Pourquoi devriez-vous y participer ?
Cette formation vous permet de maîtriser les compétences essentielles pour préparer des données à analyser correctement. Vous saurez extraire des données pertinentes, les structurer avec précision, et utiliser les fonctions SQL les plus utiles pour vos besoins analytiques. Ces compétences rendent vos analyses plus fiables et efficaces, tout en facilitant votre travail en Data Science.
À qui s'adresse la formation ?
Cette formation est destinée aux :
- Informaticiens impliqués dans l’analyse de données
- Analystes souhaitant renforcer leurs compétences SQL
- Développeurs travaillant sur des projets de Data Science
- Professionnels cherchant à automatiser l’extraction de données
- Toute personne préparant des données pour l’analyse ou la modélisation
Prérequis
Des connaissances de base en manipulation de données et en statistiques sont nécessaires. Une compréhension générale des bases de données relationnelles facilite l’assimilation des concepts.
Objectifs d’apprentissage
À l’issue de la formation, vous serez capable de :
- Comprendre la structure d’une base de données relationnelle
- Écrire des requêtes SQL efficaces pour extraire des données complexes
- Utiliser des fonctions SQL avancées pour transformer et analyser les données
- Manipuler les données en vue d’une utilisation en visualisation ou modélisation
- Préparer des ensembles de données prêts pour l’analyse statistique ou le machine learning
Contenu de la formation
Première section
SQL – Les fondamentaux du langage (avec exercices et corrigés) – (4e édition)
Introduction
La définition des données (LDD)
La manipulation des données (LMD)
Les fonctions
La sécurité des données (DCL)
Le contrôle de transactions (TCL)
La programmation
Approfondissement
Les erreurs les plus couramment rencontrées
Deuxième section
Le langage SQL pour la Data Science – Profitez de la puissance du SQL pour l’analyse de vos données
Le langage SQL
Manipulation des données
Les jointures et les sous-requêtes
Les fonctionnalités avancées de SQL
Analyse de données complexes
Approche pédagogique
Le contenu alterne explications claires et exemples concrets pour faciliter la compréhension progressive du langage SQL par les apprenants.
