, mais aussi de les modifier pour répondre à des besoins spécifiques.\n\nQue vous soyez débutant ou curieux d’approfondir vos connaissances, découvrez comment ces langages transforment des données brutes en informations exploitables.", "tweet_immediately" : false, "use_featured_image" : true, "last_edit_update_id" : null, "public_access_rules" : [ ], "publish_immediately" : false, "attached_stylesheets" : [ ], "featured_image_width" : 5760, "is_crawlable_by_bots" : false, "last_edit_session_id" : null, "featured_image_height" : 3840, "scheduled_update_date" : 0, "link_rel_canonical_url" : "", "featured_image_alt_text" : "jeune homme avec lunette concentré sur son ordinateur tableau de donnée data visualisation", "past_mab_experiment_ids" : [ ], "blog_post_schedule_task_uid" : null, "public_access_rules_enabled" : false, "blog_publish_to_social_media_task" : "DONE_NOT_SENT", "enable_google_amp_output_override" : false }, "metaDescription" : "Les données sont devenues la nouvelle monnaie. 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Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n<!--more--><p>Un <strong>langage de manipulation de données</strong> (ou DML, Data Manipulation Language en anglais) est un ensemble d'instructions utilisé pour accéder, modifier, supprimer et insérer des données dans une base de données. Il existe plusieurs langages dédiés à la gestion et à la manipulation des données, chacun ayant ses spécificités en fonction du système de base de données utilisé.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">SQL : Le langage de manipulation de données incontournable</span></strong></h2>\n<p>Le <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-sql-et-devenir-un-expert\" rel=\"noopener\"><strong>SQL</strong></a> (Structured Query Language) est le langage de référence lorsqu'il s'agit de manipuler des données dans une base relationnelle. Que ce soit pour une petite base de données ou pour des systèmes complexes à grande échelle, SQL est omniprésent. Il est structuré autour de deux sous-catégories principales : le <strong>langage de manipulation de données</strong> (DML) et le <strong>langage de contrôle de données</strong> (LCD ou DCL en anglais).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les principales requêtes SQL pour manipuler les données</span></strong></h3>\n<p>Les requêtes DML en SQL permettent de manipuler les données contenues dans une base. Voici quelques exemples des commandes les plus courantes :</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>1. SELECT</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p style=\"font-weight: normal;\">La commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">SELECT</span> est sans doute la plus utilisée. Elle permet de récupérer des données dans une table en fonction de critères spécifiques. Voici un exemple simple de requête :</p>\n{% module_block module \"widget_358becbc-cec7-4708-9316-3b0035db7c47\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_9c4701c7-101e-40d5-ba0d-b4e7af5f3bc0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Cette requête renverra tous les utilisateurs ayant plus de 30 ans.</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. INSERT INTO</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p>Cette commande est utilisée pour insérer de nouvelles données dans une table. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfab55f2-5644-4d80-b733-36d2b3537da6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">INSERT INTO</span> utilisateurs (nom, age) <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">VALUES <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #000000;\\\">(</span>'Jean'<span style=\\\"color: #000000;\\\">,</span> <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">25</span><span style=\\\"color: #000000;\\\">)</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">3. UPDATE</strong></h4>\n<p>Pour modifier des données existantes, la commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">UPDATE</span> est utilisée. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_3efba7be-0f46-4e74-b74f-cee2491ff6f9\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">UPDATE </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SET<span style=\\\"color: #ffffff;\\\"> </span><span style=\\\"color: #000000;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">age =</span> </span><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">26 </span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">4. DELETE</strong></h4>\n<br>\n<p>Enfin, la commande<span style=\"font-weight: bold;\"> <span style=\"color: #188038;\">DELETE</span></span> permet de supprimer des lignes dans une table. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfcfb3d7-8712-4a32-8f61-36312f0a2bd0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">DELETE FROM </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">&nbsp;</span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<br>\n<p>Ces quatre commandes forment le cœur des interactions DML avec les bases de données relationnelles. Cependant, pour sécuriser et encadrer ces actions, SQL inclut également un <strong>langage de contrôle de données</strong>.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong><span style=\"font-size: 17px; color: #000000;\">Le langage de contrôle de données (LCD/DCL) en SQL</span></strong></h2>\n<p>Le <strong>langage de contrôle de données</strong> ou DCL (Data Control Language) en anglais, permet de définir qui peut accéder à quoi dans une base de données. Le contrôle des permissions et des accès est essentiel pour protéger les données sensibles et garantir leur intégrité.</p>\n<p>Voici deux des commandes principales en SQL DCL :</p>\n<p><strong>1. GRANT</strong><strong><br></strong>Cette commande permet d'accorder des permissions spécifiques à un utilisateur. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_870ac2fb-5dc3-4980-91c7-2808ea2c7a43\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">, </span>INSERT ON </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\"> </span>TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_150c986e-94b7-432b-bda7-95fb57a9585d\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">,</span> INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Ici, l’utilisateur <span style=\"color: #188038;\">analyste</span> se voit accorder le droit de lire et d’insérer des données dans la table <span style=\"color: #188038;\">utilisateurs</span>.</p>\n<p><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. REVOKE</strong></span><strong><br></strong>À l’inverse, la commande <span style=\"color: #188038;\">REVOKE</span> permet de retirer les permissions précédemment accordées. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_ff5b570f-27fa-4355-94fa-80bc0f3740e6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">REVOKE&nbsp;INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Le DCL s'avère crucial dans les environnements professionnels, notamment pour les entreprises où plusieurs utilisateurs doivent interagir avec les bases de données sans pour autant avoir tous les mêmes droits.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">D'autres langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Bien que SQL soit le langage le plus utilisé, d'autres outils et langages permettent de manipuler les données :</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>NoSQL</strong></h3>\n<p>Contrairement à SQL, les bases de données NoSQL (comme <a href=\"/fr-fr/blog/les-5-meilleures-bases-de-donn%C3%A9es-open-source\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">MongoDB</span></a> ou Cassandra) ne sont pas basées sur des relations entre les données. Elles sont particulièrement adaptées aux grandes quantités de données non structurées. Bien que NoSQL soit un terme global, plusieurs sous-langages et requêtes spécifiques permettent de manipuler ces données, comme les commandes CRUD (Create, Read, Update, Delete).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Python et Pandas</strong></h3>\nEn dehors des bases de données traditionnelles, des langages comme Python avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>bibliothèques</strong></a> telles que <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>Pandas</strong> </a>sont également utilisés pour manipuler des données massives, notamment dans le cadre de l'analyse de données. Pandas permet, par exemple, de trier, filtrer, et agréger de grandes quantités de données stockées dans des fichiers ou des bases de données.<br>\n<h2>&nbsp;</h2>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Que vous soyez un développeur, un data analyst ou un architecte de données, la maîtrise des langages de manipulation et de contrôle des données est essentielle. SQL reste la pierre angulaire de cette manipulation grâce à sa simplicité et sa puissance, mais il existe de nombreuses autres options selon les besoins et la structure des données.</p>\n<p>Vous voulez aller plus loin dans l'apprentissage des compétences en manipulation de données ? Découvrez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\"><span> </span><span style=\"text-decoration: none;\"><span style=\"color: #000000; font-weight: bold;\">formation Data Analyst</span></span></a> pour acquérir toutes les compétences nécessaires pour manipuler efficacement les données dans le monde professionnel.</p>", "postBodyRss" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n<!--more--><p>Un <strong>langage de manipulation de données</strong> (ou DML, Data Manipulation Language en anglais) est un ensemble d'instructions utilisé pour accéder, modifier, supprimer et insérer des données dans une base de données. Il existe plusieurs langages dédiés à la gestion et à la manipulation des données, chacun ayant ses spécificités en fonction du système de base de données utilisé.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">SQL : Le langage de manipulation de données incontournable</span></strong></h2>\n<p>Le <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-sql-et-devenir-un-expert\" rel=\"noopener\"><strong>SQL</strong></a> (Structured Query Language) est le langage de référence lorsqu'il s'agit de manipuler des données dans une base relationnelle. Que ce soit pour une petite base de données ou pour des systèmes complexes à grande échelle, SQL est omniprésent. Il est structuré autour de deux sous-catégories principales : le <strong>langage de manipulation de données</strong> (DML) et le <strong>langage de contrôle de données</strong> (LCD ou DCL en anglais).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les principales requêtes SQL pour manipuler les données</span></strong></h3>\n<p>Les requêtes DML en SQL permettent de manipuler les données contenues dans une base. Voici quelques exemples des commandes les plus courantes :</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>1. SELECT</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p style=\"font-weight: normal;\">La commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">SELECT</span> est sans doute la plus utilisée. Elle permet de récupérer des données dans une table en fonction de critères spécifiques. Voici un exemple simple de requête :</p>\n{% module_block module \"widget_358becbc-cec7-4708-9316-3b0035db7c47\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_9c4701c7-101e-40d5-ba0d-b4e7af5f3bc0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Cette requête renverra tous les utilisateurs ayant plus de 30 ans.</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. INSERT INTO</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p>Cette commande est utilisée pour insérer de nouvelles données dans une table. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfab55f2-5644-4d80-b733-36d2b3537da6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">INSERT INTO</span> utilisateurs (nom, age) <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">VALUES <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #000000;\\\">(</span>'Jean'<span style=\\\"color: #000000;\\\">,</span> <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">25</span><span style=\\\"color: #000000;\\\">)</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">3. UPDATE</strong></h4>\n<p>Pour modifier des données existantes, la commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">UPDATE</span> est utilisée. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_3efba7be-0f46-4e74-b74f-cee2491ff6f9\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">UPDATE </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SET<span style=\\\"color: #ffffff;\\\"> </span><span style=\\\"color: #000000;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">age =</span> </span><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">26 </span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">4. DELETE</strong></h4>\n<br>\n<p>Enfin, la commande<span style=\"font-weight: bold;\"> <span style=\"color: #188038;\">DELETE</span></span> permet de supprimer des lignes dans une table. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfcfb3d7-8712-4a32-8f61-36312f0a2bd0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">DELETE FROM </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">&nbsp;</span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<br>\n<p>Ces quatre commandes forment le cœur des interactions DML avec les bases de données relationnelles. Cependant, pour sécuriser et encadrer ces actions, SQL inclut également un <strong>langage de contrôle de données</strong>.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong><span style=\"font-size: 17px; color: #000000;\">Le langage de contrôle de données (LCD/DCL) en SQL</span></strong></h2>\n<p>Le <strong>langage de contrôle de données</strong> ou DCL (Data Control Language) en anglais, permet de définir qui peut accéder à quoi dans une base de données. Le contrôle des permissions et des accès est essentiel pour protéger les données sensibles et garantir leur intégrité.</p>\n<p>Voici deux des commandes principales en SQL DCL :</p>\n<p><strong>1. GRANT</strong><strong><br></strong>Cette commande permet d'accorder des permissions spécifiques à un utilisateur. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_870ac2fb-5dc3-4980-91c7-2808ea2c7a43\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">, </span>INSERT ON </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\"> </span>TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_150c986e-94b7-432b-bda7-95fb57a9585d\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">,</span> INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Ici, l’utilisateur <span style=\"color: #188038;\">analyste</span> se voit accorder le droit de lire et d’insérer des données dans la table <span style=\"color: #188038;\">utilisateurs</span>.</p>\n<p><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. REVOKE</strong></span><strong><br></strong>À l’inverse, la commande <span style=\"color: #188038;\">REVOKE</span> permet de retirer les permissions précédemment accordées. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_ff5b570f-27fa-4355-94fa-80bc0f3740e6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">REVOKE&nbsp;INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Le DCL s'avère crucial dans les environnements professionnels, notamment pour les entreprises où plusieurs utilisateurs doivent interagir avec les bases de données sans pour autant avoir tous les mêmes droits.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">D'autres langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Bien que SQL soit le langage le plus utilisé, d'autres outils et langages permettent de manipuler les données :</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>NoSQL</strong></h3>\n<p>Contrairement à SQL, les bases de données NoSQL (comme <a href=\"/fr-fr/blog/les-5-meilleures-bases-de-donn%C3%A9es-open-source\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">MongoDB</span></a> ou Cassandra) ne sont pas basées sur des relations entre les données. Elles sont particulièrement adaptées aux grandes quantités de données non structurées. Bien que NoSQL soit un terme global, plusieurs sous-langages et requêtes spécifiques permettent de manipuler ces données, comme les commandes CRUD (Create, Read, Update, Delete).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Python et Pandas</strong></h3>\nEn dehors des bases de données traditionnelles, des langages comme Python avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>bibliothèques</strong></a> telles que <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>Pandas</strong> </a>sont également utilisés pour manipuler des données massives, notamment dans le cadre de l'analyse de données. Pandas permet, par exemple, de trier, filtrer, et agréger de grandes quantités de données stockées dans des fichiers ou des bases de données.<br>\n<h2>&nbsp;</h2>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Que vous soyez un développeur, un data analyst ou un architecte de données, la maîtrise des langages de manipulation et de contrôle des données est essentielle. SQL reste la pierre angulaire de cette manipulation grâce à sa simplicité et sa puissance, mais il existe de nombreuses autres options selon les besoins et la structure des données.</p>\n<p>Vous voulez aller plus loin dans l'apprentissage des compétences en manipulation de données ? Découvrez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\"><span> </span><span style=\"text-decoration: none;\"><span style=\"color: #000000; font-weight: bold;\">formation Data Analyst</span></span></a> pour acquérir toutes les compétences nécessaires pour manipuler efficacement les données dans le monde professionnel.</p>", "postEmailContent" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2> \n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>", "postFeaturedImageIfEnabled" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/concentrated-young-african-man-sitting-coworking.jpg", "postListContent" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2> \n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>", "postListSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/concentrated-young-african-man-sitting-coworking.jpg", "postRssContent" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2> \n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>", "postRssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/concentrated-young-african-man-sitting-coworking.jpg", "postSummary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n", "postSummaryRss" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2> \n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>", "postTemplate" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "previewImageSrc" : null, "previewKey" : "ZpSOOBLn", "previousPostFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/top_10_des_questions_pr_parer_pour_son_entretien_en_tant_que_d_veloppeur_web.avif", "previousPostFeaturedImageAltText" : "deux personnes regardant un ordinateur en pleine réflexion", "previousPostName" : "10 questions clés à préparer pour votre entretien de développeur web", "previousPostSlug" : "fr-fr/blog/10-questions-clés-à-préparer-pour-votre-entretien-de-développeur-web", "processingStatus" : "PUBLISHED", "propertyForDynamicPageCanonicalUrl" : null, "propertyForDynamicPageFeaturedImage" : null, "propertyForDynamicPageMetaDescription" : null, "propertyForDynamicPageSlug" : null, "propertyForDynamicPageTitle" : null, "publicAccessRules" : [ ], "publicAccessRulesEnabled" : false, "publishDate" : 1727676000000, "publishDateLocalTime" : 1727676000000, "publishDateLocalized" : { "date" : 1727676000000, "format" : "dd/MM/YYYY", "language" : null }, "publishImmediately" : false, "publishTimezoneOffset" : null, "publishedAt" : 1727676000892, "publishedByEmail" : null, "publishedById" : 50704370, "publishedByName" : null, "publishedUrl" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/quels-sont-les-langages-de-manipulation-de-données", "resolvedDomain" : "www.wildcodeschool.com", "resolvedLanguage" : null, "rssBody" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n<!--more--><p>Un <strong>langage de manipulation de données</strong> (ou DML, Data Manipulation Language en anglais) est un ensemble d'instructions utilisé pour accéder, modifier, supprimer et insérer des données dans une base de données. Il existe plusieurs langages dédiés à la gestion et à la manipulation des données, chacun ayant ses spécificités en fonction du système de base de données utilisé.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">SQL : Le langage de manipulation de données incontournable</span></strong></h2>\n<p>Le <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-sql-et-devenir-un-expert\" rel=\"noopener\"><strong>SQL</strong></a> (Structured Query Language) est le langage de référence lorsqu'il s'agit de manipuler des données dans une base relationnelle. Que ce soit pour une petite base de données ou pour des systèmes complexes à grande échelle, SQL est omniprésent. Il est structuré autour de deux sous-catégories principales : le <strong>langage de manipulation de données</strong> (DML) et le <strong>langage de contrôle de données</strong> (LCD ou DCL en anglais).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les principales requêtes SQL pour manipuler les données</span></strong></h3>\n<p>Les requêtes DML en SQL permettent de manipuler les données contenues dans une base. Voici quelques exemples des commandes les plus courantes :</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>1. SELECT</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p style=\"font-weight: normal;\">La commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">SELECT</span> est sans doute la plus utilisée. Elle permet de récupérer des données dans une table en fonction de critères spécifiques. Voici un exemple simple de requête :</p>\n{% module_block module \"widget_358becbc-cec7-4708-9316-3b0035db7c47\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_9c4701c7-101e-40d5-ba0d-b4e7af5f3bc0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Cette requête renverra tous les utilisateurs ayant plus de 30 ans.</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. INSERT INTO</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p>Cette commande est utilisée pour insérer de nouvelles données dans une table. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfab55f2-5644-4d80-b733-36d2b3537da6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">INSERT INTO</span> utilisateurs (nom, age) <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">VALUES <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #000000;\\\">(</span>'Jean'<span style=\\\"color: #000000;\\\">,</span> <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">25</span><span style=\\\"color: #000000;\\\">)</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">3. UPDATE</strong></h4>\n<p>Pour modifier des données existantes, la commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">UPDATE</span> est utilisée. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_3efba7be-0f46-4e74-b74f-cee2491ff6f9\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">UPDATE </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SET<span style=\\\"color: #ffffff;\\\"> </span><span style=\\\"color: #000000;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">age =</span> </span><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">26 </span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">4. DELETE</strong></h4>\n<br>\n<p>Enfin, la commande<span style=\"font-weight: bold;\"> <span style=\"color: #188038;\">DELETE</span></span> permet de supprimer des lignes dans une table. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfcfb3d7-8712-4a32-8f61-36312f0a2bd0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">DELETE FROM </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">&nbsp;</span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<br>\n<p>Ces quatre commandes forment le cœur des interactions DML avec les bases de données relationnelles. Cependant, pour sécuriser et encadrer ces actions, SQL inclut également un <strong>langage de contrôle de données</strong>.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong><span style=\"font-size: 17px; color: #000000;\">Le langage de contrôle de données (LCD/DCL) en SQL</span></strong></h2>\n<p>Le <strong>langage de contrôle de données</strong> ou DCL (Data Control Language) en anglais, permet de définir qui peut accéder à quoi dans une base de données. Le contrôle des permissions et des accès est essentiel pour protéger les données sensibles et garantir leur intégrité.</p>\n<p>Voici deux des commandes principales en SQL DCL :</p>\n<p><strong>1. GRANT</strong><strong><br></strong>Cette commande permet d'accorder des permissions spécifiques à un utilisateur. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_870ac2fb-5dc3-4980-91c7-2808ea2c7a43\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">, </span>INSERT ON </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\"> </span>TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_150c986e-94b7-432b-bda7-95fb57a9585d\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">,</span> INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Ici, l’utilisateur <span style=\"color: #188038;\">analyste</span> se voit accorder le droit de lire et d’insérer des données dans la table <span style=\"color: #188038;\">utilisateurs</span>.</p>\n<p><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. REVOKE</strong></span><strong><br></strong>À l’inverse, la commande <span style=\"color: #188038;\">REVOKE</span> permet de retirer les permissions précédemment accordées. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_ff5b570f-27fa-4355-94fa-80bc0f3740e6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">REVOKE&nbsp;INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Le DCL s'avère crucial dans les environnements professionnels, notamment pour les entreprises où plusieurs utilisateurs doivent interagir avec les bases de données sans pour autant avoir tous les mêmes droits.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">D'autres langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Bien que SQL soit le langage le plus utilisé, d'autres outils et langages permettent de manipuler les données :</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>NoSQL</strong></h3>\n<p>Contrairement à SQL, les bases de données NoSQL (comme <a href=\"/fr-fr/blog/les-5-meilleures-bases-de-donn%C3%A9es-open-source\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">MongoDB</span></a> ou Cassandra) ne sont pas basées sur des relations entre les données. Elles sont particulièrement adaptées aux grandes quantités de données non structurées. Bien que NoSQL soit un terme global, plusieurs sous-langages et requêtes spécifiques permettent de manipuler ces données, comme les commandes CRUD (Create, Read, Update, Delete).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Python et Pandas</strong></h3>\nEn dehors des bases de données traditionnelles, des langages comme Python avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>bibliothèques</strong></a> telles que <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>Pandas</strong> </a>sont également utilisés pour manipuler des données massives, notamment dans le cadre de l'analyse de données. Pandas permet, par exemple, de trier, filtrer, et agréger de grandes quantités de données stockées dans des fichiers ou des bases de données.<br>\n<h2>&nbsp;</h2>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Que vous soyez un développeur, un data analyst ou un architecte de données, la maîtrise des langages de manipulation et de contrôle des données est essentielle. SQL reste la pierre angulaire de cette manipulation grâce à sa simplicité et sa puissance, mais il existe de nombreuses autres options selon les besoins et la structure des données.</p>\n<p>Vous voulez aller plus loin dans l'apprentissage des compétences en manipulation de données ? Découvrez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\"><span> </span><span style=\"text-decoration: none;\"><span style=\"color: #000000; font-weight: bold;\">formation Data Analyst</span></span></a> pour acquérir toutes les compétences nécessaires pour manipuler efficacement les données dans le monde professionnel.</p>", "rssSummary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n", "rssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/concentrated-young-african-man-sitting-coworking.jpg", "scheduledUpdateDate" : 0, "screenshotPreviewTakenAt" : 1734847201889, "screenshotPreviewUrl" : "https://cdn1.hubspot.net/hubshotv3/prod/e/0/f73190c0-f02f-49e4-9d46-8dbe2391ea27.png", "sections" : { }, "securityState" : "NONE", "siteId" : null, "slug" : "fr-fr/blog/quels-sont-les-langages-de-manipulation-de-données", "stagedFrom" : null, "state" : "PUBLISHED", "stateWhenDeleted" : null, "structuredContentPageType" : null, "structuredContentType" : null, "styleOverrideId" : null, "subcategory" : "normal_blog_post", "syncedWithBlogRoot" : true, "tagIds" : [ 103173212302, 112529293687 ], "tagList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1682323659406, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 112529293687, "label" : "Décryptage", "language" : "fr-fr", "name" : "Décryptage", "portalId" : 2902314, "slug" : "décryptage", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1689243063828 } ], "tagNames" : [ "Data & I.A.", "Décryptage" ], "teamPerms" : [ ], "templatePath" : "", "templatePathForRender" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "textToAudioFileId" : null, "textToAudioGenerationRequestId" : null, "themePath" : null, "themeSettingsValues" : null, "title" : "Quels sont les langages de manipulation de données ?", "tmsId" : null, "topicIds" : [ 103173212302, 112529293687 ], "topicList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1682323659406, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 112529293687, "label" : "Décryptage", "language" : "fr-fr", "name" : "Décryptage", "portalId" : 2902314, "slug" : "décryptage", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1689243063828 } ], "topicNames" : [ "Data & I.A.", "Décryptage" ], "topics" : [ 103173212302, 112529293687 ], "translatedContent" : { }, "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "tweet" : null, "tweetAt" : null, "tweetImmediately" : false, "unpublishedAt" : 0, "updated" : 1727676000897, "updatedById" : 50704370, "upsizeFeaturedImage" : false, "url" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/quels-sont-les-langages-de-manipulation-de-données", "useFeaturedImage" : true, "userPerms" : [ ], "views" : 0, "visibleToAll" : null, "widgetContainers" : { }, "widgetcontainers" : { }, "widgets" : { } }){% endraw %}