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Data Science, AI

SQL : Maîtrise des Bases de Données

Cette formation vous offre une maîtrise complète du langage SQL, outil indispensable pour interagir avec les bases de données relationnelles. Vous débuterez par les fondamentaux des requêtes SELECT et du filtrage de données, avant de progresser rapidement vers la gestion complexe des jointures et des relations entre tables. Le cursus approfondit vos capacités d'analyse grâce aux fonctions d'agrégation (GROUP BY) et à l'utilisation de techniques avancées telles que les sous-requêtes et les CTE (Common Table Expressions) pour structurer des analyses de données sophistiquées. Au-delà de l'extraction, vous apprendrez à administrer activement vos données via les commandes de manipulation (INSERT, UPDATE, DELETE) et la création de structures de tables robustes. Un accent particulier est mis sur la performance technique avec des modules dédiés aux index et à l'optimisation, ainsi qu'à la programmation de base de données via les vues, procédures stockées et triggers. Ce parcours se conclut par un projet final consistant à bâtir une base de données complète, validant votre capacité à concevoir et gérer des systèmes d'information professionnels de bout en bout.

Intermédiaire 40 heures • 8 modules • 30 leçons Josué THELISSAINT 30+ exercices pratiques • Projets réels • Certificat inclus 10 modules Aucun avis pour le moment

72

Leçons

10

Quiz et évaluations

29

Exercices et labs

Ce que vous allez apprendre

Maîtriser les fondamentaux de SQL et apprendre à interroger, filtrer, trier et agréger des données issues de bases relationnelles. Construire des requêtes complexes avec les jointures, les sous-requêtes, les fonctions de fenêtre et les expressions conditionnelles. Comprendre la structure d’une base de données, manipuler plusieurs tables, créer des indicateurs d’analyse et produire des résultats fiables pour la Data Analyse, la Business Intelligence et le reporting. À la fin de la formation, l’apprenant sera capable de résoudre des cas métiers complets et d’exploiter SQL de manière autonome dans un environnement professionnel.

Public cible

Étudiants, professionnels en reconversion, Data Analysts, Business Analysts, développeurs, contrôleurs de gestion, chargés d’études, consultants, entrepreneurs et toute personne souhaitant apprendre à exploiter des bases de données pour analyser l’activité d’une organisation et prendre des décisions fondées sur les données.

Prérequis

Aucune expérience avancée en programmation n’est nécessaire. Une maîtrise de base de l’outil informatique, des tableaux de données et des notions simples d’analyse est recommandée. La formation commence par les fondamentaux avant d’aborder progressivement les requêtes intermédiaires et avancées.

Programme

Le contenu de la formation

Un parcours séquencé pour progresser avec méthode. Le détail des leçons est visible ci-dessous ; leur contenu s'ouvre après inscription.

1

Module 1 : Fondamentaux de SQL et prise en main des bases de données

Ce module introduit les fondamentaux des bases de données relationnelles et de SQL à travers une approche résolument pratique. Les participants apprendront à comprendre la structure d’une base de données, à manipuler des tables et à rédiger leurs premières requêtes SQL pour extraire, filtrer, trier et synthétiser des données. À l’issue du module, l’apprenant sera capable de : • comprendre les notions de table, ligne, colonne, clé primaire et clé étrangère ; • identifier les principales composantes d’une base de données relationnelle ; • utiliser les commandes SELECT, FROM, WHERE et ORDER BY ; • filtrer des données avec des conditions simples et multiples ; • supprimer les doublons avec DISTINCT ; • limiter et organiser les résultats d’une requête ; • réaliser des analyses simples sur un jeu de données métier ; • appliquer les bonnes pratiques de rédaction et de structuration des requêtes SQL. Le module comprend des démonstrations, des exercices pratiques, des quiz de validation et une étude de cas appliquée à des données d’entreprise.

6 leçon(s)1 quiz/test(s)6 exercice(s)/lab(s)
2

Module 2 : Requêtes SELECT et filtrage

Ce module apprend aux participants à interroger une base de données afin d’extraire uniquement les informations utiles. Les apprenants maîtriseront les commandes SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY et DISTINCT. Ils apprendront à appliquer des filtres simples et complexes sur des données numériques, textuelles et temporelles. À l’issue du module, l’apprenant sera capable de construire des requêtes SQL claires pour répondre à des questions métier simples.

8 leçon(s)1 quiz/test(s)7 exercice(s)/lab(s)
  • 2.1 Extraire des données avec SELECT et FROM
  • 2.2 Renommer les résultats avec AS et supprimer les doublons avec DISTINCT
  • 2.3 Filtrer les données avec WHERE et les opérateurs de comparaison
  • 2.4 Combiner des conditions avec AND, OR et NOT
  • 2.5 Rechercher des données avec BETWEEN, IN et LIKE
  • 2.6 Identifier et traiter les valeurs manquantes avec NULL
  • 2.7 Trier les résultats avec ORDER BY
  • 2.8 Limiter les résultats avec LIMIT et construire des classements
3

Module 3 : Jointures et relations entre les tables

Ce module permet de combiner les informations provenant de plusieurs tables. Les participants apprendront à utiliser les jointures INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN et FULL JOIN. Ils comprendront également les relations un-à-un, un-à-plusieurs et plusieurs-à-plusieurs. À l’issue du module, l’apprenant sera capable de produire des analyses complètes en reliant les données clients, ventes, produits et commandes.

8 leçon(s)1 quiz/test(s)2 exercice(s)/lab(s)
  • 3.1 Comprendre les relations entre les tables et le principe des jointures
  • 3.2 Combiner deux tables avec INNER JOIN
  • 3.3 Conserver toutes les lignes avec LEFT JOIN
  • 3.4 Comprendre RIGHT JOIN et FULL OUTER JOIN
  • 3.5 Réaliser des jointures sur plusieurs tables
  • 3.6 Utiliser une auto-jointure pour relier une table à elle-même
  • 3.7 Leçon 3.7 — Éviter les doublons et diagnostiquer les erreurs de jointure
  • 3.8 Construire un rapport commercial complet avec plusieurs jointures
4

Module 4 : Fonctions d'agrégation et GROUP BY

Ce module apprend à résumer les données et à produire des indicateurs de performance. Les participants utiliseront les fonctions COUNT, SUM, AVG, MIN et MAX. Ils apprendront à regrouper les résultats avec GROUP BY et à filtrer les agrégats avec HAVING. À l’issue du module, l’apprenant sera capable de produire des indicateurs comme le chiffre d’affaires, le panier moyen, le nombre de clients ou la performance par catégorie.

9 leçon(s)1 quiz/test(s)2 exercice(s)/lab(s)
  • 4.1 Comprendre les fonctions d’agrégation en SQL
  • 4.2 Compter les lignes et les valeurs avec COUNT
  • 4.3 Calculer des sommes et des moyennes avec SUM et AVG
  • 4.4 Calculer des sommes et des moyennes avec SUM et AVG
  • 4.5 Identifier les valeurs minimales et maximales avec MIN et MAX
  • 4.6 Regrouper les données avec GROUP BY
  • 4.7 Filtrer les groupes avec HAVING
  • 4.8 Combiner les jointures et les fonctions d’agrégation
  • 4.9 onstruire un tableau de bord commercial avec SQL
5

Module 5 :Sous-requêtes et expressions de table communes — CTE

Ce module présente les techniques permettant de décomposer des analyses complexes en plusieurs étapes. Les participants apprendront à utiliser les sous-requêtes dans les clauses SELECT, FROM et WHERE. Ils découvriront également les expressions de table communes, appelées CTE, afin d’améliorer la lisibilité et la maintenance de leurs requêtes. À l’issue du module, l’apprenant sera capable de résoudre des problématiques analytiques complexes en structurant ses requêtes de manière claire.

8 leçon(s)1 quiz/test(s)2 exercice(s)/lab(s)
  • 5.1 Comprendre le principe des sous-requêtes en SQL
  • 5.2 Filtrer les données avec une sous-requête dans WHERE
  • 5.3 Rechercher des correspondances avec IN, EXISTS et NOT EXISTS
  • 5.4 Construire une table intermédiaire avec une sous-requête dans FROM
  • 5.5 Comparer chaque ligne à son groupe avec une sous-requête corrélée
  • 5.6 Structurer une requête avec une CTE et le mot-clé WITH
  • 5.7 Construire un pipeline d’analyse avec plusieurs CTE
  • 5.8 Choisir entre sous-requête, jointure et CTE selon le besoin
6

Module 6 : Manipulation de données (INSERT, UPDATE, DELETE)

Apprenez à insérer, modifier et supprimer des données en SQL, tout en sécurisant les opérations grâce aux transactions et aux bonnes pratiques de contrôle.

9 leçon(s)1 quiz/test(s)2 exercice(s)/lab(s)
  • 6.1 Ajouter de nouvelles lignes avec INSERT INTO
  • 6.2 Insérer plusieurs lignes dans une seule requête
  • 6.3 Créer et archiver des données avec INSERT INTO SELECT
  • 6.4 Modifier les données existantes avec UPDATE
  • 6.5 Appliquer des mises à jour conditionnelles sur plusieurs lignes
  • 6.6 Supprimer des lignes avec DELETE
  • 6.7 Sécuriser les modifications avec COMMIT et ROLLBACK
  • 6.8 Contrôler et auditer les opérations de modification
  • 6.9 Choisir les types de données adaptés aux informations stockées
7

Module 7 : Création et évolution des structures de données

Concevez et faites évoluer des bases de données avec CREATE TABLE, les contraintes, les clés, ALTER TABLE et les migrations de schéma.

7 leçon(s)1 quiz/test(s)2 exercice(s)/lab(s)
  • 7.1 Créer une table avec CREATE TABLE
  • 7.2 Garantir l’unicité des enregistrements avec les clés primaires
  • 7.3 Créer des relations entre les tables avec les clés étrangères
  • 7.4 Appliquer les contraintes NOT NULL, UNIQUE, CHECK et DEFAULT
  • 7.5 Modifier la structure d’une table avec ALTER TABLE
  • 7.6 Renommer, vider et supprimer les objets d’une base de données
  • 7.7 Concevoir et créer le schéma relationnel d’une application commerciale
8

Module 8 : Vues, index et optimisation des requêtes

Créez des vues réutilisables, améliorez les performances avec les index et analysez les requêtes avec EXPLAIN QUERY PLAN.

8 leçon(s)1 quiz/test(s)2 exercice(s)/lab(s)
  • 8.1 Créer une vue réutilisable avec CREATE VIEW
  • 8.2 Créer des vues multi-tables pour simplifier les rapports
  • 8.3 Faire évoluer et supprimer une vue SQL
  • 8.4 Comprendre le rôle des index dans une base de données
  • 8.5 Créer des index simples, uniques et composites
  • 8.6 Analyser le plan d’exécution d’une requête avec EXPLAIN
  • 8.7 Optimiser les requêtes SQL lentes et coûteuses
  • 8.8 Construire une stratégie complète d’optimisation SQL
9

Module 9 : Fonctions de fenêtre et analyses avancées

Réalisez des classements, cumuls, comparaisons temporelles et moyennes mobiles avec les fonctions de fenêtre SQL.

8 leçon(s)1 quiz/test(s)2 exercice(s)/lab(s)
  • 9.1 Comprendre le principe des fonctions de fenêtre en SQL
  • 9.2 Calculer des indicateurs par groupe avec OVER et PARTITION BY
  • 9.3 Construire des classements avec ROW_NUMBER, RANK et DENSE_RANK
  • 9.4 Calculer des cumuls et suivre l’évolution des ventes
  • 9.5 Comparer les périodes et les lignes avec LAG et LEAD
  • 9.6 Calculer des moyennes mobiles pour analyser les tendances
  • 9.7 Identifier les premières et dernières valeurs d’une fenêtre
  • 9.8 Construire un tableau de bord analytique avec les fonctions de fenêtre
10

Module 10 : Projet final — Conception et analyse d’une base complète

Mobilisez l’ensemble des compétences du cours pour concevoir, alimenter, analyser et optimiser une base de données commerciale complète.

1 leçon(s)1 quiz/test(s)2 exercice(s)/lab(s)
  • 10.1 Projet final — Concevoir, analyser et optimiser une base commerciale

Avis des apprenants

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Intervenants

Des experts pour accompagner votre progression

Des professionnels passionnés par la transmission, la Data et l’intelligence artificielle appliquée.

Portrait de Anderson DENART

Anderson DENART

CEO & AI / ML Engineer

Anderson Denart est Data Scientist et AI Engineer, fondateur et CEO de Accurametrics Data Solutions. Spécialisé en intelligence artificielle appliquée, machine learning, NLP, scoring, computer vision et déploiement de solutions data, il accompagne les entreprises dans la transformation de leurs données en leviers de performance mesurables. Son expertise couvre la conception de modèles prédictifs, l’automatisation de processus décisionnels, la création de dashboards intelligents et l’industrialisation de solutions IA orientées métier. Fort d’expériences en data science, scoring bancaire, économétrie et business intelligence, il combine rigueur statistique, vision stratégique et maîtrise technique pour développer des solutions fiables, scalables et directement exploitables par les organisations.

Portrait de Josué THELISSAINT

Josué THELISSAINT

Academic Director /Financial Economist, PhD

Josué Thélissaint est docteur en économie financière, économiste financier et decision scientist, avec une expertise à l’intersection de la finance quantitative, de l’analyse économique, des cryptomarchés et de la DeFi. Son profil se distingue par une double maîtrise : une solide formation académique en ingénierie économique et financière, statistiques et économie appliquée, ainsi qu’une compétence technique en développement informatique et exploitation de données. Cette combinaison lui permet d’aborder les problématiques financières avec une approche rigoureuse, analytique et orientée décision. Il intervient sur des sujets complexes liés à la modélisation économique, à l’analyse des marchés financiers, à l’évaluation des risques et à l’aide à la décision dans des environnements data-driven. Son parcours reflète un positionnement hybride rare, capable de relier la recherche académique, la finance moderne et les technologies émergentes.

Portrait de Joseph Kokouvi DJAFON

Joseph Kokouvi DJAFON

Doctorant en Economie

Joseph Kokouvi Djafon possède un parcours académique solide en économie, statistiques et économétrie. Actuellement doctorant en économie à l’Université de Strasbourg, il a auparavant obtenu un master en statistiques et économétrie dans la même université, où il s’est distingué comme major de promotion. Son profil combine une forte expertise quantitative avec des compétences en économétrie avancée, séries temporelles, données de panel, programmation, gestion de données, web scraping et machine learning avec Python. Il dispose également d’une formation approfondie en économie du développement acquise à l’Université de Lomé, où il a aussi obtenu d’excellents résultats académiques.

Portrait de Esperant KONZO

Esperant KONZO

AI / ML Engineer

Esperant Konzo est un AI/ML Engineer spécialisé dans la conception d’agents intelligents, l’automatisation des processus et la mise en place d’infrastructures IA à grande échelle. Son expertise couvre les architectures RAG, le Model Context Protocol, les bases vectorielles, les agents conversationnels et les systèmes IA connectés à des bases de connaissances d’entreprise. Il a travaillé sur des cas d’usage à fort impact, notamment la détection de fraude, la conformité LCB-FT, l’automatisation documentaire et le développement d’agents IA pour plus de 100 000 utilisateurs. Co-fondateur de la Bantu Language Initiative, il porte également une vision ambitieuse autour du NLP pour les langues africaines sous-représentées, avec l’objectif de construire une infrastructure IA adaptée à des centaines de millions de locuteurs bantous.

Portrait de Yvens Joseph FLEURIOT

Yvens Joseph FLEURIOT

Consultant en droit de l’IA et des données

Yvens Joseph FLEURIOT est juriste spécialisé en droit du numérique, avec une expertise en protection des données, intelligence artificielle, droit de l’internet et gouvernance des systèmes d’information. Formé en droit haïtien et français, il est titulaire d’un master en droit des affaires spécialisé dans le numérique. Ses compétences juridiques, complétées par des connaissances techniques en conception web et une maîtrise de l’anglais du numérique, lui permettent d’accompagner les organisations sur leurs enjeux de conformité, de gouvernance et d’encadrement juridique des technologies. Son parcours en théologie, histoire et société renforce également sa compréhension des impacts sociaux et éthiques du numérique.

Portrait de Patrick TELEMAQUE

Patrick TELEMAQUE

Economiste / Statisticien

Patrick TELEMAQUE travaille à l’Institut Haïtien de Statistique et d’Informatique (IHSI), où il contribue à la collecte et à l’analyse de données d’entreprises à des fins statistiques et économiques. Économiste et bénéficiaire d’une bourse d’excellence à l’Université Quisqueya, il est également certifié en gestion de projet et en suivi-évaluation. Passionné par la statistique et l’analyse de données, il met son expertise au service de la prise de décision et du développement.