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Formation : PowerAMC, concevoir une base de données

PowerAMC, concevoir une base de données

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Pendant ce cours, vous découvrirez les fonctionnalités majeures de PowerAMC. Vous apprendrez à construire, formaliser et maintenir les modèles utilisés pour concevoir une base de données (modèle Orienté Objet - UML, modèle conceptuel et physique, dictionnaire...).


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Cours pratique en présentiel ou en classe à distance

Réf. AMC
Prix : Nous contacter
  2j - 14h00




Pendant ce cours, vous découvrirez les fonctionnalités majeures de PowerAMC. Vous apprendrez à construire, formaliser et maintenir les modèles utilisés pour concevoir une base de données (modèle Orienté Objet - UML, modèle conceptuel et physique, dictionnaire...).

Objectifs pédagogiques
À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
  • Etablir un dictionnaire de données dans PowerAMC
  • Implémenter et vérifier un modèle conceptuel de données dans PowerAMC
  • Paramétrer les règles de transformation du modèle conceptuel au modèle physique de données
  • Générer le modèle physique des données avec PowerAMC et analyser son résultat
  • Pratiquer le Reverse Engineering avec PowerAMC

Public concerné
Concepteurs et administrateurs de base de données, analystes développeurs.

Prérequis
Aucune connaissance particulière. La connaissance d'un langage informatique est toutefois un plus.

Programme de la formation

Introduction

  • Présentation de PowerAMC.
  • Les fonctionnalités principales.
  • L'interface et les menus.
Travaux pratiques
Prise en main de PowerAMC.

Identification des données

  • Apprendre à élaborer un dictionnaire des données.
  • La description des données et les contrôles.
  • Comment définir les attributs ?
Travaux pratiques
Analyse de documents et identification des données contenues. Saisir dans PowerAMC les attributs retenus et les règles associées.

Modélisation sémantique des données

  • Le modèle Orienté Objet (MOO - Diagramme de classe UML).
  • Identification des classes, des associations, des contraintes.
  • La démarche pour élaborer un modèle.
  • La normalisation : le rôle des formes normales dans la compréhension des données.
  • Les principaux concepts proposés par PowerAMC.
  • Les vérifications proposées.
  • Le Modèle Conceptuel des Données (MCD).
  • Présentation des concepts du MCD par analogie et différence avec le MOO.
Travaux pratiques
Construire un diagramme de classe à partir du dictionnaire des données. Saisir le résultat avec PowerAMC. Effectuer les contrôles proposés. Générer le MCD avec PowerAMC et analyser le résultat.

Modélisation physique des données

  • Présentation des règles de transformation d'un modèle sémantique en modèle physique des données.
  • Les principales règles d'optimisation.
  • Comment PowerAMC réalise la génération d'un MPD ?
  • La génération des scripts SQL correspondants.
Travaux pratiques
Transformer le modèle sémantique en modèle physique. Générer le MPD avec PowerAMC et analyser le résultat.

Reverse Engineering

  • Présentation.
  • Le Reverse Engineering avec PowerAmc.
  • Fonctions pour créer un MPD à partir d'une base existante.
  • Comment générer un MOO ou un MCD à partir d'un MPD existant ?
Travaux pratiques
Ajouter des nouveaux attributs à une base de données. Regénérer les modèles amont.

Conclusion

  • Présentation des fonctions de traitement de PowerAMC.
  • Les autres diagrammes.


Modalités pratiques
Travaux pratiques
Les travaux pratiques sont répartis pour moitié entre la conception des modèles (sur l'étude de cas) et leur représentation avec PowerAMC.

Modalités d'évaluation
Le formateur évalue la progression pédagogique du participant tout au long de la formation au moyen de QCM, mises en situation, travaux pratiques…
Le participant complète également un test de positionnement en amont et en aval pour valider les compétences acquises.