Modèle de concours : Ingénieurs d'État — 1er grade — Haut-Commissariat au Plan 2021
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En bref
Ce document est une ancienne épreuve écrite du concours de Ingénieurs d'État — 1er grade organisé par Haut-Commissariat au Plan (2021), publiée sur Wadifa Info en consultation et téléchargement PDF gratuits, avec une correction proposée.
- Organisme
- Haut-Commissariat au Plan
- Grade
- Ingénieurs d'État — 1er grade
- Spécialité
- Génie logiciel, systèmes d'information et informatique décisionnelle
- Année
- 2021
- Pages
- 3
- Langue des questions
- français
- Correction
- correction proposée disponible sur cette page
📝 Texte des questions (extrait automatiquement des pages scannées)
Ce texte est extrait automatiquement des images de l'épreuve et peut contenir des erreurs de lecture — les images ci-dessus font foi.
— صفحة 1 — Royaume du Maroc Haut-Commissariat au Plan للتخطبط ELA AN HAUT-COMUIMSARIAT# LAN Concours de recrutement des Ingénieurs d’Etat 19 grade Session : Dimanche 2 mai 2021 Spécialité : Génie Logiciel et systèmes d’information, Ingénierie de Développement des Services Numériques, Ingénierie des données et Informatique décisionnelle Organisauva de l'épreuve : e Duree . + heures « Les documents ne sont pas autorisés «Les appareils électroniques sont strictement interdits « Les copies doivent-être propres et rédigées avec clarté wadifa-info.com — صفحة 2 — Exercice 1: QCM (3 points) (Une seule réponse est valide.) 1- La source des métadonnées du cube pour OLAP a. Schéma en étoile b. Schéma en flocon c. Base de données standard d. La réponse a et b Quelle est l'opération OLAP qui implique le calcul de toutes les relations de données pour une ou plusieurs dimensions. a- Dice b- Slice c- roll-up d- Pivot 0 3 Une base de données multidimensionnelle est une base de données normalisée. a. Vrai b. Faux 4- Les tables de dimensions sont des tables servant d'axes d'analyse. On peut par exemple analyser les ventes suivant l'axe des temps (table de dimensions) pour indiquer par exemple pendant quel trimestre de l'année les ventes ont explosé. a. Vrai b. Faux 0 Soit une table de fait DataPoints(D1,D2,D3,x), et les trois requêtes suivantes: QI: Select D1,D2,D3,Sum(x) From DataPoints Group By D1,D2,D3 02: Select D1,D2,D3.Sum(x) From DataPoints Group By D1,D2,D3 WITH CUBE 03: Select D1,D2,D3,Sum(x) From DataPoints Group By D1,D2,D3 WITH ROLLUP Les attributs/D/, D2 et D3 ont respectivement n/,n2 et n3 valeurs différentes. Supposons que toutes les combinaisons possibles de ces valeurs sont présentes dans la table ‘DataPoints* au moins une fois. Le nombre de lignes dans le résultat de chacune des trois requêtes QI, Q2 et Q3 peut être calculé par une formule utilisant n1 ,n2ctn3. Choisir Je tuple («, b, €, d, e, /) dans liste ci-dessous tel que, si n/=a, n2=b et n3=c, le nombre de lignes dans les requêtes 01, 02 er 03 est respectivement d, e, et f. ©» (5, 10, 10, 500, 1000, 550) d. (4,7,3,84, 160, 117) wadifa-info.com — صفحة 3 — Exercice 2: QCM (3 points) كروما (Une seule réponse est valide.) Lab cvs je de données d'une bibliothèque contient les deux tables suivantes : 256 8 m 1 0 prunt (Adherent, Livre, DateEmprunt, DateRetourPrevue, DateRetourEective) Retard (Adherent, Livre,DateEmprunt, PenalitéRetard) 1- Quelles sont les Adhérents n'ayant jamais rendu de livre en retard ? a. SELECT t.Adherent FROM Emprunt t WHERE t. Adherent NOT IN (SELECT * FROM Retard u WHERE u.Adherent =t.Adherent) SELECT Adherent FROM Emprunt WHERE Adherent NOT IN (SELECT Adherent FROM Retard) e. SELECT Adherent FROM Emprunt WHERE Adherent NOT EXIST (SELECT Adherent FROM Retard) 2- Quelles sont les Adhérents ayant emprunté tous les livres (empruntés au moins une fois) ? a. SELECT t.Adherent FROM Emprunt ١ WHERE NOT IN ( SELECT * FROM Emprunt u WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM Emprunt v WHERE v.Adherent =t.Adherent AND v.Livre=u.Livre ( SELECT t.Adherent FROM Emprunt t WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM Emprunt u WHERE NOT.EXISTS ( SELECT * FROM Emprunt v WHERE. v.Adherent =t.Adherent AND v.Livre=u.Livre ) ) SELECT t.Adherent FROM Emprunt t WHERE t.Adherent NOT IN ( SELECT * FROM Emprunt u WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM Emprunt v WHERE v.Adherent =t.Adherent AND v.Livre=u.Livre ) ) 3- Quels sont les livres ayant été empruntés par tous les adhérents? SELECT t.Livre FROM Emprunt t WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM Emprunt u WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM Emprunt v WHERE u.Livre=t.Livre AND v.Adherent =u.Adherent ) ) SELECT t.Livre FROM Emprunt t WHERE EXISTS ( SELECT * FROM Emprunt u WHERE EXISTS ( SELECT * FROM Emprunt v WHERE u.Livre=t.Livre AND v.Adherent =u.Adherent )) SELECT t.Livre FROM Emprunt t WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM Emprunt u WHERE EXISTS ( SELECT * FROM Emprunt v WHERE u.Livre=t.Livre AND v.Adherent =u.Adherent ))
Correction proposée
Il s'agit d'une correction proposée, rédigée par l'équipe wadifa-info pour vous aider à comprendre la méthode — ce n'est pas un corrigé officiel de l'administration organisatrice.
Ce modèle correspond au concours de recrutement des ingénieurs d'État du 1er grade du Haut-Commissariat au Plan (HCP), session du dimanche 2 mai 2021, pour les spécialités génie logiciel et systèmes d'information, ingénierie de développement des services numériques, ingénierie des données et informatique décisionnelle. Documents et appareils électroniques interdits ; la durée est [illisible dans le scan]. La partie visible du scan comporte deux exercices de QCM (3 points chacun, une seule réponse valide) : le premier sur les entrepôts de données et OLAP, le second sur des requêtes SQL. Voici une correction méthodologique proposée.
💡 Avant de commencer : pour les questions SQL, ne survolez pas les requêtes. Vérifiez d'abord la validité syntaxique (un NOT IN (SELECT *) est faux dès que la sous-requête renvoie plusieurs colonnes, et NOT EXIST sans S n'existe pas), puis la logique. Les questions du type « tous les livres » ou « tous les adhérents » relèvent toujours de la division relationnelle, avec un double NOT EXISTS. Pour la question sur GROUP BY, testez la formule sur chaque tuple proposé.
Exercice 1 : entrepôts de données et OLAP
Q1 — Source des métadonnées du cube OLAP
- Réponse : d) les réponses a et b. Le cube s'appuie sur un modèle multidimensionnel, en étoile comme en flocon, d'où il tire ses dimensions et ses mesures. Une base de données « standard » (normalisée, transactionnelle) n'est pas conçue pour cela.
Q2 — Opération OLAP qui calcule toutes les relations de données pour une ou plusieurs dimensions
- Réponse : c) roll-up, c'est-à-dire l'agrégation vers un niveau supérieur de la hiérarchie (jour, puis mois, puis année) avec calcul des totaux. Slice fixe la valeur d'une dimension, Dice extrait un sous-cube et Pivot ne fait que réorienter les axes d'affichage.
Q3 — « Une base multidimensionnelle est normalisée »
- Réponse : b) Faux. Le modèle multidimensionnel est volontairement dénormalisé, notamment les dimensions du schéma en étoile, pour accélérer les requêtes d'analyse.
Q4 — « Les tables de dimensions servent d'axes d'analyse »
- Réponse : a) Vrai. Les dimensions (temps, produit, région) fournissent les axes d'analyse, et la table de faits porte les mesures (ventes).
Q5 — Nombre de lignes avec GROUP BY, WITH CUBE et WITH ROLLUP
- Q1 (GROUP BY simple) : n1 × n2 × n3.
- Q2 (WITH CUBE) : toutes les combinaisons, plus une valeur « ALL » par dimension : (n1+1)(n2+1)(n3+1).
- Q3 (WITH ROLLUP) : sous-totaux hiérarchiques : n1n2n3 + n1n2 + n1 + 1.
- Test de (c) = (5, 10, 10, 500, 1000, 550) : Q1 = 500 est correct, mais CUBE = 6 × 11 × 11 = 726 ≠ 1000, donc (c) est rejetée.
- Test de (d) = (4, 7, 3, 84, 160, 117) : Q1 = 4 × 7 × 3 = 84 ✓ ; CUBE = 5 × 8 × 4 = 160 ✓ ; ROLLUP = 84 + 28 + 4 + 1 = 117 ✓.
- Réponse : d. Les propositions a et b sont [illisible dans le scan], mais d vérifie les trois formules.
Exercice 2 : requêtes SQL (base d'une bibliothèque)
Tables : Emprunt(Adherent, Livre, DateEmprunt, DateRetourPrevue, DateRetourEffective) et Retard(Adherent, Livre, DateEmprunt, PénalitéRetard).
Q1 — Adhérents n'ayant jamais rendu de livre en retard
- Réponse : b) SELECT Adherent FROM Emprunt WHERE Adherent NOT IN (SELECT Adherent FROM Retard).
- (a) est fausse, car NOT IN (SELECT * …) compare une colonne à quatre. (c) est syntaxiquement fausse : NOT EXIST n'existe pas, et NOT EXISTS ne se place pas après un nom de colonne. Remarque : un DISTINCT serait bienvenu pour éviter les doublons.
Q2 — Adhérents ayant emprunté tous les livres
- Réponse : b), la forme en double NOT EXISTS : il n'existe aucun livre u pour lequel il n'existe pas d'emprunt v par l'adhérent t (v.Adherent = t.Adherent AND v.Livre = u.Livre).
- (a) et (c) utilisent NOT IN (SELECT * …), ce qui n'est pas valide ; (a) n'indique même pas de colonne avant NOT IN.
Q3 — Livres empruntés par tous les adhérents
- Requête correcte en théorie : SELECT t.Livre FROM Emprunt t WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Emprunt u WHERE NOT EXISTS (SELECT * FROM Emprunt v WHERE v.Livre = t.Livre AND v.Adherent = u.Adherent)).
- Seule la première proposition (a) a la structure de cette division (double NOT EXISTS). Mais la condition telle qu'elle est transcrite (u.Livre = t.Livre au lieu de v.Livre = t.Livre) est [illisible dans le scan] : vérifiez-la sur l'original. La proposition b (double EXISTS) renvoie pratiquement tous les livres et la proposition c ne renvoie aucune ligne.
💡 Synthèse : Exercice 1 : Q1 = d, Q2 = c (roll-up), Q3 = b (faux), Q4 = a (vrai), Q5 = d. Exercice 2 : Q1 = b, Q2 = b, Q3 = a (division par double NOT EXISTS). Pour préparer le concours d'ingénieur d'État du HCP, révisez la modélisation multidimensionnelle (étoile, flocon, faits et dimensions), les opérations OLAP et GROUP BY CUBE/ROLLUP/GROUPING SETS, le SQL avancé (sous-requêtes corrélées, division relationnelle, piège de NOT IN face aux NULL) ainsi que l'ETL et la qualité des données, qui sont au cœur du métier de la statistique publique.
Questions fréquentes sur ce sujet
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Quel organisme et quel grade concerne ce sujet ?
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