École Privée d’Ingénierie du Niger — L’école du nouveau monde

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EPI e-Learning

L'école du nouveau monde · Plateforme e-Learning

Unité d’enseignement : Master GL · S2 · UE5 — Réseaux et systèmes

  • Administration des services d’un réseau d’entreprise

    Ce cours de découverte donne aux futurs ingénieurs logiciel les compétences nécessaires pour comprendre, déployer et administrer les services d’infrastructure sur lesquels reposent leurs applications : attribution d’adresses (DHCP), résolution de noms (DNS), annuaire et authentification centralisée (LDAP, Active Directory), messagerie, serveur web et proxy inverse, partage de fichiers, pare-feu, VPN, sauvegarde et haute disponibilité. Un développeur qui livre une application à une banque, à un opérateur télécom ou à une administration nigérienne doit dialoguer avec les administrateurs systèmes, rédiger des prérequis techniques et diagnostiquer une panne « réseau » ou « DNS ». Le cours alterne apports théoriques, travaux dirigés (plans d’adressage, calculs de disponibilité, dimensionnement des sauvegardes) et TP guidés sur machines virtuelles Linux (Debian/Ubuntu).

    Objectifs d’apprentissage

    • Concevoir un plan d’adressage IPv4 segmenté (VLSM) et configurer un serveur DHCP avec étendues et réservations.
    • Déployer une zone DNS faisant autorité et diagnostiquer la résolution de noms.
    • Expliquer le fonctionnement d’un annuaire LDAP et d’un domaine Active Directory, et les utiliser pour l’authentification centralisée.
    • Mettre en service une messagerie, un serveur web HTTPS et un partage de fichiers avec des droits maîtrisés.
    • Appliquer les bonnes pratiques défensives : pare-feu en liste blanche, VPN, moindre privilège, journalisation.
    • Dimensionner une politique de sauvegarde (RPO, RTO, règle 3-2-1) et calculer la disponibilité d’une architecture redondante.

    Prérequis

    Modèle TCP/IP, adressage IPv4, commandes de base Linux (shell, éditeur, gestion des paquets et des services systemd), notions de virtualisation.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Architecture des services d’entreprise, adressage IP et service DHCP
    2. Leçon 2 — Résolution de noms (DNS) et services d’annuaire (LDAP, Active Directory)
    3. Leçon 3 — Services applicatifs : messagerie, web et partage de fichiers
    4. Leçon 4 — Sécurisation, sauvegarde et haute disponibilité des services

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : 10 h de CM, 10 h de TD, 10 h de TP, 30 h de TPE, soit 60 h pour 3 crédits. Évaluation : contrôle continu (comptes rendus de TP et TD notés, 40 %) et examen terminal écrit (60 %).

    Bibliographie

    • Andrew S. Tanenbaum, David J. Wetherall, Computer Networks, 5e éd., Pearson, 2011.
    • Evi Nemeth, Garth Snyder, Trent R. Hein, Ben Whaley, Dan Mackin, UNIX and Linux System Administration Handbook, 5e éd., Addison-Wesley, 2017.
    • Cricket Liu, Paul Albitz, DNS and BIND, 5e éd., O’Reilly, 2006.
    • IETF, RFC 2131 (DHCP), RFC 1034 et 1035 (DNS), RFC 4511 (LDAP), RFC 5321 (SMTP), RFC 7208 (SPF), RFC 6376 (DKIM), RFC 7489 (DMARC).
    • ANSSI, guides de recommandations (administration sécurisée des systèmes d’information, configuration TLS), disponibles sur cyber.gouv.fr.

  • Data Warehouse

    Ce cours introduit les étudiants du Master Génie Logiciel à l’informatique décisionnelle (Business Intelligence) et à la conception d’entrepôts de données (data warehouses). Les organisations nigériennes — banques, opérateurs de télécommunications et de mobile money, administrations engagées dans l’e-gouvernement, établissements d’enseignement — accumulent des volumes croissants de données transactionnelles. Les exploiter pour piloter l’activité suppose une architecture dédiée : extraction depuis les systèmes opérationnels, intégration, historisation, modélisation dimensionnelle et restitution via des outils OLAP et des tableaux de bord. Le cours adopte un point de vue d’ingénieur logiciel : choix d’architecture, estimation de volumétrie, conception de schémas, écriture de requêtes SQL analytiques et industrialisation des traitements.

    Objectifs d’apprentissage

    • Distinguer systèmes transactionnels (OLTP) et décisionnels (OLAP) et justifier le recours à un entrepôt de données.
    • Comparer les approches d’architecture d’Inmon et de Kimball et situer entrepôt, magasins de données et lac de données.
    • Concevoir un modèle dimensionnel (schéma en étoile ou en flocon) à partir d’un besoin métier, en fixant la granularité et le traitement de l’historique (dimensions à évolution lente).
    • Spécifier et dimensionner un processus ETL, y compris le chargement incrémental et le contrôle de la qualité des données.
    • Exploiter un cube OLAP (roll-up, drill-down, slice, dice, pivot) et écrire des requêtes analytiques SQL (ROLLUP, CUBE, fonctions de fenêtrage).
    • Définir des indicateurs clés et concevoir un tableau de bord utile à la décision.

    Prérequis

    Bases de données relationnelles (modèle relationnel, normalisation, SQL : jointures, agrégations, sous-requêtes), notions de modélisation (Merise, UML) et de programmation.

    Plan du cours

    1. Leçon 1 — Informatique décisionnelle et architecture d’un entrepôt de données
    2. Leçon 2 — Modélisation dimensionnelle : faits, dimensions, étoile et flocon
    3. Leçon 3 — Alimentation de l’entrepôt : le processus ETL et la qualité des données
    4. Leçon 4 — Analyse OLAP, cubes et restitution par tableaux de bord

    Modalités d’évaluation

    Volume horaire : 20 h de cours magistral (CM), 10 h de travaux dirigés (TD), 0 h de TP, 30 h de travail personnel de l’étudiant (TPE), soit 60 h pour 3 crédits. Évaluation : contrôle continu (TD notés, mini-projet de conception d’un entrepôt pour un cas nigérien, 40 %) et examen terminal écrit (60 %).

    Bibliographie

    • Ralph Kimball, Margy Ross, The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3e éd., Wiley, 2013.
    • W. H. Inmon, Building the Data Warehouse, 4e éd., Wiley, 2005.
    • Ralph Kimball, Joe Caserta, The Data Warehouse ETL Toolkit, Wiley, 2004.
    • Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei, Data Mining: Concepts and Techniques, 3e éd., Morgan Kaufmann, 2011.
    • DAMA International, DAMA-DMBOK: Data Management Body of Knowledge, 2e éd., Technics Publications, 2017.