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Introduction au SQL
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Apprenez à créer et interroger des bases de données relationnelles avec SQL en deux heures seulement.
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Une progression pas à pas, ponctuée d’exercices pratiques, pour apprendre à analyser des données en écrivant votre propre code SQL !
Manipulation des données
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Perfectionnez vos compétences SQL en joignant des tables, en appliquant la théorie des ensembles et en utilisant des sous-requêtes.
Manipulation des données
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Débloquez tout le potentiel de vos données grâce à des requêtes SQL avancées et préparez des jeux de données robustes avec PostgreSQL pour la data science.
Manipulation des données
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Apprenez à explorer une base de données : ses tables, les relations entre elles et les données qui y sont stockées.
Analyse exploratoire des données
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Découvrez comment créer l’un des moyens les plus efficaces de stocker des données : les bases de données relationnelles.
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Apprenez à concevoir des bases de données SQL efficaces pour mieux traiter, stocker et organiser vos données.
Ingénierie des données
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Apprenez à créer des requêtes pour lanalyse et lingénierie des données à laide des fonctions de fenêtrage, larme secrète du langage SQL.
Développement de logiciels
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Explorez les fonctions clés de PostgreSQL pour manipuler, transformer et traiter efficacement vos données.
Manipulation des données
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Analysez un tableau SQL et communiquez des insights clairs et impactants à la direction pour mieux orienter la prise de décision.
Datalphabétisation
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Apprenez SQL Server pour maîtriser les manipulations courantes de données et optimiser vos analyses avec ce système puissant.
Développement de logiciels
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Apprenez le prompt SQL avec l’IA en rédigeant des prompts, en générant des requêtes et en analysant des données pour résoudre des problèmes concrets.
Manipulation des données
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Apprenez à écrire des requêtes SQL pour calculer les indicateurs clés utilisés par les entreprises pour mesurer la performance.
Rapports
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Recherchez des tables, stockez et gérez de nouvelles tables et vues, et rédigez du code SQL pour répondre aux questions commerciales.
Rapports
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Dans ce cours, vous utiliserez T-SQL, la variante de SQL utilisée dans le serveur SQL de Microsoft pour lanalyse des données.
Développement de logiciels
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Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
Ingénierie des données
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Créez vos propres rapports et dashboards SQL, et perfectionnez vos compétences en matière dexploration, de nettoyage et de validation.
Rapports
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Apprenez à créer une base de données PostgreSQL et découvrez sa structure, ses types de données et comment normaliser les bases de données.
Préparation des données
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Renforcez vos compétences avec Oracle SQL, notamment les bases du SQL, lagrégation, la combinaison et la personnalisation des données.
Manipulation des données
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Dans ce cours, les étudiants apprendront à rédiger des requêtes à la fois efficaces et faciles à lire et à comprendre.
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Développez vos compétences en SQL en rédigeant des invites dIA qui génèrent des requêtes pour trier, regrouper, filtrer et classer les données.
Manipulation des données
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Dans ce cours (aucune connaissance en code requise), découvrez les 4 principales bases de données nosql et les moteurs les plus courants.
Ingénierie des données
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Maîtrisez la programmation SQL Server en apprenant à créer, mettre à jour et exécuter des fonctions et des procédures stockées.
Développement de logiciels
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Découvrez comment structurer vos requêtes PostgreSQL afin quelles sexécutent en un temps record.
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Apprenez à exploiter vos données brutes et désorganisées stockées dans une base de données PostgreSQL afin den extraire des informations précises.
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Apprenez à rédiger des scripts qui détectent et gèrent les erreurs et contrôlent plusieurs opérations simultanées.
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Découvrez comment exploiter les données de date et dheure dans SQL Server pour lanalyse de séries chronologiques.
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Découvrez comment concevoir et implémenter des déclencheurs dans SQL Server à laide dexemples concrets.
Développement de logiciels
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Découvrez les fonctions les plus importantes pour manipuler, traiter et transformer des données dans SQL Server.
Manipulation des données
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Apprenez à écrire des requêtes récursives et à interroger des structures de données hiérarchiques.
Développement de logiciels
La data science est un domaine d’expertise centré sur l’extraction d’informations à partir des données. Grâce à leurs compétences en programmation, à des méthodes scientifiques et à divers algorithmes, les data scientists analysent les données afin d’en tirer des informations clés réellement exploitables.
Pour devenir data scientist, vous devrez apprendre un langage de programmation comme Python ou R, et maîtriser les bases des mathématiques et des statistiques. Il est également essentiel de connaître les techniques d’analyse de données et les outils propres à la data science. Il existe de nombreuses façons de se former. Au-delà des parcours académiques classiques (diplômes ou études universitaires), vous pouvez apprendre à votre propre rythme grâce à une multitude de ressources : cours et tutoriels en ligne, livres, vidéos, et bien plus encore.
En plus de solides bases en mathématiques et en statistiques, les data scientists doivent maîtriser des langages de programmation comme Python, R et SQL. Ils doivent aussi savoir travailler avec de grands volumes de données, comprendre la visualisation, le traitement des données et la gestion des bases de données. Des compétences en machine learning (et parfois en deep learning) constituent également un atout important.
À l’échelle professionnelle, presque tous les secteurs font appel à la data science d’une manière ou d’une autre. Les organisations de santé l’utilisent pour détecter des maladies et améliorer les traitements, tandis que les entreprises financières s’en servent pour repérer et prévenir la fraude. Dans tous les domaines, la data science joue aussi un rôle clé en marketing, qu’il s’agisse de concevoir des systèmes de recommandation ou d’analyser le taux de désabonnement.
Oui. La data science est l’un des secteurs à la croissance la plus rapide, aux États-Unis comme ailleurs. C’est également l’un des secteurs qui rémunèrent le mieux. Selon Payscale, les data scientists expérimentés gagnent en moyenne 97 609 $ et affichent un taux d'épanouissement de quatre étoiles sur cinq aux États-Unis.
Il y a plusieurs éléments à prendre en compte. Tout d’abord, les diplômes conventionnels en data science peuvent être très difficiles à obtenir et exigent souvent d’excellents résultats académiques. Ensuite, les compétences nécessaires demandent du temps et de la persévérance : il faut parfois plusieurs mois pour maîtriser les bases, ainsi qu’une vraie expérience pratique pour décrocher un premier poste dans le domaine.
Oui, une certaine expérience du codage est nécessaire, notamment en Python, R, SQL, Java ou C/C++. Cela dit, grâce à sa syntaxe simple et intuitive, Python reste le langage privilégié des débutants.
Sans expérience préalable en programmation ou en mathématiques, il faut généralement 7 à 12 mois d’apprentissage intensif pour atteindre le niveau d’un data scientist débutant. Mais il est essentiel de garder à l’esprit qu’acquérir uniquement les bases théoriques ne suffit pas : ce qui forme vraiment un data scientist, c’est la pratique et la capacité à appliquer ces concepts sur des projets concrets.
Une fois les bases de la data science maîtrisées, vous pouvez vous spécialiser dans de nombreux domaines : machine learning, intelligence artificielle, analyse de Big Data, business intelligence, exploration de données, et bien plus encore.
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