Formation SQL pour la data science

Description

Cette formation SQL pour la Data Science vous permettra de maîtriser les compétences essentielles pour manipuler, analyser et gérer des bases de données relationnelles dans un contexte de science des données.

Pendant 1 jour, vous apprendrez à :

• Maîtriser les commandes SQL avancées (sous-requêtes, auto-jointures, fonctions mathématiques et de chaînes)
• Créer et gérer des bases de données et tables avec contraintes et clés
• Utiliser des expressions conditionnelles (CASE, COALESCE, NULLIF) et créer des vues
• Intégrer SQL avec Python via Psycopg2 pour des analyses de données efficaces

Cette formation vous donnera les outils pour extraire des insights pertinents à partir de données complexes, optimiser vos requêtes et automatiser vos processus.

Public

Cette formation s’adresse aux data scientists, analystes et développeur·se·s souhaitant maîtriser SQL pour l’analyse de données.

Les objectifs

• Créer, modifier et supprimer des tables tout en respectant les contraintes et les relations entre données
• Utiliser des sous-requêtes, auto-jointures et fonctions avancées pour extraire des insights précis
• Appliquer CASE, COALESCE, NULLIF et créer des vues pour optimiser l’analyse des données
• Connecter des bases PostgreSQL à Python via Psycopg2 pour automatiser et analyser des données

Pré-requis

• Connaissance de base en SQL (SELECT, JOIN, WHERE)
• Notions élémentaires en Python
• Ordinateur portable à apporter

Le programme de la formation SQL pour la data science

• Commandes SQL avancées
  • Présentation des commandes SQL avancées
  • Timestamps et extraction
  • TO_CHAR
  • Fonctions et opérateurs mathématiques
  • Fonctions chaîne et opérateurs
  • Sous-requête
  • Auto-jointure
• Création de bases de données et de tables
  • Introduction
  • Types de données
  • Clés primaires et clés étrangères
  • Contraintes
  • CRÉATION de table
  • INSERTION
  • MISE À JOUR
  • SUPPRESSION
  • Modification de table
  • Suppression de table
  • Vérification des contraintes
• Expressions conditionnelles et procédures
  • Introduction aux expressions conditionnelles et aux procédures
  • CASE
  • COALESCE
  • CAST
  • NULLIF
  • VIEWS
  • Importation et exportation
• PostgreSQL avec Python
  • Présentation de Python et PostgreSQL
  • Exemple d'utilisation de Psycopg2
  • Ressources Psycopg2

Mises en pratique :
- Analyser les données clients avec des requêtes SQL avancées pour identifier les comportements d'achat
- Concevoir une base de données pour suivre les performances d’étudiants avec contraintes et vues
- Automatiser l’extraction et l’analyse des ventes mensuelles avec SQL et Python via Psycopg2

Télécharger le programme

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Formateur

Daouda DIOP

Daouda est docteur-ingénieur en optique et vision par ordinateur. Il a forgé son expertise dans la fibre optique, l'astronomie aérospatiale et le développement d'algorithmes de computer vision pour véhicules autonomes.

Sa maîtrise de C++, Matlab, Python et des technologies comme Hadoop, Spark, SQL et Power BI, acquise notamment lors de sa thèse dont une partie concerne le synchrotron, fait de lui un formateur d’exception.

Que ce soit à l'université ou en milieu professionnel, Daouda forme des data engineers et des data analysts, adaptant ses cours à son public avec des projets concrets. Il sait capter l’attention en mêlant théorie et pratique, permettant aux stagiaires d’appliquer Spark sur des cas réels, comme l’analyse de données événementielles sur un datalake Azure.

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FAQ

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