De la requête à l’analyse

Exploiter les données avec SQL & Python

Pourquoi cette formation ?

Aujourd’hui les décisions doivent être prises rapidement, les données sont devenues un levier de performance stratégique. Or, dans de nombreuses entreprises, les managers disposent des données… mais peinent à les exploiter pleinement. Pourquoi ? Parce qu’elles sont souvent dispersées, brutes, complexes à interpréter.

C’est ici que SQL et Python entrent en jeu.

SQL est la langue universelle des bases de données : elle permet d’extraire exactement les informations dont vous avez besoin, sans dépendre d’un service IT.
Python, quant à lui, est l’outil privilégié pour analyser, croiser, visualiser et automatiser les traitements de données.

Cette formation s’adresse aux managers qui veulent aller au-delà des tableaux Excel, reprendre le contrôle sur leurs données, et prendre de meilleures décisions grâce à une analyse structurée et efficace.

Choisissez la formule qui vous convient !

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Objectifs de formation

Objectifs pédagogiques :

Maîtriser les requêtes SQL pour extraire des données pertinentes d’une base relationnelle
Nettoyer, transformer et analyser des fichiers de données avec Python (Pandas)
Visualiser les résultats sous forme de graphiques lisibles et percutants
Automatiser un rapport simple d’analyse de données

Objectifs opérationnels :

Être capable d’extraire en autonomie les KPI d’une base de données
Nettoyer et structurer un fichier CSV ou Excel brut
Produire une analyse visuelle claire à partager avec sa direction ou son équipe
Réduire les délais de traitement et de Reporting

Public Cible :

Managers opérationnels et fonctionnels, chefs de projet et toute personne non technique souhaitant gagner en autonomie dans la manipulation de données.

Prérequis :

Une bonne maîtrise des outils bureautiques (notamment Excel) est recommandée
Être à l’aise avec les chiffres et les raisonnements logiques
Une attitude proactive et une volonté d’apprendre et de mettre en pratique les connaissances acquises.

Programme de formation

Comprendre la structure d’une base de données

Qu’est-ce qu’une base de données relationnelle ?
Composition d’une table (colonnes, lignes, types de données)
Identifier les éléments clés d’une table
Utilisation d’un outil pour accéder à une base

Travaux pratiques : lecture d’un schéma de base et exploration des données

Extraire et filtrer des données

Écrire une requête simple pour interroger une table
Sélectionner certaines colonnes ou toutes les données
Appliquer des conditions de recherche pour filtrer les résultats
Trier les données

Travaux pratiques : extractions avec différents critères de sélection

Interroger plusieurs tables en même temps

Comprendre les relations entre les tables
Réunir les données de plusieurs tables dans une seule requête
Distinguer les différents types d’association possibles

Travaux pratiques : interrogations multi-tables avec mise en lien logique

Regrouper, synthétiser et organiser les résultats

Regrouper des données selon un ou plusieurs critères

Limiter les résultats aux regroupements pertinents
Ajouter des conditions sur les regroupements
Réaliser des requêtes imbriquées pour des besoins plus complexes

Découverte de Python et de son environnement

Présentation de Python et ses usages dans les données
Prise en main de l’environnement
Syntaxe de base : variables, types de données, structures simples
Premières manipulations

Activité pratique : manipuler des listes et des chaînes de caractères.

Lire et manipuler des jeux de données

Introduction à la bibliothèque Pandas
Chargement de fichiers CSV ou Excel
Inspection des données
Filtrage, tri, nettoyage, sélection conditionnelle
Modification de colonnes

Activité pratique : nettoyage d’un jeu de données

Explorer et visualiser les données

Regrouper et synthétiser les données
Création de graphiques simples
Export des résultats vers Excel ou CSV

Activité pratique : Analyse d’un jeu de données et visualisation (graphiques simples)

Démarche pédagogique :

Méthode pédagogique active : centrée sur l’apprenant, avec une approche par projet et par la pratique (learning by doing), alternant théorie et applications concrètes.
Méthode d’évaluation : Un test initial sera effectué en amont de la formation pour évaluer vos connaissances préalables. Un second test sera réalisé en aval pour mesurer vos progrès.