Formation SQL Server pour l'analyse de données

Leçon 1 • Présentation de l'architecture SQL Server

Couvre le moteur de base de données, les instances et les structures de stockage avec lesquelles les analystes interagissent. Établit le modèle mental nécessaire à tout travail de requête ultérieur.

Leçon 2 • Comprendre les exemples de bases de données

Utilise AdventureWorks et d'autres bases de données d'exercice similaires pour ancrer les exercices dans des données commerciales réalistes. Développe la familiarité avec les schémas analytiques courants.

Leçon 3 • Filtrage et tri des données

Applique les conditions WHERE et les clauses ORDER BY pour contrôler quelles lignes sont renvoyées et dans quel ordre. Permet directement une exploration ciblée des données.

Leçon 4 • Écrire vos premières requêtes SELECT

Présente la syntaxe SELECT, la sélection de colonnes et la lecture des jeux de résultats. Constitue la compétence de base en matière de requêtes que toutes les techniques ultérieures étendent.

Leçon 1 • Ensembles de regroupement et résumés avec ROLLUP

Présente ROLLUP, CUBE et les ensembles de regroupement (GROUPING SETS) pour des sous-totaux multi-niveaux. Prend en charge les rapports de synthèse hiérarchiques sans avoir besoin de plusieurs requêtes distinctes.

Leçon 2 • Filtrage des résultats agrégés avec HAVING

Distingue HAVING de WHERE et l'applique pour filtrer la sortie groupée. Permet la création de rapports basés sur des seuils, tels que les segments les plus performants.

Leçon 3 • Regroupement des résultats avec GROUP BY

Applique GROUP BY pour segmenter les agrégats par catégorie, date ou dimension. Relie la synthèse à l'analyse dimensionnelle utilisée dans les tableaux de bord.

Leçon 1 • Clés relationnelles et concepts de jointure

Explique les clés primaires, les clés étrangères et la cardinalité avant toute syntaxe JOIN. Garantit que les analystes comprennent pourquoi les jointures fonctionnent, et pas seulement comment les écrire.

Leçon 2 • Opérations ensemblistes pour la comparaison de données

Utilise UNION, INTERSECT et EXCEPT pour comparer et combiner des jeux de résultats. Complète les techniques de jointure pour le rapprochement des données et l'analyse des écarts.

Leçon 3 • Techniques de jointure INNER et OUTER

Couvre les jointures INNER, LEFT, RIGHT et FULL OUTER avec des cas d'utilisation professionnelle pour chacune. Établit le vocabulaire des jointures utilisé dans pratiquement toutes les requêtes analytiques.

Leçon 4 • Auto-jointures et jointures croisées

Applique les auto-jointures pour les données hiérarchiques et les jointures croisées pour l'analyse combinatoire. Étend les compétences en jointure à des modèles moins courants mais analytiquement précieux.

Leçon 1 • Modèles EXISTS et NOT EXISTS

Utilise EXISTS pour la logique de semi-jointure et NOT EXISTS pour le filtrage anti-jointure. Fournit des alternatives efficaces aux sous-requêtes basées sur IN pour les grands ensembles de données.

Leçon 2 • Sous-requêtes scalaires et en ligne

Présente les sous-requêtes dans les clauses SELECT, WHERE et FROM pour des résultats à valeur unique et au niveau de la table. Établit le concept d'imbrication que les CTE simplifient par la suite.

Leçon 3 • Application des CTE dans les flux de travail analytiques

Combine les CTE avec des agrégations, des jointures et des fonctions de fenêtre dans des requêtes réalistes en plusieurs étapes. Démontre comment la conception modulaire des requêtes accélère la résolution de problèmes analytiques.

Leçon 4 • CTE récursives pour les données hiérarchiques

Construit des CTE récursives pour parcourir les structures parent-enfant comme les organigrammes et les nomenclatures. Débloque l'analyse hiérarchique impossible avec les jointures standard.

Leçon 1 • Principes fondamentaux des fonctions de fenêtre

Explique la clause OVER, le partitionnement et le tri comme fondement de toutes les fonctions de fenêtre. Distingue les fonctions de fenêtre de GROUP BY pour éviter les erreurs d'utilisation courantes.

Leçon 2 • Fonctions de classement et de numérotation

Applique ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK et NTILE pour classer et segmenter les données. Permet l'analyse top-N, la gestion des ex-aequo et le classement en centiles.

Leçon 3 • Totaux cumulés et moyennes mobiles

Utilise SUM, AVG et COUNT avec des clauses de fenêtre pour calculer des mesures cumulatives et glissantes. Prend en charge l'analyse des tendances et le suivi des performances dans le temps.

Leçon 4 • Combinaison de fonctions de fenêtre dans les rapports

Intègre plusieurs fonctions de fenêtre dans une seule requête pour produire des rapports de synthèse pour la direction. Démontre des modèles analytiques concrets utilisés dans les tableaux de bord décisionnels.

Leçon 1 • Logique conditionnelle avec CASE

Construit des expressions CASE simples et recherchées pour créer des catégories dérivées et des mesures conditionnelles. Remplace plusieurs requêtes par des transformations conditionnelles en un seul passage.

Leçon 2 • Manipulation de la date et de l'heure

Couvre DATEPART, DATEDIFF, DATEADD et FORMAT pour extraire et calculer des valeurs de date. Permet la segmentation temporelle et les calculs de période essentiels aux rapports.

Leçon 3 • Fonctions de chaîne pour le nettoyage des données

Applique TRIM, REPLACE, SUBSTRING, CHARINDEX et CONCAT pour standardiser les champs de texte. Traite les problèmes de qualité des données que les analystes rencontrent dans les données des systèmes sources.

Leçon 4 • Fonctions de gestion des valeurs NULL

Utilise ISNULL, COALESCE et NULLIF pour gérer les valeurs manquantes dans les calculs analytiques. Empêche les erreurs silencieuses causées par la propagation de NULL dans les formules.

Leçon 1 • Stockage temporaire pour la performance

Compare les tables temporaires, les variables de table et les CTE pour la mise en mémoire tampon efficace des résultats intermédiaires. Aide les analystes à choisir le modèle de stockage temporaire approprié pour chaque scénario.

Leçon 2 • Optimisation des jointures et des agrégations

Applique des conseils sur l'ordre des jointures, la connaissance des statistiques et la descente des agrégats pour réduire le coût des requêtes. Cible les problèmes de performance les plus courants dans les charges de travail analytiques.

Leçon 3 • Lecture des plans d'exécution

Interprète les plans d'exécution graphiques et textuels pour identifier les opérateurs coûteux. Donne aux analystes la compétence de diagnostic pour identifier les goulots d'étranglement de performance de manière autonome.

Leçon 4 • Notions de base sur les index pour les analystes

Explique les index clusterisés et non clusterisés et comment ils affectent la vitesse des requêtes. Permet aux analystes de demander ou de créer des index appropriés pour leurs charges de travail.

Leçon 1 • SQL dynamique dans les procédures analytiques

Construit des chaînes SQL dynamiques pour des requêtes analytiques flexibles et paramétrées. Répond aux scénarios où les noms de colonnes ou les filtres ne peuvent pas être codés en dur.

Leçon 2 • Création et gestion des vues

Définit les vues comme des instructions SELECT sauvegardées qui simplifient les requêtes complexes pour les utilisateurs finaux. Établit la couche d'abstraction entre les tables brutes et les outils de reporting.

Leçon 3 • Introduction aux procédures stockées

Écrit des procédures stockées paramétrées pour encapsuler et réutiliser la logique des requêtes analytiques. Permet un accès aux données cohérent et sécurisé pour les applications de reporting.

Leçon 4 • Vues indexées pour des résultats précalculés

Crée des vues indexées pour matérialiser des agrégations coûteuses et accélérer les requêtes répétées. Cible les requêtes analytiques à haute fréquence qui bénéficient du précalcul.