SNT · Seconde · Contrôle Essentiel

Niveau 1 sur 3 · Essentiel

Données — Structuration et traitement

50 minutes noté sur 205 exercices

Le niveau Essentiel vérifie les bases du chapitre de SNT sur les données : reconnaître une métadonnée, une donnée personnelle et les quatre opérations de traitement, associer les principes et les droits du RGPD à des situations, lire un fichier JSON, nommer les parties d'un fichier CSV, puis faire ses premières requêtes sur une petite table de relevés météo. QCM, appariement, texte à trous, figure à compléter et lecture de document, avec une banque de mots et des indices.

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Deux PDF à imprimer, sur papier A4. Gratuit, sans inscription.

Ce que ce niveau évalue

  • Connaître le vocabulaire
  • Connaître le RGPD
  • Lire un fichier de données
  • Traiter une table
  • Reconnaître une métadonnée, une donnée personnelle, une opération de traitement
  • Associer chaque principe ou droit du RGPD à une situation
  • Lire un fichier JSON et ses structures imbriquées
  • Nommer les parties d’un fichier CSV : en-tête, enregistrement, descripteur, séparateur
  • Rechercher, filtrer, trier et calculer dans une petite table

Avant de commencer

  • Dans un fichier CSV, la ligne 1 nomme les colonnes : ce n’est pas un enregistrement.
  • L’unité d’une colonne se lit souvent dans son nom, et les métadonnées accompagnent le fichier.
  • Rechercher, filtrer, trier, calculer : demande-toi chaque fois laquelle des quatre opérations on te demande.
  • Dans un QCM, lis toutes les propositions avant de cocher : une seule est juste.

Exercice 1 — Reconnaître

4 pts · 7 min

Connaître le vocabulaire

Pour chaque phrase, coche la seule réponse juste.

  1. 1.Dans la colonne « age » d’une table d’élèves, une case contient « blond ». Ce qui ne va pas :

    0.5 pt
    • chaque case de cette colonne devrait contenir un âge
    • la couleur des cheveux n’est pas une donnée
    • une table ne doit contenir que des nombres
    Voir la correction

    chaque case de cette colonne devrait contenir un âge

    Une colonne porte un seul descripteur, de haut en bas : ici l’âge. Une couleur de cheveux y casse la régularité qui permet à un programme de lire la table.

  2. 2.Remplacer « Léa Martin » par « élève 17 » dans une liste, c’est rendre cette liste…

    0.5 pt
    • anonyme
    • pseudonyme
    • chiffré
    Voir la correction

    pseudonyme

    Retirer ou masquer le nom rend un fichier pseudonyme, pas anonyme : les autres colonnes peuvent encore permettre de retrouver la personne.

  3. 3.Sur la fiche d’accompagnement d’un fichier, la mention « relevé le 12 mars, au dixième de degré près » est…

    0.5 pt
    • un enregistrement
    • une métadonnée
    • un descripteur
    Voir la correction

    une métadonnée

    Elle ne donne aucune valeur mesurée : elle dit quand la mesure a été faite et avec quelle précision. C’est une donnée sur les données.

  4. 4.L’adresse IP d’un ordinateur relève du RGPD parce qu’elle…

    0.5 pt
    • contient le nom de son utilisateur
    • permet de remonter à son utilisateur
    • est tenue secrète
    Voir la correction

    permet de remonter à son utilisateur

    La définition vise l’identifiabilité : une adresse IP ne porte pas de nom, mais elle permet, par recoupement, d’identifier l’utilisateur.

  5. 5.Laquelle de ces informations ne concerne aucun individu ?

    0.5 pt
    • la photographie d’un élève
    • l’historique d’achats d’un client
    • le nombre de tables d’une salle de classe
    Voir la correction

    le nombre de tables d’une salle de classe

    Le nombre de tables ne se rapporte à aucune personne. Une photographie ou un historique d’achats, eux, se rapportent à une personne identifiable.

  6. 6.Ranger les élèves d’une table du plus jeune au plus âgé, c’est…

    0.5 pt
    • filtrer
    • trier
    • calculer
    Voir la correction

    trier

    Trier ordonne les enregistrements selon une colonne, ici l’âge, sans en retirer aucun.

  7. 7.Ne garder que les élèves inscrits en option théâtre, c’est…

    0.5 pt
    • trier
    • filtrer
    • calculer
    Voir la correction

    filtrer

    Filtrer ne garde que les enregistrements qui vérifient une condition, ici « option = théâtre » ; les autres sont écartés du résultat.

  8. 8.Obtenir le nombre d’élèves inscrits à la cantine, c’est…

    0.5 pt
    • rechercher
    • trier
    • calculer un effectif
    Voir la correction

    calculer un effectif

    Compter des enregistrements, c’est calculer un effectif, au même titre qu’une somme ou une moyenne.

Les erreurs fréquentes sur cet exercice
  • Croire qu’une donnée n’est personnelle que si elle contient un nom : une adresse IP ou un historique d’achats le sont aussi.
  • Confondre filtrer, qui retire des lignes, et trier, qui les range sans en retirer aucune.

Exercice 2 — Le RGPD en situations

3 pts · 7 min

Connaître le RGPD

Relie chaque principe ou droit du RGPD à la situation qui le met en jeu, puis recopie la lettre dans la case.

  • AUne application de lampe de poche demande l’accès à tous vos contacts, dont elle n’a aucun besoin.
  • BUn site annonce que votre adresse ne servira qu’à la livraison, puis s’en sert pour vous envoyer de la publicité.
  • CUn club garde les fiches de ses anciens membres des années après leur départ, sans aucune raison.
  • DUne élève demande à un site de lui dire quelles données il conserve sur elle.
  • EUn client signale que l’adresse enregistrée à son nom est fausse et demande qu’on la corrige.
  • FUn formulaire ne dit pas à quoi serviront les données ; on clique sur « J’accepte » sans rien savoir.
  1. 1.Finalité

    0.5 pt
    Voir la correction

    B

    La finalité oblige à ne se servir des données que pour l’usage annoncé : la livraison, pas la publicité.

  2. 2.Minimisation

    0.5 pt
    Voir la correction

    A

    La minimisation interdit de collecter plus que le nécessaire : une lampe de poche n’a pas besoin de vos contacts.

  3. 3.Durée de conservation

    0.5 pt
    Voir la correction

    C

    Les données ne se gardent pas indéfiniment : une fois l’usage terminé, la conservation doit cesser.

  4. 4.Consentement éclairé

    0.5 pt
    Voir la correction

    F

    Un accord donné sans savoir à quoi serviront les données n’est pas éclairé : il ne vaut pas consentement.

  5. 5.Droit d’accès

    0.5 pt
    Voir la correction

    D

    Le droit d’accès permet à la personne de savoir quelles données un organisme détient sur elle.

  6. 6.Droit de rectification

    0.5 pt
    Voir la correction

    E

    Le droit de rectification permet de faire corriger une donnée inexacte, comme une adresse fausse.

Les erreurs fréquentes sur cet exercice
  • Confondre finalité et minimisation : la finalité dit pour quoi l’on collecte, la minimisation combien.
  • Confondre le droit d’accès, qui permet de savoir, et le droit de rectification, qui permet de corriger.

Exercice 3 — Lire un fichier JSON

4 pts · 10 min

Lire un fichier de données

Observe le document 1, dont les retraits de ligne servent seulement à la lecture, puis complète le texte avec les mots de la banque. Deux mots ne servent pas.

BanquearborescentesCSVenregistrementimbriquéeJSONlistenomobjetplateséparateur
Document 1Une soirée du club d’astronomie, au format JSON
  1. {
  2.   "date": "12/03",
  3.   "lieu": "plateau sportif",
  4.   "responsable": {
  5.     "prenom": "Inès",
  6.     "classe": "2nde C"
  7.   },
  8.   "participants": ["Hugo", "Maya", "Noé"]
  9. }

Source : Fichier fictif construit pour ce contrôle d’après le cours ; les prénoms sont inventés.

  1. 1.Le document 1 est écrit au format .

    0.5 pt
    Voir la correction

    JSON

    Les accolades, les crochets et les couples entre guillemets séparés par deux-points sont la marque du JSON.

  2. 2.Il range les données en couples -valeur : « lieu » est associé à « plateau sportif ».

    0.5 pt
    Voir la correction

    nom

    Chaque champ du JSON associe un nom, ici « lieu », à une valeur, ici « plateau sportif ».

  3. 3.Le champ « participants » contient une de trois prénoms.

    0.5 pt
    Voir la correction

    liste

    Les crochets délimitent une liste : trois prénoms rangés dans un seul champ.

  4. 4.Le champ « responsable » contient lui-même un , avec ses propres champs.

    0.5 pt
    Voir la correction

    objet

    Les accolades des lignes 4 à 7 ouvrent un objet placé dans l’objet principal, avec ses champs prénom et classe.

  5. 5.Une liste ou un objet rangé dans un champ : on dit que la structure est .

    0.5 pt
    Voir la correction

    imbriquée

    Une structure placée à l’intérieur d’une autre est dite imbriquée ; c’est ce que le JSON accepte et le CSV non.

  6. 6.Ces données forment un arbre : elles sont .

    0.5 pt
    Voir la correction

    arborescentes

    Un objet qui contient des objets et des listes se représente comme un arbre : les données sont arborescentes.

  7. 7.Une table ne range qu’une valeur par case : une liste de prénoms y entre mal.

    0.5 pt
    Voir la correction

    plate

    Une table plate a une valeur par case ; une liste de longueur variable ne tient pas dans une seule case sans être déformée.

  8. 8.Pour une suite de relevés qui ont tous la même forme, le format serait plus simple.

    0.5 pt
    Voir la correction

    CSV

    Des relevés de même forme font une table plate : une ligne par relevé, ce que le CSV écrit le plus simplement.

Les erreurs fréquentes sur cet exercice
  • Écrire « liste » pour le champ « responsable » : ses accolades signalent un objet, avec ses propres champs.
  • Croire que le JSON convient à tout : pour des relevés tous de même forme, le CSV est plus simple.

Exercice 4 — Les parties d'un fichier CSV

3 pts · 7 min

Lire un fichier de données

Écris dans chaque case ce que désigne le repère, avec une expression de la banque.

Banquecouple nom-valeurdescripteurenregistrementligne d’en-têtemétadonnéeséparateurvaleur aberrantevaleur manquante
  • Indice — Deux expressions ne servent pas. On ne vend pas un nombre négatif de madeleines.
cafeteria.csvproduit;prix_euro;lundi;mardicroissant;1,20;45;38compote;0,90;22;jus de pomme;1,50;30;27madeleine;0,80;-4;31ABCDFERepère : ce qu'il désigneABCDEF

Fais glisser pour voir toute la figure.

Le fichier cafeteria.csv, qui recense les ventes de la cafétéria, tel qu’un éditeur de texte l’affiche. Les cadres pointillés entourent ce que désignent les repères.

Les cases de la figure sont les questions. La correction, case par case :

  1. 1.Repère A

    0.5 pt
    Voir la correction

    ligne d’en-tête

    La première ligne d’un fichier CSV nomme les colonnes : produit, prix, lundi, mardi.

  2. 2.Repère B

    0.5 pt
    Voir la correction

    enregistrement

    Chaque ligne après l’en-tête décrit un produit : c’est un enregistrement de la table.

  3. 3.Repère C

    0.5 pt
    Voir la correction

    descripteur

    « prix_euro » nomme une colonne, donc un descripteur ; son nom porte aussi l’unité, l’euro.

  4. 4.Repère D

    0.5 pt
    Voir la correction

    séparateur

    Le point-virgule sépare les valeurs d’une même ligne : c’est le séparateur de ce fichier.

  5. 5.Repère E

    0.5 pt
    Voir la correction

    valeur manquante

    Après le dernier point-virgule, rien n’est écrit : la vente du mardi n’a pas été saisie.

  6. 6.Repère F

    0.5 pt
    Voir la correction

    valeur aberrante

    Un nombre de ventes ne peut pas être négatif : « -4 » est présent mais impossible, donc aberrant.

Les erreurs fréquentes sur cet exercice
  • Prendre la ligne d’en-tête pour un enregistrement : elle ne décrit aucun produit.
  • Confondre une case vide, valeur manquante, et une valeur impossible, valeur aberrante.

Exercice 5 — Premières requêtes sur une table

6 pts · 15 min

Traiter une table

Observe le document 2 et ses métadonnées, puis réponds aux questions. Chaque question annonce l’opération à faire.

  • Indice — La ligne 1 nomme les colonnes : les enregistrements commencent à la ligne 2.
  • Indice — L’heure des relevés ne figure pas dans la table : cherche-la dans les métadonnées, sous le document.
  • Indice — Une moyenne : la somme des valeurs, divisée par le nombre de valeurs.
Document 2Une semaine de relevés météo, au format CSV
  1. jour;temperature_C;pluie_mm;vent_kmh
  2. lundi;14,5;0;12
  3. mardi;12;3,5;25
  4. mercredi;9,5;8;31
  5. jeudi;11;0;18
  6. vendredi;15,5;0;9

Fichier meteo.csv. Métadonnées fournies avec le fichier : relevés faits chaque jour à 8 h par la station du lycée ; températures en degrés Celsius. Source : Fichier fictif construit pour ce contrôle : les valeurs sont inventées.

  1. 1.Lire la table — Combien ce fichier contient-il d’enregistrements, et combien de descripteurs ?

    1 pt
    Voir la correction

    5 enregistrements (lignes 2 à 6) et 4 descripteurs : jour, temperature_C, pluie_mm, vent_kmh.

    La ligne 1 nomme les colonnes et ne décrit aucun jour ; chaque colonne est un descripteur.

  2. 2.Lire l’en-tête — Dans quelle unité la vitesse du vent est-elle donnée, et où le lit-on ?

    1 pt
    Voir la correction

    En kilomètres par heure : le nom de la colonne, « vent_kmh », sur la ligne d’en-tête, l’indique.

    L’unité est une métadonnée, portée ici par le nom du descripteur ; sans elle, « 31 » ne dirait rien.

  3. 3.Rechercher — Quelle température la station a-t-elle relevée le jeudi, et à quelle heure ?

    1 pt
    Voir la correction

    11 °C, relevés à 8 h.

    La valeur se lit ligne 5 ; l’heure n’est pas dans la table, mais dans les métadonnées du fichier.

  4. 4.Filtrer — Quels jours n’a-t-il pas plu du tout ?

    1 pt
    Voir la correction

    Lundi, jeudi et vendredi.

    Le filtre garde les lignes où « pluie_mm = 0 » : 2, 5 et 6 ; mardi et mercredi sont écartés.

  5. 5.Trier — Range les cinq jours du plus venté au moins venté.

    1 pt
    Voir la correction

    Mercredi (31), mardi (25), jeudi (18), lundi (12), vendredi (9).

    Trier par ordre décroissant de la colonne vent_kmh range les cinq enregistrements sans en retirer aucun.

  6. 6.Calculer — Calcule la température moyenne de la semaine. Écris le calcul.

    1 pt
    Voir la correction

    14,5 + 12 + 9,5 + 11 + 15,5 = 62,5 ; 62,5 ÷ 5 = 12,5 : la moyenne est de 12,5 °C.

    Somme des valeurs divisée par leur nombre : cinq relevés, aucun ne manque. 0,5 pour le calcul, 0,5 pour le résultat et l’unité.

Les erreurs fréquentes sur cet exercice
  • Compter six enregistrements en incluant la ligne d’en-tête.
  • Diviser la somme des températures par 4 au lieu de 5.

Barème — ce que le correcteur regarde

Les lignes chiffrées couvrent les 5 exercices et totalisent 20 points.

Ex.1La bonne notion reconnue

4 points — 0,5 par case juste

Point perdu si : Deux cases cochées pour une même phrase : la question vaut 0.

Ex.2Chaque principe ou droit relié à sa situation

3 points — 0,5 par liaison juste

Point perdu si : Finalité et minimisation interverties.

Ex.3Le fichier JSON lu, mot à mot

4 points — 0,5 par blanc

Point perdu si : Un mot intrus de la banque placé dans un blanc.

Ex.4Les parties du fichier CSV nommées

3 points — 0,5 par repère

Point perdu si : « Métadonnée » écrit pour la ligne d’en-tête : l’en-tête fait partie du fichier.

Ex.5Les requêtes faites et justifiées

6 points — 1 par question

Point perdu si : Un résultat sans calcul ni unité : 0,5 sur 1.

Et maintenant ?

17 à 20Niveau supérieur
Les bases sont solides. Passe au niveau 2 — Standard : tu y vérifieras un fichier avant de le traiter, tu combineras des requêtes et tu analyseras un formulaire au regard du RGPD.
12 à 16Refaire ce niveau
Relis la correction des exercices où tu as perdu des points. Refais le niveau 1 dans quelques jours en cachant la banque de mots ; au-delà de 16, passe au niveau 2.
moins de 12Revoir la fiche
Le niveau 1 est le point de départ : reprends d'abord la fiche de cours et sa méthode « exploiter un fichier de données structurées », puis refais ce contrôle.

Les autres contrôles de ce chapitre

Aucun ne repose une question d'un autre : chacun couvre le chapitre sous un autre angle. À passer quelques jours plus tard, une fois celui-ci corrigé.

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