Analyse de données avec MySQL

Analyse de Données avec MySQL Objectifs pédagogiques : À l’issue de cette formation, le participant sera capable de : • Comprendre les bases de données relationnelles. • Maîtriser les requêtes SQL pour l’extraction et l’analyse de données. • Utiliser des fonctions avancées de MySQL (agrégats, jointures, sous-requêtes). • Optimiser les requêtes pour des analyses plus rapides. • Créer des tableaux de bord simples avec les résultats d’analyse. Public visé : • Débutants en analyse de données • Analystes juniors • Chefs de projet, responsables marketing, commerciaux • Toute personne souhaitant exploiter des données via MySQL Prérequis : • Aisance avec l’outil informatique • Connaissances de base en Excel ou en manipulation de données (souhaité) • Aucune connaissance préalable en SQL requise Durée : 30 heures Modalités pédagogiques : • Formation en présentiel • Alternance de théorie et de pratique • Travaux dirigés et études de cas réels Introduction à MySQL et aux bases de données (3 heures) 1. Présentation de MySQL 2. Installation et configuration 3. Concepts de base des bases de données Requêtes SQL de base 1. Requêtes SELECT 2. Fonctions agrégatives 3. Jointures de base Requêtes SQL avancées (3 heures) 1. Sous-requêtes 2. Fonctions SQL 3. Gestion des données Conception de bases de données 1. Modélisation des données 2. Création de tables 3. Indexation Analyse de données avec SQL 1. Analyse exploratoire des données (EDA) 2. Fenêtrage et fonctions analytiques 3. CTE (Common Table Expressions) Importation et exportation de données 1. Importation de données (1 heure) 2. Exportation de données (1 heure) 3. Utilisation de MySQL avec des outils ETL Visualisation des données avec des outils externes 1. Introduction à la visualisation de données 2. Connexion de MySQL à un outil de visualisation 3. Création de tableaux de bord Automatisation et optimisation 1. Scripts et procédures stockées 2. Optimisation des requêtes 3. Automatisation avec des scripts Analyse avancée avec MySQL 1. Fonctions analytiques avancées 2. Analyse de données temporelles 3. Analyse de données géospatiales Projet pratique et conclusion 1. Projet pratique 2. Conclusion et perspectives