Les cours en SQL peuvent vous aider à apprendre comment interroger, filtrer et organiser des données dans des bases. Vous pouvez développer des compétences en requêtes, jointures, agrégations et analyse.

Microsoft
Compétences que vous acquerrez: SQL, Copilote GitHub, Bases de données, Manipulation de données, Transformation des données, Langages de requête, Logiciel de base de données, Serveurs Microsoft SQL, Traitement des données, Transact-SQL, Gestion des bases de données, Bases de données relationnelles, Accès aux données, Présentation des données, Maintenabilité, Agents génératifs d'IA, Conception de la base de données, Théorie des bases de données, Développement de bases de données
★ 4.5 (277) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Compétences que vous acquerrez: SQL, Bases de données, Manipulation de données, Traitement des transactions, Analyse des données, Programmation Python, Langages de requête, Jupyter, Gestion des bases de données, Bases de données relationnelles, Accès aux données, Théorie des bases de données, Procédure stockée
★ 4.7 (23 k) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois

University of California, Davis
Compétences que vous acquerrez: SQL, Gouvernance des données, Manipulation de données, Maîtrise des données, Transformation des données, Analyse descriptive, Analyse des données, Langages de requête, Science des données, Traitement des données, Modélisation des données, Qualité des données, Gestion des bases de données, Bases de données relationnelles
★ 4.6 (17 k) · Débutant · Cours · 1 à 4 semaines

Microsoft
Compétences que vous acquerrez: Stored Procedure, Star Schema, Microsoft SQL Servers, Database Design, Transact-SQL, SQL, Data Integrity, Database Architecture and Administration, Transaction Processing, Database Development, Database Management, Data Integration, Relational Databases, Power BI, Data Warehousing, Data Maintenance, Query Languages, Database Administration, Database Systems, Data Management
★ 4.5 (349) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Data Visualization, Data Storytelling, Power BI, Dashboard, Data Presentation, Transact-SQL, SQL, Microsoft SQL Servers, Excel Formulas, Microsoft Excel, Statistical Visualization, Data Cleansing, Transaction Processing, Prompt Engineering, Data Manipulation, Data Processing, Data Analysis, Dashboard Creation, Business Intelligence, Data Management
★ 4.6 (1,5 k) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: Stored Procedure, MySQL Workbench, SQL, Data Cleansing, Data-Driven Decision-Making, MySQL, Exploratory Data Analysis, Database Design, Data Presentation, Data Manipulation, Data Integration, Relational Databases, Data Import/Export, Database Management, Query Languages, Database Software, Report Writing, GitHub, Performance Tuning, Jupyter
★ 4.6 (986) · Débutant · Spécialisation · 3 à 6 mois

Compétences que vous acquerrez: SQL, Bases de données, Manipulation de données, Traitement des transactions, Analyse des données, Systèmes de base de données, Langages de requête, Serveurs Microsoft SQL, IBM DB2, Gestion des bases de données, Bases de données relationnelles, MySQL, Conception de la base de données, Procédure stockée, Développement de bases de données
★ 4.7 (718) · Débutant · Cours · 1 à 3 mois
University of Michigan
Compétences que vous acquerrez: SQL, Intégrité des données, Bases de données, Langages de requête, Environnement de développement, Modélisation des données, PHP (langage de script), Gestion des bases de données, Bases de données relationnelles, MySQL, Installation du logiciel, Conception de la base de données
★ 4.7 (5,5 k) · Intermédiaire · Cours · 1 à 4 semaines

University of California, Davis
Compétences que vous acquerrez: SQL, Informatique distribuée, Analyse exploratoire des données, Gouvernance des données, Lacs de données, Statistiques descriptives, Maîtrise des données, Visualisation des données, Analyse descriptive, Analyse des données, Apache Spark, Examen par les pairs, Récit de données, Qualité des données, Databricks, Architecture des données, Pipelines de données, Résolution de problèmes complexes, Présentation des données, Présentations
★ 4.6 (17 k) · Débutant · Spécialisation · 1 à 3 mois

Compétences que vous acquerrez: SQL, Analyse exploratoire des données, Microsoft Excel, Tableau de bord, Importation/exportation de données, Visualisation des données, Plotly, Analyse des données, Programmation Python, Création de tableaux de bord, Traitement des données, Récit de données, Analyse, Réseautage professionnel, Récupération de données sur le Web, Logiciel de visualisation de données, Présentation des données, Tracé (graphique), IBM Cognos Analytics, Formules Excel
★ 4.6 (100 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois

Coursera
Compétences que vous acquerrez: SQL, Langages de requête, Logiciel de base de données, Bases de données relationnelles, Accès aux données
★ 4.7 (344) · Débutant · Projet Guidé · Moins de 2 heures
Compétences que vous acquerrez: Programmation orientée objet (POO), Maîtrise des données, R (logiciel), Visualisation des données, LinkedIn, Analyse des données, Validation des données, Éthique des données, Visualisation interactive des données, Compétences en matière d'entretien, Communication avec les parties prenantes, Rmarkdown, Récit de données, Nettoyage des données, Présence sur le web, Présentation des données, Échantillonnage (statistiques), Logiciel de tableur, Structures de données, Ggplot2
★ 4.8 (182 k) · Débutant · Certificat Professionnel · 3 à 6 mois
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Le langage SQL sert à stocker, interroger, organiser et analyser des données dans des bases de données relationnelles. Il permet notamment de récupérer des enregistrements spécifiques, de joindre des données entre différentes tables, de synthétiser des tendances, de mettre à jour le contenu d'une base de données et d'alimenter des rapports ou des tableaux de bord. Des cours tels que \<\< SQL pour la science des données >> de l'University of California, Davis et \<\< Bases de données et SQL pour la science des données avec Python >> d'IBM mettent l'accent sur l'application du langage SQL à des tâches concrètes d'analyse de données. Si vous souhaitez travailler avec des données en toute confiance, le langage SQL constitue un point de départ pratique pour développer vos compétences en matière de bases de données et d'analyse sur Coursera.
Le langage SQL est couramment utilisé dans les métiers liés aux données, à l'analyse, au monde des affaires, au développement logiciel et aux bases de données. Les analystes de données, les analystes métier, les data scientists, les administrateurs de bases de données, les développeurs backend et les analystes produit utilisent souvent le SQL pour explorer des ensembles de données, préparer des rapports, valider des indicateurs ou connecter des applications à des bases de données. Des formations telles que \<\< Analyse de données Microsoft avec SQL, Excel et Power BI >> montrent comment SQL s'intègre dans des workflows d'analyse plus larges, associant feuilles de calcul et tableaux de bord. Apprendre le SQL peut vous aider à acquérir les bases nécessaires pour occuper des postes où la recherche, le nettoyage et l'interprétation des données font partie intégrante du travail.
Pour vous lancer dans l'apprentissage du SQL, il suffit d'avoir des compétences informatiques de base et d'être à l'aise avec les tableaux de données. Il est utile de comprendre le fonctionnement des lignes et des colonnes, de maîtriser les formules simples des tableurs, d'avoir des notions de logique élémentaire et de savoir comment regrouper ou filtrer des données. Vous n'avez pas besoin d'une expérience avancée en programmation pour commencer, même si une connaissance de Python peut s'avérer utile pour des formations telles que \<\< Bases de données et SQL pour la science des données avec Python >> d'IBM. Une formation SQL pour débutants peut vous aider à passer de requêtes simples à des tâches plus structurées liées aux bases de données et à l'analyse.
Vous pouvez développer des projets SQL permettant d'analyser des ensembles de données, de créer des rapports et de répondre à des questions liées à l'activité ou à la recherche. Parmi les exemples, citons un tableau de bord des performances commerciales, une analyse de segmentation de la clientèle, un outil de suivi des stocks, une base de données de films ou de musique, un résumé de données de santé publique ou encore un audit de la qualité des données utilisant des jointures, des filtres et des agrégations. Des projets plus avancés peuvent porter sur l'optimisation des requêtes ou les performances des bases de données, en lien avec l'ouvrage *Advanced SQL Applications and Performance Optimization* publié chez John Wiley \& Sons. La mise en pratique par le biais de projets peut vous aider à transformer les concepts SQL en exemples prêts à être intégrés à votre portfolio.
Commencez par vous familiariser avec le SQL en vous exerçant à réaliser des requêtes simples, puis passez progressivement au filtrage, aux jointures, au regroupement et à l'analyse de données provenant de plusieurs tables. Une bonne approche consiste à apprendre d'abord les instructions SELECT, puis les filtres WHERE, ORDER BY, les fonctions d'agrégation, GROUP BY, les jointures, les sous-requêtes et les concepts de base de la conception de bases de données. Des formations telles que \<\< SQL Foundations >> de Microsoft ou \<\< SQL : A Practical Introduction for Querying Databases >> d'IBM peuvent offrir un cadre d'apprentissage structuré aux débutants. Au fur et à mesure de votre apprentissage, essayez d'appliquer chaque concept à un petit ensemble de données afin de faire le lien entre la syntaxe et des tâches d'analyse concrètes.
Oui. Vous pouvez commencer à apprendre le SQL gratuitement sur Coursera de deux façons :
Si vous souhaitez poursuivre votre apprentissage, obtenir un certificat en SQL ou débloquer l'accès complet aux cours après l'aperçu ou la période d'essai, vous pouvez passer à un abonnement supérieur ou faire une demande d'aide financière.
Parmi les options particulièrement adaptées aux débutants, on peut citer \<\< SQL Foundations >> de Microsoft, \<\< SQL : A Practical Introduction for Querying Databases >> d'IBM et \<\< SQL for Data Science >> de l'University of California, Davis. Ces formations conviennent parfaitement aux apprenants qui souhaitent comprendre les requêtes, les bases de données et l'analyse de données sans aborder d'emblée des sujets avancés liés à l'administration des bases de données. Si votre objectif est l'analyse de données, le cours \<\< Microsoft Data Analysis with SQL, Excel \& Power BI >> peut également s'avérer utile, car il relie SQL aux workflows de reporting et de visualisation. Choisissez un cours en fonction de vos besoins : bases générales de SQL, pratique de la science des données ou contexte d'analyse métier.
Les cours sur le SQL abordent généralement l'interrogation des données, le filtrage des enregistrements, le tri des résultats, la jointure de tables, le regroupement de données et l'utilisation des fonctions d'agrégation. De nombreux cours présentent également les sous-requêtes, les tables de base de données, les concepts des bases de données relationnelles, le nettoyage des données et les workflows d'analyse pratiques. Certaines options approfondissent davantage les outils et les contextes d'application, comme Microsoft SQL Server, le travail sur les bases de données avec Python dans le cours d'IBM, ou l'optimisation des performances dans le cours \<\< Applications SQL avancées et optimisation des performances >>. Consulter les thèmes des cours sur Coursera peut vous aider à choisir un parcours adapté à votre niveau actuel et aux types de projets de données que vous souhaitez mener à bien.