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Sql pour la data analyse

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Objectifs
Programme

Comprendre les concepts fondamentaux des bases de données relationnelles, écrire des requêtes SQL et se sensibiliser aux principes du RGPD 

Concepts fondamentaux BDD et SGBD
✓ Données structurées vs nonstructurées
✓ Présentation du langage SQL
✓ SQL et l'analyse de données
✓ Typage des données
✓ Principe des tables et relations entre données
✓ Notions de clés primaires
✓ Clés étrangères et liens entre tables
✓ Quizz récapitulatif sur les concepts fondamentaux


Implémentation d'une BDD

✓ Les différentes étapes dans la création d'une BDD
✓ Le dictionnaire des données
✓ Le modèle Conceptuel des données
✓ Le modèle Logique des données
✓ Le modèle physique des données (création de tables)
✓ Les formes normales
✓ Exercice : définir une structure de base de données (dictionnaire - MCD - MLD) à partir d'un contexte

Création et utilisation d'une BDD
✓ Les principaux SGBD
✓ Création de tables (create table)
✓ Chargement des données (insert)
✓ Mises à jour (update) et suppressions (delete)
✓ Requêtes (select)
✓ Utilisation de l'outil SQLite ou MySQL
✓ Pratique : construction d'une mini base de données et manipulations simples sur cette BDD


Requêtes SQL : notions de base
✓ Utilité et finalité des requêtes SQL
✓ Algèbre relationnel
✓ Structure générale d'une requête SQL (select - from - where)
✓ Trier les données (sort)
✓ Principes des jointures (join)
✓ Pratique : écrire des requêtes simples


Requêtes SQL : aller plus loin
✓ Jointures internes et jointures externes
✓ Bonnes pratiques sur les jointures
✓ Principes de l'agrégation
✓ Les opérateurs d'agrégation
✓ Manipulations de chaînes et de date
✓ Principes des requêtes imbriquées
✓ Exécuter des requêtes SQL avec R ou Python
✓ Pratique : écrire des requêtes plus complexes


Sensibilisation au RGPD

✓ Généralités sur le RGPD
✓ Définitions
✓ Données personnelles et anonymisation
✓ Les 5 principes des règles de protection des données
✓ Bonnes pratiques de prospection
✓ Stockage et conservation des données
✓ Le DPO et son rôle
 

Public visé

Data analyst, data scientists, chargés d’études et tout autre profil amené à interroger des bases de données relationnelles pour des analyses
 

Prérequis

Aucun

Méthodes pédagogiques

Alternance d’exposés et exercices pratiques (utilisation de SQLite ou MySQL)
 

Modalités d'évaluation

Formulaire d'autoévaluation en amont et aval de la formation, exercices pratiques de fin de séquences, questionnaires d’évaluation à chaud et à froid 

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