Formation SQL 2026 : Bases de Donnees

Pourquoi SQL est Incontournable en Data Science

SQL est le langage universel pour interroger les bases de donnees. En Data Science, 80% du temps est consacre à la preparation des donnees stockees dans des bases SQL (PostgreSQL, MySQL, Snowflake, BigQuery).

Les pandas DataFrames en Python sont inspires de SQL. Comprendre SQL rend pandas plus intuitif et vous permet de travailler sur des volumes depassant la RAM.

Fondamentaux SQL

• SELECT, FROM, WHERE : requetes de base
• Agregations : COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN
• GROUP BY pour regroupements
• HAVING pour filtrer agregations
• ORDER BY pour trier les résultats
• LIMIT pour limiter les résultats

Jointures : Relier les Tables

INNER JOIN : ne garde que les lignes qui matchent dans les deux tables.

LEFT JOIN : garde toutes les lignes de la table de gauche, meme si pas de match à droite.

Comprendre les jointures est essentiel pour naviguer dans des bases de donnees normalisees.

SQL Avance

• CTEs : requetes nommees reutilisables pour un code lisible
• Window Functions : agregations qui gardent toutes les lignes
• CASE WHEN : logique conditionnelle
• Optimisation : index pour accelerer les requetes

SQL dans l'Ecosysteme Data

Bases relationnelles : PostgreSQL, MySQL, SQL Server, SQLite.

Data Warehouses : Snowflake, Google BigQuery, Amazon Redshift.

BI Tools : Tableau, Power BI, Looker generent du SQL automatiquement.