Apprendre aux élèves à gérer leur présence en ligne
Contextualisation Le travail réalisé ici s’est fait dans le cadre du Master 2 MEEF Documentation dispensé à l’ESPE de Besançon, pour l’UE Ressources numériques et pratiques pédagogiques. Le responsable de cette UE, M. Mickaël Porte, nous a proposé de réaliser des grains de formation sur deux thématiques : “penser son cv numérique au lycée”,“gérer son identité numérique au collège”. Enjeux et Objectifs Ces grains visent à sensibiliser et informer les élèves sur la gestion de leur identité numérique, et à leur permettre de développer des compétences liées à “l’écriture de soi” sur les réseaux sociaux généralistes et professionnels. Ainsi les grains de formation présentés ci-dessous peuvent, selon nous, aussi bien être proposés comme des ressources permettant une auto-formation asynchrone qu’être exploités progressivement au cours de séances pédagogiques. Choix opérés Les grains sont téléchargeables… Ces grains de formation sont sous licence Creative Commons BY-NC-SA A propos de l'auteur Quand ?
SELECT
L’utilisation la plus courante de SQL consiste à lire des données issues de la base de données. Cela s’effectue grâce à la commande SELECT, qui retourne des enregistrements dans un tableau de résultat. Cette commande peut sélectionner une ou plusieurs colonnes d’une table. Commande basique L’utilisation basique de cette commande s’effectue de la manière suivante: SELECT nom_du_champ FROM nom_du_tableau Cette requête SQL va sélectionner (SELECT) le champ « nom_du_champ » provenant (FROM) du tableau appelé « nom_du_tableau ». Exemple Imaginons une base de données appelée « client » qui contient des informations sur les clients d’une entreprise. Table « client » : Si l’ont veut avoir la liste de toutes les villes des clients, il suffit d’effectuer la requête SQL ci-dessous : SELECT ville FROM client De cette manière on obtient le résultat suivant : Obtenir plusieurs colonnes Avec la même table client il est possible de lire plusieurs colonnes à la fois. SELECT prenom, nom FROM client Cours recommandés
Big Data et Data marketing
Si la problématique de gestion des données n’est pas récente, le déluge de données produites par le monde digital (e-commerce, requêtes Internet, réseaux sociaux, capteurs, smartphones et de plus en plus d’objets connectés) conduit les entreprises -ou du moins certaines d’entre elles- à une utilisation radicalement différente des données. Poussée par les besoins de stockage et de traitement, l’évolution technologique ces dernières années est telle qu’elle ouvre des possibilités inenvisageables jusque-là : la gestion du « Big Data ». Si pour certaines entreprises il n’y a pas de réelle rupture dans la façon de gérer les données mais simplement une meilleure performance (plus de données gérées à moindre coût), d’autres ont réellement défini une stratégie centrée sur les données, qu’elles proviennent de l’interne ou soient obtenues en externe auprès de fournisseurs de données. I. Big Data et concepts associés 1. La variété : les données créées sont de formats de plus en plus variés. 2. 3.
Programmation SQL/Langage de manipulation de données
Instruction SELECT[modifier | modifier le wikicode] L'instruction SELECT est la base du LMD, elle permet de renvoyer une table contenant les données correspondantes aux critères qu'elle contient. Seules les clauses "SELECT" et "FROM" sont obligatoires. La forme générale d'une instruction SELECT (on parle également de phrase SELECT ou requête) est : SELECT [ALL] | [DISTINCT] * | <liste de champs ou d'instructions d'agrégation>FROM <liste de tables>WHERE <condition>GROUP BY <champs de regroupement>HAVING <condition>ORDER BY <champs de tri> [DESC] | [ASC] Une autre forme est SELECT [ALL] | [DISTINCT] * | <liste de champs ou d'instructions d'agrégation>FROM <table de base><liste de jointures>GROUP BY <champs de regroupement>HAVING <condition>ORDER BY <champs de tri> [DESC] | [ASC] Détails des clauses : SELECT[modifier | modifier le wikicode] La clause SELECT permet de spécifier les informations qu'on veut récupérer. Les noms des champs sont séparés par des virgules. Exemple : Résultat : Ou Résultat :
Et si le big data faisait émerger « un marché du travail qui s’ignore » ?
François Béharel n'est pas du genre à tourner autour du pot. Lors de la présentation d'une solution maison visant à aider ses candidats à trouver plus facilement du travail, le président de Randstad France finit par lâcher une bombe : « Soudeur, en soi, ça ne veut rien dire ! » Pourquoi ? Parce qu'aux yeux du patron de la filiale française du géant mondial des services en ressources humaines, le temps de la segmentation du travail par métiers a vécu. Derrière ce postulat se cache surtout une opportunité. Un outil « d'aide à la décision » Mais si la logique fait sens, comment la mettre en œuvre ? Destiné pour l'heure à un usage interne, le logiciel n'a pas été façonné comme « les outils classiques de 'matching' », précise Randstad, égratinant sans les citer les réseaux sociaux professionnels LinkedIn et Viadeo. Décortiquer un bassin d'emploi Une fois lancé, le logiciel affiche carte de France interactive, où peut lancer différents types de recherches. Ouvrir les données publiques
SQL - Commande SELECT
Août 2017 Le langage de manipulation de données Le SQL est à la fois un langage de manipulation de données et un langage de définition de données. La principale commande du langage de manipulation de données est la commande SELECT. Syntaxe de la commande SELECT La commande SELECT est basée sur l'algèbre relationnelle, en effectuant des opérations de sélection de données sur plusieurs tables relationnelles par projection. SELECT [ALL] | [DISTINCT] <liste des noms de colonnes> | *FROM <Liste des tables> [WHERE <condition logique>] Il existe d'autres options pour la commande SELECT : L'option ALL est, par opposition à l'option DISTINCT, l'option par défaut.
Le Langage SQL appliqué à Access
SELECT...FROM....WHERE SELECT <Champ>, <Champ2>,...,... FROM <Relation> WHERE <Condition> * Remarque1 : <Relation> peut être une ou plusieurs tables ou requêtes. * Remarque2 : Si <Champ> est issu d'une seule table le nom du Champ suffit si ce n'est pas le cas l'écriture est la suivante Table.Champ ou Table. * Remarque3 : pour les Champs et les tables avec espaces <N° de client> utiliser les crochets [N ° de client]. * Remarque4 : Si la sélection porte sur tous les champs on peut utiliser SELECT * FROM....WHERE 1.1.1. Ces attributs se plaçant avant l'énumération des champs, portent sur les enregistrements (tuples) eux mêmes. Exemple : Voici une table ou il existe des doublons pour certains champs, mais où aucun enregistrement entier (N°, Nom, Prénom, Age) ne se répète. Projection de Nom et Age : SELECT DISTINCT Personne.Nom, Personne.Age FROM Personne; Explication : Un des trois DUPONT n'apparaît pas du fait de l'attribut DISTINCT. Exemple : Table <personne> jointe avec table <enfants>
SQLPro : le SQL, tout le SQL, rien que le SQL & les bases de données relationnelles
Outils en ligne pour apprendre : 10 fiches pratiques d’utilisation
Des fiches pratiques sur les outils Web pour le développement organisations (entreprises, associations et institutions), c’est ce que propose nouvellement le CRRIDEC – Centre régional de recherche et d’intervention en développement économique et communautaire (Université de Hearst, Ontario, Canada) sous la forme de fiches pratiques et guides en libre téléchargement. Les fonctions essentielles de services sont ainsi présentés, avec synthèse et avec des captures d’écran légendées pour en faciliter une compréhension rapide. Il s’agit d’une sélection d’outils en ligne pour communiquer, échanger, apprendre, organiser, modéliser et stocker. Chaque fiche pratique de service mentionne l’intérêt de son utilisation en mode pédagogique. Guide pratique Facebook pour les organisations (19 pages, en pdf) (Septembre 2014) Comment se servir efficacement de Facebook afin de mettre de l’avant votre organisation? Skype pour communiquer (2 pages, en pdf) Prezi pour réaliser des présentations (2 pages, en pdf)
