Question
Formuler l’analyse, la population, la période, l’unité et le résultat attendu.
Données · SQL · Strasbourg et à distance
Formation SQL pour l’analyse de données : interroger, croiser, expliquer
Passez des exports dispersés à des requêtes lisibles, contrôlées et réutilisables. Vous apprenez à retrouver la bonne donnée, relier les tables sans fausser les résultats et produire une analyse que vous pouvez justifier.
- Deux parcours progressifs
- Cas métier fil rouge
- Requêtes commentées
- Contrôles de cohérence
Le moteur de base de données, sa version, les accès et le jeu de données sont confirmés avant la session. La formation utilise un environnement pédagogique ou des données expressément autorisées.
2 parcoursFondations & analyse · SQL analytique avancé
1 fil rougeDe la question métier au résultat contrôlé
FormatsPrésentiel à Strasbourg · classe à distance
Preuves produitesRequêtes, contrôles et dictionnaire de données
Le vrai enjeu
Obtenir un chiffre ne suffit pas. Il faut savoir d’où il vient.
Une requête peut s’exécuter sans erreur et produire malgré tout un résultat faux : jointure qui multiplie les lignes, filtre placé au mauvais niveau, valeurs nulles oubliées, granularités incompatibles ou définition métier imprécise.
La formation relie chaque commande SQL à une question simple : quelles lignes entrent dans le calcul, comment sont-elles reliées et quel contrôle prouve le résultat ?
- Lire une structure relationnelle : tables, colonnes, types, clés et granularité
- Sélectionner et filtrer sans confondre absence de valeur, zéro et chaîne vide
- Relier plusieurs tables en comprenant cardinalité et risque de duplication
- Agréger les données avec une définition explicite de l’indicateur
- Structurer les requêtes pour qu’elles restent lisibles et vérifiables
- Comparer le résultat SQL à des totaux ou échantillons de contrôle
La méthode StraFormation
Six contrôles pour passer d’une question à une requête fiable
On ne commence pas par empiler des mots-clés SQL. On définit le résultat attendu, le niveau de détail et les contrôles, puis on construit la requête par étapes courtes.
Grain
Identifier ce que représente exactement une ligne dans chaque table utilisée.
Relation
Choisir les clés et le type de jointure, puis prévoir l’effet sur le nombre de lignes.
Calcul
Filtrer, regrouper et calculer avec une définition métier compréhensible.
Contrôle
Comparer volumes, doublons, valeurs nulles, totaux et cas connus avant de conclure.
Transmission
Nommer, commenter et documenter la requête, ses paramètres et ses limites.
Principe pédagogique : une requête n’est considérée comme terminée que lorsque le participant peut expliquer le grain du résultat, justifier ses jointures, montrer au moins un contrôle et indiquer les limites de l’analyse.
Deux parcours cohérents
Commencez au niveau où vous pouvez pratiquer sans deviner
Le positionnement repose sur un exercice court et sur le livrable attendu. Le parcours avancé n’est pas proposé sans maîtrise vérifiée des sélections, filtres, agrégations et jointures simples.
Construire une analyse SQL de plusieurs tables
Pour les professionnels qui travaillent déjà avec des tableaux, des indicateurs ou des exports et souhaitent interroger une base relationnelle avec méthode.
Prérequis : être à l’aise avec des tableaux structurés, les filtres et les calculs simples. Aucune expérience en programmation n’est exigée.
- Comprendre la base relationnelleTables, lignes, colonnes, types, clés primaires et étrangères, relations et granularité.Preuve : cartographie commentée du jeu de données
- Lire avec SELECTColonnes, alias, expressions calculées, DISTINCT et premières règles de lisibilité.Preuve : requêtes de sélection expliquées
- Filtrer et ordonnerWHERE, opérateurs, listes, plages, texte, dates, NULL, ORDER BY et limitation contrôlée du résultat.Preuve : jeu de tests de filtres
- Agréger correctementCOUNT, SUM, AVG, MIN, MAX, GROUP BY et HAVING selon la définition de l’indicateur.Preuve : tableau d’indicateurs réconcilié
- Relier les tablesINNER JOIN, LEFT JOIN, clés, cardinalités, lignes sans correspondance et multiplications involontaires.Preuve : contrôle avant/après jointure
- Décomposer l’analyseSous-requêtes et premières expressions WITH pour isoler les étapes et faciliter la relecture.Preuve : requête finale structurée
- Restituer le résultatExport autorisé, limites, dictionnaire minimal et présentation de la logique suivie.Livrable : dossier SQL du cas fil rouge
Fiabiliser des analyses complexes et lisibles
Pour les analystes, contrôleurs, profils BI ou techniques qui écrivent déjà des requêtes et veulent mieux gérer complexité, contrôles et performance.
Prérequis : savoir écrire seul SELECT, WHERE, GROUP BY, HAVING et des jointures sur au moins deux tables ; niveau confirmé par positionnement.
- Reprendre le modèle et le grainCardinalités, clés composites, dimensions, faits, historisation et pièges de granularité.Preuve : diagnostic d’une requête volontairement fausse
- Maîtriser les combinaisonsJointures multiples, auto-jointures, UNION, INTERSECT, EXCEPT, EXISTS et recherche des non-correspondances selon le moteur.Preuve : matrice de réconciliation
- Structurer avec sous-requêtes et CTEDécoupage logique, nommage, réutilisation et arbitrage entre lisibilité et comportement du moteur.Preuve : requête complexe refactorisée
- Analyser avec les fonctions de fenêtrePARTITION BY, ORDER BY, ROW_NUMBER, RANK, LAG, LEAD et calculs cumulés selon compatibilité.Preuve : analyse d’évolution et de classement
- Contrôler la qualité du résultatDoublons, valeurs nulles, ruptures de clés, lignes rejetées, totaux témoins et cas limites.Preuve : bloc de contrôles exécutable
- Lire un plan d’exécutionEXPLAIN, estimation, parcours séquentiel, jointures et rôle conceptuel des index sans administration improvisée.Preuve : hypothèses d’amélioration argumentées
- Sécuriser et transmettreLecture seule par défaut, transactions en environnement isolé si nécessaires, paramètres, revue et documentation.Livrable : portefeuille de requêtes commentées
Choix simple : le parcours Fondations vous rend autonome sur une analyse multi-tables contrôlée. Le parcours Avancé part de cette autonomie pour traiter fonctions de fenêtre, structuration, qualité et première lecture de performance. Le contenu exact est adapté au dialecte SQL disponible, sans prétendre rendre interchangeables tous les moteurs.
Pratique guidée
Chaque notion répond à une question métier observable
Le jeu de données peut reprendre votre secteur si les données sont autorisées et préparées. Sinon, un cas fictif reproduit les mêmes structures et difficultés sans exposer d’informations sensibles.
Une requête lisible montre déjà son intention
Cet exemple simple agrège les commandes facturées par région. Pendant la formation, il est complété par les contrôles qui permettent de vérifier population, doublons, valeurs manquantes et cohérence des totaux.
SELECT region,
COUNT(*) AS commandes,
SUM(montant) AS chiffre_affaires
FROM commandes
WHERE statut = 'facturee'
GROUP BY region
ORDER BY chiffre_affaires DESC;Du besoin aux tables
Traduire une question de pilotage en population, période, grain, colonnes et règles de calcul.
La jointure sous contrôle
Prévoir le volume attendu, relier clients et commandes puis expliquer les écarts de lignes.
Un indicateur défendable
Calculer un résultat, tester ses valeurs limites et produire un total de réconciliation.
Une requête à plusieurs étapes
Découper une analyse avec des CTE nommées et contrôler chaque résultat intermédiaire.
Évolution et classement
Comparer périodes, rangs ou valeurs précédentes avec des fonctions de fenêtre dans le parcours avancé.
Revue et restitution
Faire relire la requête, défendre les choix, documenter les limites et transmettre le mode d’emploi.
Évaluation et livrables
La compétence se prouve par une requête expliquée et contrôlée
Fichiers SQL nommés, indentés et commentés, organisés selon les exercices et le cas final.
Tables, colonnes utiles, types, clés, grain, règles métier et limites connues du jeu étudié.
Volumes, doublons, nulls, clés orphelines, totaux témoins et cas à vérifier avant diffusion.
Une analyse complète qui relie la question, les tables, les transformations et le résultat final.
Environnement, ordre d’exécution, paramètres à adapter et précautions avant réutilisation.
Synthèse individualisée des acquis observés et compétences à consolider après la session.
Évaluation par la preuve
Un résultat correct, mais aussi une démarche explicable
L’évaluation porte sur la justesse du résultat, la maîtrise du grain, la qualité des jointures, les contrôles, la lisibilité et la capacité à signaler les limites.
- Avant : exercice de positionnement et cadrage du cas
- Pendant : requêtes progressives, erreurs à diagnostiquer et revues croisées
- Final : mise en situation sur un jeu multi-tables avec critères explicites
- Restitution : exécution, contrôles et justification orale des choix
Public concerné
Pour celles et ceux qui doivent obtenir des réponses à partir de données structurées
Le groupe est constitué selon le niveau SQL, l’environnement et le type d’analyse — pas seulement selon l’intitulé du poste.
Analyse et pilotageAnalystes métier, contrôleurs, fonctions finance et opérations
Pour produire ou vérifier des extractions et indicateurs sans dépendre de manipulations manuelles répétées.
Data et BIChargés d’études, profils reporting et auteurs Power BI
Pour préparer une source relationnelle propre, comprendre le grain et fiabiliser les données en amont du rapport.
TechniqueDéveloppeurs débutants, support applicatif et équipes produit
Pour lire, écrire et diagnostiquer les requêtes nécessaires à une application ou à un service.
Périmètre clair
Inclus
Lecture de schéma, requêtes d’analyse, jointures, agrégations, contrôles, documentation et cas final correspondant au parcours.
Adapté à l’environnement
Syntaxe et fonctions sont ajustées au moteur confirmé. Les différences de dialecte sont signalées lorsqu’elles influencent le résultat.
Données maîtrisées
Jeux fictifs, anonymisés ou expressément autorisés ; accès en lecture seule privilégié et droits vérifiés avant la session.
Ce qui n’est pas inclus : administration ou sécurisation complète d’un serveur, conception d’un entrepôt de données, migration de production, optimisation exhaustive d’une base, correction des droits, audit de cybersécurité, développement d’une application ou réalisation d’un reporting de production pour le compte du client. Ces besoins exigent un périmètre distinct.
Modalités et financement
L’environnement est préparé avant de commencer à requêter
La formation peut être organisée en présentiel à Strasbourg ou en classe à distance. Le devis précise le parcours, la durée retenue, les dates, le moteur SQL, les outils de connexion, les droits, le jeu de données et les adaptations pédagogiques nécessaires.
Entreprise, salarié, demandeur d’emploi ou particulier : StraFormation étudie le financement réellement mobilisable selon la situation et les règles applicables au moment de la demande. Cette page ne revendique ni éligibilité CPF automatique, ni certification, ni prise en charge garantie.
Questions fréquentes
Avant de choisir votre formation SQL
Le parcours, le dialecte SQL et les exercices sont confirmés après positionnement. Voici les réponses aux questions qui déterminent le plus souvent le bon point d’entrée.
Peut-on apprendre SQL en partant de zéro ?
Oui avec le parcours Fondations & analyse. Il ne demande pas de savoir programmer, mais une pratique des tableaux, filtres et calculs simples facilite la progression. Le positionnement vérifie que ce parcours correspond au niveau et au résultat attendu.
Quel logiciel ou moteur de base de données est utilisé ?
Il est confirmé avant la session selon l’environnement disponible et l’objectif : PostgreSQL, SQL Server, MySQL ou autre système compatible avec le programme. Les notions communes sont privilégiées et les particularités du dialecte utilisé sont explicitement signalées.
Quelle différence entre SQL, Excel Power Query et Power BI ?
SQL interroge directement une base relationnelle. Power Query prépare et combine des données dans Excel ou Power BI. Power BI ajoute modélisation, mesures DAX, visualisation et diffusion. Les trois peuvent être complémentaires ; le diagnostic évite de choisir un outil qui ne correspond pas à la source ou au livrable.
Les jointures et les fonctions de fenêtre sont-elles incluses ?
Les jointures INNER et LEFT font partie du parcours Fondations. Les combinaisons plus complexes et les fonctions de fenêtre comme ROW_NUMBER, RANK, LAG ou LEAD appartiennent au parcours Avancé, sous réserve de compatibilité avec le moteur retenu.
Pouvons-nous travailler sur les données de notre entreprise ?
Oui uniquement si leur utilisation est autorisée et compatible avec le cadre de formation. Les droits, la sensibilité, l’anonymisation et l’environnement sont vérifiés en amont. À défaut, un jeu fictif proche du cas métier est utilisé.
La formation apprend-elle à modifier les données ?
Le parcours est centré sur l’analyse et privilégie la lecture seule. Des instructions de modification et les transactions peuvent être expliquées ou pratiquées dans un environnement isolé si l’objectif le justifie. Aucune intervention sur une base de production n’est comprise.
Apprend-on à optimiser les requêtes ?
Le parcours Avancé introduit la lecture d’un plan avec EXPLAIN, les estimations, certains modes de parcours et le rôle conceptuel des index. Il apprend à formuler et vérifier des hypothèses, mais ne remplace pas une mission d’administration ou d’optimisation exhaustive de la base.
La formation SQL est-elle automatiquement finançable par le CPF ?
Non. Aucune éligibilité CPF automatique n’est annoncée sur cette page. Les possibilités de financement sont étudiées selon le parcours, la situation du bénéficiaire et les dispositifs réellement disponibles au moment de la demande.
Sources techniques officielles utilisées pour actualiser le programme — vérifiées le 12 septembre 2026
- ISO/IEC 9075-1:2023 — Database languages SQL, framework : cadre conceptuel et terminologie de la famille de normes SQL. Le standard publié reste en vigueur ; un corrigendum 2026 et une révision en cours sont signalés par l’ISO.
- PostgreSQL — tutoriel officiel courant : concepts relationnels, requêtes, agrégats et fonctions de fenêtre utilisés comme repères techniques ouverts.
- PostgreSQL — SELECT : ordre logique, filtres, groupements, HAVING, tris, ensembles, sous-requêtes WITH et fenêtres.
- PostgreSQL — jointures entre tables : jointures internes et externes, alias et conditions de relation.
- PostgreSQL — fonctions d’agrégation : calculs de synthèse, GROUP BY et HAVING.
- PostgreSQL — fonctions de fenêtre : partitions, ordre et calculs conservant les lignes du résultat.
- PostgreSQL — transactions : groupement d’étapes en opérations tout-ou-rien et points de sauvegarde.
- PostgreSQL — utiliser EXPLAIN : lecture du plan choisi par l’optimiseur et interprétation prudente des estimations.
Votre question devient le fil rouge
Apportez un objectif d’analyse, pas une liste de commandes à mémoriser
StraFormation vérifie votre niveau, le moteur SQL, les droits d’accès et le livrable attendu, puis confirme le parcours Fondations ou Avancé et les modalités réellement adaptées.