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Formation SQL pour débutants
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Formation SQL pour débutants

Passez du niveau débutant complet au professionnel SQL prêt à l'emploi grâce à un programme de formation construit autour de tâches de données réelles. Maîtrisez tout, des instructions SELECT de base aux fonctions de fenêtre avancées, à l'optimisation des requêtes et aux workflows d'analyse. Ce bootcamp vous donne les compétences techniques et la preuve de portfolio que les employeurs recherchent activement.

Dedika pour les apprenants

Ce que votre équipe va maîtriser:

  • Écrivez des requêtes multi-tables complexes en utilisant en toute confiance les jointures INNER, OUTER et les auto-jointures.

  • Appliquez des fonctions de fenêtre pour produire des classements, des totaux en cours d'exécution et des comparaisons d'une période à l'autre.

  • Concevez des schémas relationnels normalisés avec des contraintes qui appliquent des règles métier réelles.

  • Optimisez les performances des requêtes en lisant les plans d'exécution et en mettant en œuvre des stratégies d'indexation efficaces.

  • Construisez des requêtes analytiques réutilisables à l'aide de CTE, de vues et de motifs SQL modulaires.

  • Préparez-vous aux entretiens techniques avec des méthodes de résolution de problèmes structurées et un portfolio SQL public.

Comment votre équipe apprend de façon pratique Formation SQL pour débutants

Comment votre équipe pratique Formation SQL pour débutants

Des professionnels de ces entreprises étudient sur Dedika

ActemiumFR
Nunner LogisticsNL
GT Constructora GeotécnicaCR
Sydel StarBR
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Aguas AndinasCL
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MeridianbetRS
CDHCN

Contenu du cours

8 Chapitres • 38 LeçonsDurée entre 4 et 360 heures (vous décidez)

Chapitre 1Voir les détails

Bases de données relationnelles et fondamentaux de SQL

  • Leçon 1 • Syntaxe de base de l'instruction SELECT

    Enseigne les clauses SELECT, FROM et WHERE comme fondement de toute requête SQL. Les étudiants extraient des lignes et des colonnes ciblées d'une seule table.

  • Leçon 2 • Tri et limitation des résultats

    Présente ORDER BY et LIMIT/FETCH pour contrôler la taille et l'ordre du jeu de résultats. Prend directement en charge des résultats lisibles et efficaces dans les requêtes réelles.

  • Leçon 3 • Filtrage avec des opérateurs logiques

    Étend les clauses WHERE à l'aide de AND, OR, NOT, IN, BETWEEN et LIKE pour une récupération précise des données. Construit la boîte à outils de filtrage sur laquelle les étudiants s'appuient dans chaque chapitre suivant.

  • Leçon 4 • Configuration de votre environnement SQL

    Guide l'installation d'un moteur de base de données local et d'un client GUI afin que les étudiants puissent exécuter des requêtes immédiatement. Supprime les frictions de configuration avant l'introduction de toute syntaxe.

  • Leçon 5 • Comment fonctionnent les bases de données relationnelles

    Couvre les tables, les lignes, les colonnes, les clés primaires et les clés étrangères comme ossature structurelle des données relationnelles. Établit le vocabulaire utilisé dans tous les chapitres suivants.

Chapitre 2Voir les détails

Types de données, gestion de NULL et expressions

  • Leçon 1 • Construction de colonnes calculées

    Utilise des opérateurs arithmétiques et la concaténation de chaînes pour dériver de nouvelles colonnes dans SELECT. Enseigne aux étudiants à enrichir les jeux de résultats sans modifier les données stockées.

  • Leçon 2 • Cast et conversion de types

    Couvre CAST, CONVERT et la coercition implicite afin que les étudiants puissent transformer les valeurs entre types en toute sécurité. Essentiel pour joindre des colonnes de types différents et formater la sortie.

  • Leçon 3 • Aperçu des types de données SQL

    Passe en revue les types numériques, texte, date/heure et booléens et explique les implications en matière de stockage. Empêche les erreurs de non-correspondance de types qui cassent les requêtes dans les chapitres suivants.

  • Leçon 4 • Comprendre et gérer NULL

    Explique la logique à trois valeurs et pourquoi les comparaisons avec NULL nécessitent IS NULL et IS NOT NULL. Empêche les bogues silencieux causés par une mauvaise compréhension du comportement de NULL.

Chapitre 3Voir les détails

Agrégation et regroupement de données

  • Leçon 1 • Totaux intermédiaires et ensembles de regroupement

    Présente ROLLUP, CUBE et GROUPING SETS pour des sous-totaux à plusieurs niveaux dans une seule requête. Prépare les étudiants aux requêtes de reporting qui nécessitent des résumés hiérarchiques.

  • Leçon 2 • Filtrage des groupes avec HAVING

    Distingue HAVING de WHERE et l'applique pour filtrer les résultats agrégés. Permet des requêtes comme la recherche de catégories ayant plus d'un certain nombre d'enregistrements.

  • Leçon 3 • Regroupement des résultats avec GROUP BY

    Applique GROUP BY pour segmenter les agrégats par une ou plusieurs colonnes catégorielles. Relie les fonctions d'agrégation à des tâches de segmentation réelles comme les ventes par région.

  • Leçon 4 • Fonctions d'agrégation de base

    Enseigne COUNT, SUM, AVG, MIN et MAX pour résumer des tables entières ou des sous-ensembles filtrés. Fournit les éléments de base statistiques utilisés dans chaque requête analytique.

Chapitre 4Voir les détails

Jointure de plusieurs tables

  • Leçon 1 • Fondamentaux de INNER JOIN

    Explique les prédicats de jointure et comment INNER JOIN ne renvoie que les lignes correspondantes des deux tables. Établit le modèle mental pour tous les autres types de jointure qui suivent.

  • Leçon 2 • Jointure de trois tables ou plus

    Enchaîne plusieurs jointures pour parcourir les tables de pont et les relations plusieurs-à-plusieurs. Développe la compétence nécessaire pour les schémas réalistes avec des données normalisées.

  • Leçon 3 • Auto-jointures et CROSS JOIN

    Montre comment joindre une table à elle-même pour les données hiérarchiques et CROSS JOIN pour les produits cartésiens. Élargit la boîte à outils de jointure pour des scénarios moins courants mais importants.

  • Leçon 4 • Opérations ensemblistes : UNION, INTERSECT, EXCEPT

    Utilise des opérateurs ensemblistes pour combiner ou comparer des jeux de résultats provenant de requêtes distinctes. Complète les jointures en permettant des comparaisons au niveau des lignes entre des ensembles de données.

  • Leçon 5 • Jointures externes et lignes sans correspondance

    Couvre LEFT, RIGHT et FULL OUTER JOIN pour conserver les lignes sans correspondance d'une ou des deux tables. Essentiel pour détecter les relations manquantes et les lacunes de données.

Chapitre 5Voir les détails

Sous-requêtes et expressions de table communes

  • Leçon 1 • Sous-requêtes dans les clauses FROM

    Crée des tables dérivées en imbriquant un SELECT complet dans la clause FROM. Permet la pré-agrégation et les transformations intermédiaires avant l'exécution de la requête externe.

  • Leçon 2 • EXISTS et NOT EXISTS

    Utilise EXISTS pour tester la présence de lignes associées sans les renvoyer. Offre une alternative performante à IN pour les grands ensembles de données corrélés.

  • Leçon 3 • Sous-requêtes scalaires et en ligne

    Intègre des sous-requêtes dans SELECT et WHERE pour calculer des valeurs uniques ou filtrer dynamiquement. Introduit le concept d'imbrication de requêtes avant les formes plus complexes.

  • Leçon 4 • CTE récursives pour les données hiérarchiques

    Construit des CTE récursives pour parcourir des arbres parent-enfant tels que les organigrammes et les hiérarchies de catégories. Étend les connaissances sur les CTE à des scénarios avancés de parcours de graphes.

  • Leçon 5 • Expressions de table communes avec WITH

    Définit des jeux de résultats nommés à l'aide de WITH pour remplacer les sous-requêtes imbriquées par des blocs lisibles et réutilisables. Améliore considérablement la maintenabilité des requêtes dans les environnements de production.

Chapitre 6Voir les détails

Fonctions de fenêtre et analyses avancées

  • Leçon 1 • Fonctions de décalage : LAG et LEAD

    Utilise LAG et LEAD pour accéder aux valeurs des lignes précédentes ou suivantes au sein d'une partition. Permet les comparaisons de période à période et les calculs de variations séquentielles.

  • Leçon 2 • Concepts et syntaxe des fonctions de fenêtre

    Explique la clause OVER, le partitionnement et l'ordonnancement comme fondement de toutes les fonctions de fenêtre. Compare les fonctions de fenêtre avec GROUP BY pour clarifier quand chacune est appropriée.

  • Leçon 3 • Fonctions de fenêtre d'agrégation

    Exécute SUM, AVG, COUNT et des fonctions similaires sur une fenêtre glissante ou cumulative. Produit des totaux cumulés et des moyennes mobiles sans sous-requêtes.

  • Leçon 4 • FIRST_VALUE, LAST_VALUE et NTH_VALUE

    Récupère les valeurs de limite ou de position dans une fenêtre pour une analyse comparative. Complète la boîte à outils des fonctions de fenêtre avec des fonctions d'accès aux valeurs.

  • Leçon 5 • Fonctions de classement

    Applique ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK et NTILE pour attribuer des étiquettes de position au sein des partitions. Permet l'analyse de type Top-N et le partitionnement en centiles courants dans les rapports d'entreprise.

Chapitre 7Voir les détails

Modification des données et gestion du schéma

  • Leçon 1 • Transactions et atomicité

    Encapsule les opérations multi-instructions dans BEGIN, COMMIT et ROLLBACK pour garantir une exécution tout-ou-rien. Empêche les mises à jour partielles qui corrompent l'intégrité des données.

  • Leçon 2 • Insertion de données dans les tables

    Couvre la syntaxe INSERT sur une ligne et plusieurs lignes, y compris INSERT FROM SELECT. Enseigne des pratiques de chargement de données sûres qui empêchent les violations de contraintes.

  • Leçon 3 • Création et modification de tables

    Utilise CREATE TABLE et ALTER TABLE pour définir et faire évoluer les structures de schéma. Introduit les contraintes de colonne et les choix de types de données qui imposent l'intégrité des données.

  • Leçon 4 • Contraintes et intégrité référentielle

    Définit les contraintes PRIMARY KEY, FOREIGN KEY, UNIQUE, CHECK et NOT NULL pour appliquer les règles métier au niveau de la base de données.

  • Leçon 5 • Mise à jour et suppression d'enregistrements

    Applique UPDATE et DELETE avec des clauses WHERE précises pour modifier ou supprimer des lignes ciblées. Met l'accent sur les pratiques sûres pour éviter des modifications massives accidentelles.

Chapitre 8Voir les détails

Optimisation des requêtes et pratiques prêtes pour l'emploi

  • Leçon 1 • Stratégies d'indexation pour la performance

    Couvre les index B-tree, composites, partiels et couvrants et explique quand chaque type est utile. Enseigne la sélection d'index comme un équilibre entre la vitesse de lecture et la surcharge d'écriture.

  • Leçon 2 • Normes de codage SQL professionnelles

    Établit des habitudes de mise en forme, de nommage, de commentaire et de gestion de versions attendues dans les équipes de données professionnelles. Prépare les étudiants à la revue de code et aux flux de travail collaboratifs.

  • Leçon 3 • Lecture et interprétation des plans d'exécution

    Utilise EXPLAIN et EXPLAIN ANALYZE pour lire les plans de requête et identifier les goulots d'étranglement. Relie la sortie du plan à des décisions concrètes d'optimisation dans les sections suivantes.

  • Leçon 4 • Écriture de modèles de requête efficaces

    Identifie les anti-modèles tels que SELECT *, les fonctions sur les colonnes indexées et les conversions implicites qui dégradent les performances. Remplace chacun par une alternative plus rapide.

  • Leçon 5 • Vues et objets de requête réutilisables

    Crée des vues standard et matérialisées pour encapsuler une logique complexe et améliorer la réutilisation des requêtes. Présente les compromis entre la fraîcheur et les performances pour chaque type de vue.

Certification

Votre certificat valide de réussite

Ce cours est pour vous :

  • Reconversion professionnelle : souhaite passer à l'analyse de données depuis un domaine non technique.

  • Professionnel du marketing : a besoin de SQL pour extraire les données de campagnes et de clients de manière autonome.

  • Analyste d'affaires : dépend d'autrui pour obtenir des données et souhaite une totale autonomie.

  • Collaborateur de la finance : travaille avec de grands ensembles de données et a besoin d'interrogations plus rapides et plus flexibles.

  • Jeune diplômé : développe des compétences techniques prêtes à l'emploi avant d'entrer sur un marché concurrentiel.

  • Développeur amateur : curieux des bases de données et souhaite des connaissances SQL structurées et pratiques.

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