Données du Web
alias: "Modélisation des données (de logiciels ou pas) et des connaissances"

http://www.phmartin.info/cours/mData/
5*2hCM, 5*2hTD*2groupes, 5*2hTP*3groupes, 3 ECTS
Enseignant :  Philippe MARTIN   (Prenom.Nom @ univ-reunion.fr)
Pour des questions administratives (affichage de notes, ...),
adressez-vous à la scolarité (scolarit AT univ-reunion.fr) EN ME METTANT EN COPIE !
Pour les justificatifs d'absences, utilisez ce site et envoyez-les moi aussi par e-mail.
Si vous m'envoyez un e-mail, outre votre nom, INDIQUEZ que vous êtes en L2 Info !


La page Moodle de ce cours ne sera utilisée que pour les évaluations par QCMs.
À part pour les questions Wooclap durant un CM, toutes les évaluations de ce cours sont "sans documents autorisés"
(↔ évaluation d'un travail individuel;
      Moodle et Wooclap peuvent être assimilés à des documents autorisés; les calculatrices ne sont pas autorisées).
Vous devez venir en cours (CMs, TDs, TPs) avec un ordinateur portable ou un smartphone afin
i) de pouvoir effectuer les tests, et ii) d'accéder aux supports de cours (CM/TD/TP).


Support de cours  (présenté durant les CMs;  une grande évaluation via Moodle (en plus de celle du CT) aura lieu durant un CM;
    durant les autres CMs, des petites évaluations seront effectuées via Moodle/Wooclap;
    absence non justifiée → 0 aux petites évaluations effectuées durant l'absence;
    certaines questions de petites évaluations - ou la plus mauvaise note d'entre elles - pourront éventuellement ne pas être comptées).
Comme pour toute page Web ou fichier PDF, vous pouvez associer vos annotations à des parties de ce support de cours.
Lire et comprendre ce support de cours est nécessaire et suffisant pour vos TDs et TPs. Vous n'avez donc pas besoin de chercher
d'autres ressources sur le Web. De plus, comme vous ne connaissez pas le domaine lié à la représentation et au partage de connaissances,
il vous sera difficile de trouver et comprendre les ressources appropriées ; ce cours introduit des concepts et une notation qui sont à la fois
plus expressifs (-> généraux, puissants) et plus simples que ceux des langages plus communs pour la représentation de connaissances ;
ceux-ci sont conçus pour supporter des inférences logiques rapides, pas pour le partage de connaissances ni pour l'enseignement.


DMs (devoirs maison), TDs et TPs   -> moitié de votre note avec les questions Wooclap et les tests de CC (le CT est l'autre moitié).
* chaque DM-préTD (voir sur Moodle) est à effectuer en environ 1h maximum (cf. temps exact dans ce DM ; pas de mot de passe
    ou mot de passe vide) entre la fin d'un CM et le début du TD qui le suit

    (s'il y a 2 groupes de TD, la date limite est le début du TD le plus tardif)
    -> SI VOUS ACCÉDER/COMMENCEZ VOTRE DM-préTD, vous n'avez qu'un temps limité (environ 1h) pour le finir !
    -> si vous pensez qu'il y a une ambiguïté dans le cours ou si vous avez un problème d'accés à votre DM-préTD,
        vous devez m'envoyer un e-mail à temps – -> si possible au moins 30h avant le début de votre TD – pour que je puisse répondre
        dans les 24h et que vous puissiez ainsi effectuer votre DM-préTD sans que ce problème ou cette possible ambiguïté puisse vous gêner ;
* chaque DM-préTD vérifie que vous avez révisé votre CM pour le TD correspondant ;
  un DM-préTD pourra aussi inclure des questions du TD afin de vérifier que vous avez préparé ce TD ;
* durant des TDs et TPs, des questions seront aussi posées via Wooclap afin de vérifier votre présence et votre préparation à cours ;
* au début et en fin de TDs et TPs, ce que vous avez effectué en réponse aux questions du TD et TP sera également évalué.


Autres documents de préparation aux contrôles (CCs, CTs)


Objectif du cours. Découvrir+utiliser des langages de représentation/requêtes de données/connaissances
pour modéliser/stocker/rechercher/manipuler des informations/objets selon des modèles "non relationnels"
[→ "not only SQL" (NoSQL)], en particulier ceux liés aux Web, e.g.
- modèles clé-valeur (-> table de hashage) : tableaux associatifs ("dictionnaires" en python)
- modèles de données semi-structurés (-> types de relations sémantiques prédéfinis/non-définis) : JSON, XML
- modèles de connaissances (-> relations sémantiques+logiques): JSON-LD, RDF, etc.


Méthode :