Qu’est-ce que le Machine Learning ?

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  10/07/2024 Temps de lecture 2 min

  Qu’est-ce que l’apprentissage automatique (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>\n", "post_body" : "<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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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>", "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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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. 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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. 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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>\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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  24/06/2024 Temps de lecture 6 min

  Quels outils utiliser en Big Data ?

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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", "post_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. 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>", "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", "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. 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>", "blog_post_schedule_task_uid" : null, "blog_publish_to_social_media_task" : "DONE_NOT_SENT", "blog_publish_instant_email_task_uid" : null, "blog_publish_instant_email_campaign_id" : null, "blog_publish_instant_email_retry_count" : null, "keywords" : [ ], "meta_description" : "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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  30/09/2024 Temps de lecture 3 min

  Quels sont les langages de manipulation de données ?

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"<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\" %}{% 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>", "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. 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", "blog_post_schedule_task_uid" : null, "blog_publish_to_social_media_task" : "DONE_NOT_SENT", "blog_publish_instant_email_task_uid" : null, "blog_publish_instant_email_campaign_id" : null, "blog_publish_instant_email_retry_count" : null, "rss_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>", "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", "keywords" : [ ], "composition_id" : 0, "is_crawlable_by_bots" : false, "use_featured_image" : true, "tag_ids" : [ 103173212302, 112529293687 ], "topic_ids" : [ 103173212302, 112529293687 ], "published_at" : 1727676000892, "head_html" : null, "footer_html" : null, "attached_stylesheets" : [ ], "enable_domain_stylesheets" : null, "include_default_custom_css" : null, "meta_description" : "Les données sont devenues la nouvelle monnaie. 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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.", "meta_keywords" : null, "past_mab_experiment_ids" : [ ], "deleted_by" : null, "featured_image_alt_text" : "jeune homme avec lunette concentré sur son ordinateur tableau de donnée data visualisation", "layout_sections" : { }, "enable_layout_stylesheets" : null, "tweet" : null, "tweet_at" : null, "campaign_name" : null, "campaign_utm" : null, "tweet_immediately" : false, "publish_immediately" : false, "security_state" : "NONE", "scheduled_update_date" : 0, "placement_guids" : [ ], "property_for_dynamic_page_title" : null, "property_for_dynamic_page_slug" : null, "property_for_dynamic_page_meta_description" : null, "property_for_dynamic_page_featured_image" : null, "property_for_dynamic_page_canonical_url" : null, "preview_image_src" : null, "legacy_blog_tabid" : null, "legacy_post_guid" : null, "performable_variation_letter" : null, "style_override_id" : null, "has_user_changes" : true, "css" : { }, "css_text" : "", "unpublished_at" : 0, "published_by_id" : 50704370, "allowed_slug_conflict" : false, "ai_features" : null, "link_rel_canonical_url" : "", "page_redirected" : false, "page_expiry_enabled" : null, "page_expiry_date" : null, "page_expiry_redirect_id" : null, "page_expiry_redirect_url" : null, "deleted_by_id" : null, "state_when_deleted" : null, "cloned_from" : null, "staged_from" : null, "personas" : [ ], "compose_body" : null, "featured_image" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/concentrated-young-african-man-sitting-coworking.jpg", "featured_image_width" : 5760, "featured_image_height" : 3840, "publish_timezone_offset" : null, "theme_settings_values" : null, "password" : null, "header" : null, "last_edit_session_id" : null, "last_edit_update_id" : null, "created_by_agent" : null }, "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/business_analyst_salaire_missions_d%C3%A9bouch%C3%A9es.webp", "previousPostFeaturedImageAltText" : "Business Analyst à son bureau en train de travailler ", "previousPostName" : "Business analyst : salaire, missions, débouchés", "previousPostSlug" : "fr-fr/blog/business-analyst-salaire-missions-débouchées", "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" : 1727676001695, "screenshotPreviewUrl" : "https://cdn1.hubspot.net/hubshotv3/prod/e/0/dd83f936-0deb-4152-a659-ae082518cbf2.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 %}