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Sciences numériques et technologie (SNT) · Classe de 2ⁿᵈᵉ

Données structurées

Collecte, organisation et traitement des données numériques — programme SNT 2nde

À propos de cette page
Cette évaluation sur « Données structurées » en seconde permet de faire le point sur ses connaissances en sciences numériques et technologie (snt), comme lors d'un véritable contrôle. Elle suit le programme officiel de seconde et propose plusieurs exercices notés sur 20, avec un corrigé détaillé. Au programme : Qu'est-ce qu'une donnée ?, Collections de données et descripteurs, Le format CSV, Le format JSON. Travaille seul, chronomètre-toi, puis compare tes réponses au corrigé pour identifier les points à revoir. Parfait pour mesurer ses progrès et réviser efficacement. Évaluation gratuite conçue par un professeur particulier à Marseille pour aider les élèves de seconde en sciences numériques et technologie (snt).
Évaluation finale · Niveau difficile · Durée 45 min · Noté sur 20
45:00

Évaluation complète de fin de chapitre, tout en niveau difficile. Travaille seul et sans aide, puis vérifie tes réponses avec le corrigé détaillé dépliable en bas de page.

Exercice 1 — Vocabulaire des données structurées

/ 4 pts
  1. Définissez le terme descripteur dans le contexte d'une collection de données. (1 pt)
  2. Donnez le type (entier, décimal, texte, booléen) de chacune des valeurs suivantes : True ; "Marseille" ; 3.14 ; 42. (2 pts)
  3. Qu'est-ce qu'une métadonnée ? Donnez un exemple concret. (1 pt)

Exercice 2 — Lecture et analyse d'un fichier CSV

/ 5 pts
  1. On donne le fichier CSV suivant :
    Sport;Pays;Médailles_or;Médailles_total
    Natation;France;3;12
    Athlétisme;France;1;8
    Judo;Japon;5;15
    Cyclisme;Belgique;2;6
    (a) Combien ce fichier contient-il de descripteurs ? (0,5 pt)
  2. (b) Combien d'enregistrements contient-il ? (0,5 pt)
  3. (c) Quel est le résultat d'un filtre Pays = "France" ? Listez les enregistrements conservés. (1 pt)
  4. (d) Après un tri décroissant sur Médailles_or, quel sport apparaît en premier ? (1 pt)
  5. (e) Quel est le type du descripteur Médailles_total ? (0,5 pt)
  6. (f) Quel serait le séparateur à utiliser si une valeur de la colonne Sport contenait déjà une virgule ? Justifiez. (1 pt)

Exercice 3 — Format JSON

/ 4 pts
  1. Voici un objet JSON :
    {"prenom": "Lucie", "age": 16, "ville": "Marseille", "sportif": true}
    (a) Combien de paires clé-valeur cet objet contient-il ? (0,5 pt)
  2. (b) Quel est le type de la valeur associée à la clé "sportif" ? (0,5 pt)
  3. (c) Réécrivez cet objet JSON en ajoutant un descripteur "note" de valeur 15.5. (1 pt)
  4. (d) Citez une situation concrète où le format JSON est préférable au format CSV, et expliquez pourquoi. (2 pts)

Exercice 4 — Open Data et RGPD

/ 4 pts
  1. (a) Qu'est-ce que l'open data ? Donnez deux exemples de jeux de données disponibles sur data.gouv.fr. (2 pts)
  2. (b) Expliquez le sigle RGPD et citez deux droits qu'il accorde aux personnes concernant leurs données personnelles. (2 pts)

Exercice 5 — Qualité des données

/ 3 pts
  1. On observe dans une collection les valeurs suivantes pour le descripteur Taille (cm) : 165, "grand", 172, null, 1.70.
    (a) Citez deux problèmes de qualité présents dans cette colonne. (2 pts)
  2. (b) Que signifie le principe "garbage in, garbage out" ? (1 pt)
✓Corrigé détaillé

Exercice 1 — Vocabulaire des données structurées
Corrigé :
1. Un descripteur est le nom d'un attribut (en-tête de colonne) qui caractérise chaque objet d'une collection de données. (1 pt)
2. True → booléen ; "Marseille" → texte ; 3.14 → décimal ; 42 → entier. (0,5 pt par bonne réponse)
3. Une métadonnée est une donnée qui décrit une autre donnée (son contexte). Exemple : la date de création d'un fichier, l'auteur d'une photo, l'unité d'une mesure. (1 pt)

Exercice 2 — Lecture et analyse d'un fichier CSV
Corrigé :
a. 4 descripteurs : Sport, Pays, Médailles_or, Médailles_total. (0,5 pt)
b. 4 enregistrements (4 lignes de données). (0,5 pt)
c. Filtre Pays = "France" → conserve : Natation/France/3/12 et Athlétisme/France/1/8. (1 pt)
d. Tri décroissant sur Médailles_or : Judo (5) → premier. (1 pt)
e. Type entier (les valeurs 12, 8, 15, 6 sont des entiers). (0,5 pt)
f. Si une valeur contient une virgule, il faut utiliser un autre séparateur (ex. le point-virgule ;) OU entourer la valeur de guillemets doubles pour éviter toute ambiguïté. (1 pt)

Exercice 3 — Format JSON
Corrigé :
a. 4 paires clé-valeur. (0,5 pt)
b. La valeur true est de type booléen. (0,5 pt)
c. {"prenom": "Lucie", "age": 16, "ville": "Marseille", "sportif": true, "note": 15.5} (1 pt — vérifier guillemets et virgules)
d. Exemple : une API météo qui renvoie, pour chaque ville, une liste de relevés journaliers (objets imbriqués). JSON est préférable car il permet les structures hiérarchiques (liste d'objets contenant des sous-listes), impossible en CSV plat. (2 pts : 1 pt pour l'exemple, 1 pt pour la justification)

Exercice 4 — Open Data et RGPD
Corrigé :
a. L'open data désigne des données accessibles librement à tous, sans restriction de réutilisation, publiées par des organismes publics ou privés. (1 pt) Exemples sur data.gouv.fr : statistiques de la criminalité, résultats électoraux, données sur les accidents de la route, données météo… (1 pt — accepter tout exemple pertinent)
b. RGPD = Règlement Général sur la Protection des Données (règlement européen 2016/679, en vigueur depuis mai 2018). (1 pt) Droits accordés (2 parmi) : droit d'accès, droit de rectification, droit à l'effacement (droit à l'oubli), droit d'opposition, droit à la portabilité. (1 pt)

Exercice 5 — Qualité des données
Corrigé :
a. Deux problèmes parmi : (1) Incohérence de type : mélange d'entiers (165, 172), d'un texte ("grand") et d'un décimal (1.70) ; (2) Valeur manquante : null est une absence de valeur ; (3) Valeur sémantiquement incorrecte : "grand" n'est pas une taille en cm ; (4) Unité incohérente : 1.70 semble être en mètres, pas en cm. (1 pt chacun, max 2 pts)
b. "Garbage in, garbage out" signifie que si les données d'entrée sont de mauvaise qualité (erronées, incohérentes, incomplètes), les résultats produits par l'analyse seront également incorrects ou non fiables. (1 pt)

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