AC24.01 | Optimiser les modèles de données de l'entreprise
AC24.02 | Assurer la confidentialité des données
AC24.03 | Organiser la restitution de données à travers la programmation et la visualisation
AC24.04 | Manipuler des données hétérogènes
💡 Quelles ont été vos démarches, prises de décisions, degré d'implication et d'autonomie ?
Pendant cette année, j'ai eu la chance de toucher à plusieurs types de bases de données dans des contextes très différents, ce qui m'a permis de comprendre non pas juste comment les utiliser, mais pourquoi on choisit l'une plutôt que l'autre.
Mongolingo était un projet solo autour de MongoDB. J'ai construit une application de quiz pédagogique qui exécutait les requêtes en direct sur une vraie base de données — ce qui voulait dire que si ma requête était mauvaise, elle échouait en direct devant l'utilisateur. Ça m'a forcé à comprendre MongoDB vraiment en profondeur, pas juste à recopier des exemples. J'ai notamment beaucoup appris sur les pipelines d'agrégation, les jointures entre collections, et la façon dont une base NoSQL pense les données différemment d'une base relationnelle.
Sur FEN-ALIM, on a migré la base de données de MySQL vers MongoDB au sprint 2. Ce changement nous a obligés à repenser notre modèle de données — certaines choses qu'on faisait naturellement en SQL devenaient moins évidentes en NoSQL, et vice versa.
Mais c'est le stage qui m'a vraiment appris ce que ça veut dire de gérer des données en production. Migrer 207 réservations depuis une ancienne base vers une nouvelle, ce n'est pas juste copier-coller des lignes — c'est comprendre les deux schémas, identifier les différences, écrire des scripts qui transforment les données correctement, et vérifier que rien n'a été perdu. J'ai aussi appris à faire évoluer un schéma de base de données sur une application déjà en production, sans casser les données existantes. Cette contrainte — que je n'avais jamais vécue en formation — m'a beaucoup appris sur la rigueur nécessaire quand on travaille avec de vraies données.
J'ai également découvert concrètement ce que signifie la sécurité des données : le système de Row Level Security fait que chaque utilisateur ne voit que ses propres données. Comprendre et diagnostiquer ce mécanisme m'a donné une vision bien plus concrète de la protection des données que n'importe quel cours théorique.
💡 Quelles ressources avez-vous choisies et combinées ?
Documentation MongoDB pour Mongolingo (surtout la partie agrégation et $lookup). Pour le stage, la documentation PostgreSQL sur les triggers et les politiques RLS, ainsi que les outils d'inspection de Supabase pour diagnostiquer les problèmes de permissions. Pour FEN-ALIM, MongoDB Atlas et ses outils de visualisation de données.
💡 En vous appuyant sur vos traces, justifiez la maîtrise des apprentissages visés