Que vous souhaitiez devenir data scientist, analyste de données ou ingénieur de données, la maîtrise du langage SQL (Structured Query Language) est une compétence indispensable. Le SQL est un langage puissant utilisé pour communiquer avec des bases de données et en extraire des données.

Dans cette formation pratique, vous apprendrez à extraire, organiser et gérer des données à l’aide de SQL, en commençant par les bases avant de passer à des techniques plus avancées. Vous découvrirez également comment associer SQL à Python pour exploiter des bases de données et analyser des données. À l’issue de ce cours, vous serez capable de : - Rédiger des requêtes SQL à l’aide des commandes SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE pour extraire et gérer des données. - Filtrer et organiser des données à l’aide des clauses WHERE, COUNT, DISTINCT, LIMIT, ORDER BY, GROUP BY et des fonctions intégrées aux bases de données. - Créer et gérer des tables de base de données à l’aide des commandes CREATE, ALTER et DROP, et comprendre les différences entre le DDL et le DML. - Interroger des ensembles de données complexes à l’aide de sous-requêtes, de motifs de chaînes de caractères, de plages et de jointures INNER et OUTER pour exploiter des données provenant de plusieurs tables. - Connecter SQL à Python à l’aide de Jupyter Notebooks pour accéder à des bases de données et intégrer SQL dans votre workflow de science des données. - Explorer des concepts avancés liés aux bases de données, tels que les procédures stockées, les vues et les transactions ACID. Tout au long de la formation, vous réaliserez des travaux pratiques, travaillerez avec de véritables bases de données sur le cloud et acquerrez de l’expérience avec de véritables outils de science des données. Dans le cadre du projet final, vous analyserez plusieurs ensembles de données réels afin de démontrer votre capacité à interroger et à exploiter des données. Prêt à développer vos compétences en SQL ? Rejoignez plus de 670 000 apprenants qui se sont inscrits à ce cours. Obtenez un certificat partageable pour mettre en avant vos compétences en science des données sur LinkedIn, dans votre CV ou dans votre dossier de candidature.