En cours, j'ai appris à concevoir et à améliorer des structures de bases de données pour qu'elles soient performantes. On m'a enseigné les règles de normalisation (les formes normales) qui permettent d'éviter la redondance des informations et de garantir la cohérence des structures. J'ai aussi appris à analyser et à modifier des modèles existants pour les rendre plus efficaces, notamment en choisissant les bons types de données et en comprenant l'impact de la structure des tables sur les performances globales de l'entreprise.
Mes cours m'ont sensibilisé à l'importance de protéger les informations stockées. J'ai appris à mettre en place des contraintes d'intégrité (comme les clés primaires, les clés étrangères et les contraintes de vérification) pour interdire les données fausses ou incomplètes. J'ai aussi étudié comment gérer la confidentialité : savoir créer des utilisateurs, leur attribuer des rôles précis et restreindre leurs droits d'accès (via des commandes SQL comme GRANT et REVOKE) pour que chacun ne voie que les données dont il a besoin.
J'ai acquis les compétences nécessaires pour extraire des informations complexes et les rendre compréhensibles pour les décideurs. En cours, j'ai approfondi le langage SQL (requêtes SELECT avancées, jointures, regroupements et sous-requêtes). J'ai aussi appris à connecter une base de données à une application de programmation pour automatiser la récupération des informations, et à utiliser des outils de visualisation (tableaux de bord, graphiques) pour présenter ces résultats de manière claire et exploitable.
Dans ma formation, j'ai découvert que toutes les données ne sont pas stockées dans des tableaux classiques. J'ai appris à manipuler des données hétérogènes, c'est-à-dire des formats différents provenant de sources variées. On nous a formé à travailler avec des bases de données relationnelles (SQL) mais aussi à manipuler des fichiers structurés différemment, comme les formats JSON ou XML, afin de pouvoir croiser et intégrer ces informations au sein d'un même système.
Pour la SAE, j'ai modélisé la base de données relationnelle de notre plateforme de challenges en respectant les formes normales pour éviter la duplication des scores.
C'est en alternance que j'ai réellement développé cette compétence à grande échelle. J'ai analysé et audité les modèles de données existants de l'entreprise. J'ai travaillé sur l'optimisation de tables contenant des milliers de lignes, en modifiant des structures mal adaptées et en créant des index spécifiques. Cela a permis d'accélérer la vitesse des requêtes métiers et de réduire la charge sur les serveurs de production.
Dans la SAE, j'ai mis en place des contraintes de clés étrangères pour que les réponses des challenges soient toujours liées à un utilisateur existant.