Module Technique 7 — AWS — RDS et Bases de données

PostgreSQL managé dans le cloud

aws
rds
postgresql
Auteur·rice

François Boussengui

Date de publication

25 mars 2026

0.0.1 🎯 Objectifs d’apprentissage

  1. RDS : bases de données managées par AWS
  2. Création d’une instance PostgreSQL RDS
  3. Connexion et requêtes SQL depuis Python
  4. Backups automatiques et maintenance
  5. Sécurité : VPC, groupes de sécurité, IAM

📚 Prérequis : Modules techniques précédents

⏱️ Temps estimé : 3 heures

1 RDS : bases de données managées par AWS

1.1 Présentation

RDS : bases de données managées par AWS est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

1.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser rds : bases de données managées par aws te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

1.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

2 Création d’une instance PostgreSQL RDS

2.1 Présentation

Création d’une instance PostgreSQL RDS est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

2.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser création d’une instance postgresql rds te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

2.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

3 Connexion et requêtes SQL depuis Python

3.1 Présentation

Connexion et requêtes SQL depuis Python est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

3.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser connexion et requêtes sql depuis python te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

3.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

4 Backups automatiques et maintenance

4.1 Présentation

Backups automatiques et maintenance est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

4.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser backups automatiques et maintenance te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

4.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

5 Sécurité : VPC, groupes de sécurité, IAM

5.1 Présentation

Sécurité : VPC, groupes de sécurité, IAM est un élément technique essentiel pour industrialiser tes projets data science en assurance.

5.2 Mise en pratique

Les étapes pour maîtriser ce sujet :

  1. Comprendre le concept et son utilité
  2. Installer et configurer les outils nécessaires
  3. Réaliser un premier cas d’usage simple
  4. Appliquer au contexte du projet central

💡 Point clé

Maîtriser sécurité : vpc, groupes de sécurité, iam te permettra d’industrialiser et de déployer tes modèles de manière professionnelle.

5.3 Bonnes pratiques

  • Documenter chaque étape de la configuration
  • Versionner les configurations dans Git
  • Tester avant de déployer
  • Suivre les logs et monitorer les performances

Synthèse

5.3.1 Les points essentiels

  1. RDS : bases de données managées par AWS
  2. Création d’une instance PostgreSQL RDS
  3. Connexion et requêtes SQL depuis Python
  4. Backups automatiques et maintenance
  5. Sécurité : VPC, groupes de sécurité, IAM

Auto-évaluation

Explique comment rds : bases de données managées par aws s’applique dans le projet central.

Explique comment création d’une instance postgresql rds s’applique dans le projet central.

Explique comment connexion et requêtes sql depuis python s’applique dans le projet central.

Explique comment backups automatiques et maintenance s’applique dans le projet central.

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