Sciences économiques, juridiques et de gestion (Tournai)
Bachelier en e-business : Bachelier professionnalisant (180 crédits)
Gestion des données numériques 1.2

2026-2027

Informations Générales
Code
E-TING-339
Année académique
2026-2027
Théorie
24
Pratique
0
Période(s)
Q2
Langue d'enseignement
français
Langue d'évaluation
français
Titulaire(s)
COUSSEMENT Jeremie

Acquis d'apprentissage - Au terme de l'activité d'apprentissage, l'étudiant sera capable de

Connaissances

Utiliser les outils informatiques abordés lors des activités d'apprentissage et pouvoir faire un lien avec des applications pratiques

Aptitudes

D'analyser et de développer un projet se reposant sur des données. D'apprendre à construire des tables, des formulaires, d'interroger les données grâce au langage SQL D'utiliser une application d'un Système de Gestion de Base de Données (relationnelles) D'automatiser la gestion des données grâce notamment aux procédures événementielles De vérifier la conformité des données grâce notamment aux procédures événementielles

Compétences

Choisir des outils pertinents adaptés aux problèmes rencontrés et aux évolutions prévisibles

Contenu de l'Activité d'Apprentissage

Étude d'un SGBD relationnel moderne

Notions de base d'un SGBD
Modélisation des données
Interfaces et interaction utilisateur
Interrogation des données
Automatisation et scripts
Gestion et protection des données

Méthode d'enseignement des apprentissages

  • Cours magistraux
  • Travaux pratiques
  • Exercices dirigés
  • Travaux personnels

Supports principaux

Type de support

Autre

Références

Compilation de différentes notes

Sources, références et supports éventuels

Type de support
Support rédigé par l'enseignant.
Références
Compilation

Epreuve Pondérée : Première Session
Mode d'évaluation: Sans objet
Évaluation continue: 100%
Examen: 0%
Dispositions:
L'évaluation de l’unité portera sur les matières vues lors de l'apprentissage ainsi que sur les projets réalisés lors de la formation. Elle se reposera sur des contrôles et/ou épreuves pratiques qui seront proposés lors des séances d’apprentissage organisées pour cette unité.
L'étudiant devra être capable d'expliquer, de modifier et d'améliorer les exemples et projets réalisés lors de la formation.
Un mini projet personnel sera demandé en fin de quadrimestre afin de finaliser l'apprentissage.
Les points obtenus grâce au travail journalier de l’étudiant évalué au travers des contrôles, épreuves pratiques, projet(s) proposés lors des séances d’apprentissage constitueront la totalité de la note finale de la session.

Le travail journalier obtenu grâce aux évaluations des épreuves demandées lors des séances d'apprentissage organisées pour cette unité (en première session), seront maintenus dans la note finale de la seconde session avec un poids de 20% (de la note finale).
Epreuve Pondérée : Deuxième Session
Mode d'évaluation: Sans objet
Évaluation continue: 100%
Examen: 0%
Dispositions:
Le travail journalier obtenu grâce aux évaluations des épreuves demandées lors des séances d'apprentissage organisées pour cette unité (première session), seront maintenus dans la note finale de la seconde session avec un poids de 20% (de la note finale).
Les 80% restants de cette note finale se reposeront sur un mini projet personnel à remettre le premier jour de la seconde session..


Les usages de l’Intelligence Artificielle dans l’enseignement supérieur sont référencés et détaillés au sein d'une charte institutionnelle. Consultez le site https://ia.condorcet.be pour plus d'informations.

Dernière mise à jour le 10/09/2026