Les données sont la principale matière première de la data science, lesquelles sont souvent stockées dans des bases de données relationnelles. Savoir les manipuler correctement est par conséquent une compétence fondamentale pour nous.
Il y a deux phases dans l’appréhension des bases de données. La première est leur conception à partir des informations existantes. Il s’agit de les collecter, de les recenser et de proposer une organisation sous forme d’une collection de tables, reliées entre elles. La méthode MERISE est certainement une des approches les plus populaires pour les élaborer rationnellement (ex. Idriss NEUMANN, "Initiation à la conception de bases de données relationnelles avec MERISE").
Le seconde phase consiste à les exploiter en insérant des données dans les tables, effectuer des mises à jour et, très souvent, réaliser de requêtes d’extraction pour récupérer les données disponibles correspondant à certaines conditions. Le langage SQL (structured query language) est l’outil privilégié pour cette tâche. On peut vouloir obtenir par exemple la liste des clients et les montants d’achats des personnes qui sont venus dans tels magasins d’une grande chaîne de distribution durant telle période. Une instruction SQL simple permet de le faire rapidement et ainsi d’initier par la suite les analyses qui conviennent. De fait, SQL apparaît systématiquement dans le top des outils couramment utilisés par les data scientists (Sondage KdNuggets, Mai 2018).
Ce thème de remise à niveau est plutôt consacré à la seconde phase. La base est considérée comme conçue, les tables sont pourvues de données (il faudra quand même importer les données à partir de fichiers Excel au préalable). L’objectif des exercices est de familiariser l’apprenant aux principales commandes SQL.
Particularité importante de ce thème, les supports de cours et les exercices ont été conçus par les étudiants même du Master SISE, promotion 2017-2018. Je les en remercie.
Document principal : SQL - Trame
Outil : Microsoft ACCESS ou LibreOffice BASE
Exercice 1 : SQL Niveau 1, cours, exercices, données
Exercice 2 : SQL Niveau 2, cours, exercices
