Il est 17 heures, la journée a été longue. Vous voulez vérifier une information dans votre base de données. Vous double-cliquez dessus, pour l’ouvrir avec Excel. Votre base fait 150 000 lignes, avec une dizaine de colonnes. Votre ordinateur se met à souffler, Excel crashe, l’ordinateur plante. Vous n’aviez pas sauvegardé vos fichiers de l’après-midi. Il va falloir presque tout recommencer… Cette situation, nous l’avons malheureusement déjà tous vécue. Comment l’éviter ? En utilisant du SQL !
Qu’est-ce que le SQL ?
SQL est un langage informatique qui permet de gérer les bases de données relationnelles, c’est-à-dire comprenant des tables, colonnes et clés (primaire et étrangère) pour mettre en relation différentes tables.
SQL, Structured Query Language de son nom complet, est un outil essentiel dans les métiers touchant aux données, comme les métiers de data analyst ou de développeurs.
Inventé dans les années 1970 par IBM, le SQL est couramment utilisé depuis les années 1980. Du fait de sa longévité, tous les systèmes de bases de données relationnelles, comme Microsoft SQL Server ou IBM DB2, l'intègrent complètement.
Depuis la fin des années 2000, on assiste à l’émergence du mouvement NoSQL, qui ne signifie pas « Pas de SQL », mais « Not Only SQL » (Pas seulement du SQL). Le NoSQL, tout en gardant le SQL en son centre, l’étend aux bases de données non relationnelles.
Concrètement, en quelques lignes de requêtes SQL, vous pouvez afficher une sélection de vos données, créer ou supprimer des données, ou encore effectuer quelques calculs.
Par exemple, pour ouvrir une table de données nommée table, il suffit d’écrire :
Si on ne veut voir que la colonne colonne_1 il suffit alors d’écrire :
Le schéma du SQL est toujours le même, ce qui en fait un langage très simple.
Par ailleurs, le SQL est un langage déclaratif : on dit qu’on écrit des requêtes SQL. C’est un langage de programmation au sens propre, mais il est différent des langages comme Python ou Java qui permettent d’exécuter des requêtes et des scripts.
Le SQL est un langage de requête qu’il est indispensable de maîtriser, voyons pourquoi !
Pourquoi apprendre le SQL ?
Le développement du Big Data
Dans toutes les entreprises, mais surtout dans le domaine de la tech, on collecte de plus en plus de données. Reçues sous forme brute, ce n’est qu’à partir du moment où elles sont analysées qu’elles prennent de la valeur.
Pour comprendre ces données, le Data Analyst a besoin d'interagir efficacement avec ses tables. Pour ce faire, il communique avec elles en requêtes SQL.
À l’ère du Big Data, il est donc indispensable pour un expert de la data de comprendre et savoir coder en langage SQL. Allié à des outils puissants comme Spark, il permet de traiter, d’analyser et même de faire du Machine Learning sur de gros volumes de données (plus de 100 Gb).
À quoi sert le SQL ?
Le SQL est un outil de communication avec le système de gestion des bases de données. L’utilisation la plus classique de SQL est d’afficher des données, insérer ou supprimer des données dans des tables, effectuer des jointures entre plusieurs tables, ou même regrouper des lignes de données au sein d’une table.
Ainsi, le langage SQL est impliqué dans l’aspect localisé de la gestion des données ou l’aspect global de la gestion de projet.
Gérer des données
Grâce à des commandes simples, un Data Analyst peut :
- consulter une base de données ;
- questionner une base de données en utilisant les requêtes SQL adéquates pour localiser la donnée intéressante ;
- mettre à jour la base de données ;
- calculer des chiffres intéressants grâce à l’écriture de requêtes simples ;
- insérer ou supprimer des lignes (ou enregistrements) des bases de données ;
- définir des scripts pour sauvegarder des extraits de base de données.
Gérer des projets
Dans le cadre d’un projet, des manipulations intelligentes de bases et de tables de données sont essentielles. Dans ce cadre, utiliser le SQL permet de :
- créer des bases de données ;
- créer des tables de données ;
- joindre des tables de données ;
- traiter des données stockées en ligne (sur le cloud) ;
- traiter des gros volumes de données ;
- gérer de multiples sources de données.
Développer de nouvelles compétences
En s’intéressant au SQL, on rentre par la grande porte dans le monde de la programmation et du traitement de données. SQL est un outil très puissant, mais combiné à d’autres langages de programmation comme Python, Java ou R, il permet des analyses très poussées ou automatisées.
Un Data Analyst peut, dans le cadre d’un projet, sélectionner exactement les données qui lui sont pertinentes grâce à la bonne requête SQL. Il utilisera ensuite cette vue optimisée de la base de données comme ressource pour ses visualisations ou l’importera dans ses scripts pour calculer ses KPIs (Key Performance Indicators ou indicateurs clés de performance).
Grâce à la maîtrise du SQL, un Data Analyst incorpore des éléments de Data Engineering dans ses fonctions et réciproquement pour un Data Engineer.
Apprendre SQL permet donc d’agrandir son champ de compétences.
Les domaines d’utilisation
À l’ère du numérique, il est difficile de trouver un secteur d’activité qui résiste à la collecte intensive de données.
Commerce
Dans le commerce, la gestion des bases de données est essentielle. On consigne toutes les transactions, toutes les données fournisseurs, clients. Les bases ont besoin d’être claires et mises à jour très souvent.
Si l’on gère un commerce florissant, ces données s’entassent et peuvent être une mine d’or pour le Data Analyst, qui trouvera des insights à communiquer à l’équipe marketing. Cet or est exploité grâce au SQL !
Marketing
Une équipe marketing en 2023 est incomplète si elle ne comprend pas au moins un Data Analyst. C’est en étudiant les comportements des clients que l’on trouve l’inspiration pour les meilleures stratégies marketing.
Le Data Analyst, au moyen de visualisations et de chiffres clés, est la personne qui profile l’acheteur potentiel. Pour obtenir les meilleurs résultats, il doit se procurer les bonnes données, au moyen de la requête SQL sur l’immense base de données de l’entreprise.
Big data
Dans tous les domaines du Big Data, la partie la plus importante est la gestion des bases de données. En effet, avoir des milliers de gigabytes de données est inutile s’ils ne sont pas bien collectés ou mal rangés.
Pour naviguer dans le data lake (le gisement brut des données de l’entreprise), on utilise presque exclusivement le SQL. Apprendre le SQL pour travailler dans le domaine du Big Data est donc indispensable.
Sciences
Le domaine de la science n’échappe pas à l’omniprésence de la data. Dans beaucoup de domaines, les études publiées reposent sur une étude statistique de données collectées.
Dans le milieu médical, par exemple, on récupère un volume important d’indicateurs de santé sur les patients volontaires qui essaient un médicament. On étudie ces données pour décider de la mise sur le marché potentielle d’un nouveau traitement.
L’étude statistique n’étant pas réalisée à la main, mais informatiquement, les données nécessitent d’être traitées avec rigueur et clarté. Cela est possible grâce au SQL ! Ainsi, même pour une carrière académique, apprendre le SQL est un must.
Quel salaire pour un expert SQL ?
Le poste d’expert SQL est valorisé en entreprise. D’après le site talent.com, le salaire moyen d’un expert SQL est de 3 750 € par mois en France. Cela correspond à un salaire de 45 000 € par an.
D’après le même site, un développeur SQL peut s’attendre à une rémunération de 40 000 € annuels en France. Ces salaires élevés justifient l’apprentissage du SQL. Cela peut aussi être une bonne compétence à ajouter à son CV pour augmenter son salaire de Data Analyst !
Se former au SQL
Chez DataBird, nous comprenons l’intérêt grandissant pour les formations en SQL. C’est pourquoi nous proposons 3 types de formation pour satisfaire tous les profils !
La formation en full time (en présentiel)
Nous vous proposons une formation de 8 semaines en plein cœur de Paris (dans le 10e arrondissement). Cette formation complète sur le métier de Data Analyst commence par l’enseignement du SQL.
Une fois cette formation finie, vous connaîtrez tout sur les requêtes SQL, grâce à des cas pratiques sur de véritables données d’entreprises. La formation est ensuite complétée par l’enseignement du python puis de l’analyse des données portée sur le business.
Enfin, un projet final permet de mettre en pratique vos nouvelles compétences !
La formation en part time (en distanciel)
DataBird propose aussi une formation 100 % en ligne. Elle dure 12 semaines à temps partiel et permet de devenir parfaitement autonome en SQL. Elle apprend à maîtriser tous les outils indispensables à la compréhension d’une base de données relationnelle.
Elle se poursuit par l’étude des principes de l’analyse des données et se termine par un projet final. Durant toute la formation, vous bénéficierez d’un accompagnement personnalisé : l’idéal pour apprendre le SQL, depuis le confort de son chez-soi.
La formation aux outils SQL
La formation au langage SQL est une formation ciblée sur le SQL. Sur une durée de 6 semaines, elle est complètement à distance et ne demande aucun prérequis.
Grâce à un formateur lui-même Data Analyst, vous apprendrez tout de la création des bases de données, de la manipulation des données et de l’analyse d’une cohorte. Le tout pour permettre une utilisation du SQL à son plein potentiel.
Toutes les formations sont éligibles au CPF (Compte Personnel de Formation) !
Conclusion
Tandis qu’Excel essaie toujours d’ouvrir votre base de données de 150 000 lignes, formez-vous sur le SQL en vous inscrivant à une formation de DataBird. Vous apprendrez le langage le plus utile pour ouvrir, gérer, fusionner, mais avant tout exploiter vos bases de données !
