À l'ère du Big Data, des millions de données sont générées chaque minute. Ces informations brutes sont stockées sur les bases de données, et les professionnels utilisent SQL pour les extraire et les analyser afin de révéler toute leur valeur. Le SQL ou Structured Query Language est un outil essentiel pour les professionnels des données. Il s'agit du langage le plus important pour exercer un métier dans le domaine de la Data Science ou de l'analyse de données.
Qu'est-ce que SQL ?
SQL est le langage le plus couramment utilisé pour extraire et organiser les données stockées dans une base de données relationnelle : un tableau constitué de lignes et de colonnes. Il s’agit du langage informatique dédié aux bases de données.
Cet outil facilite la tâche de retrouver des informations spécifiques dans les bases de données utilisées pour l’analyse. Même si on utilise ensuite Python ou R pour l’analyse, SQL est nécessaire pour extraire les données en provenance d’une base.
Le langage SQL est particulièrement utile pour traiter de larges volumes de données, notamment si de nombreuses données sont écrites simultanément avec un large volume de transactions. C’est la raison pour laquelle il s’agit d’un outil essentiel à l’heure du Big Data.
Il existe différents frameworks dédiés à SQL, mais le plus couramment utilisé est MySQL. Cette solution open-source est particulièrement adaptée pour la gestion des données back-end sur les applications web. De nombreuses entreprises comme Facebook, Instagram et WhasApp utilisent SQL pour le stockage de données back-end et le traitement de données.
À quoi sert SQL ?
De manière générale, SQL aide à contrôler les informations stockées dans les bases de données en permettant aux utilisateurs de retrouver les données spécifiques qu’ils recherchent au moment où ils en ont besoin.
Ce langage de programmation est simple, mais très performant. Il permet d’insérer des données dans les tableaux des bases, de modifier les données dans les tableaux déjà existants ou de les supprimer. De plus, SQL permet de modifier la structure de la base de données pour créer, modifier ou supprimer des tableaux ou d’autres éléments.
Le langage de programmation SQL est utilisé pour différents cas d’usage par les Data Analysts et les professionnels de la Data Science. Il est particulièrement utile pour exécuter des requêtes sur une base de données, et pour retrouver les données.
On l’exploite aussi pour ajouter, mettre à jour ou supprimer des enregistrements au sein d’une base de données. Ce langage permet aussi de créer de nouvelles bases de données, ou de nouveaux tableaux dans une base de données.
La naissance de SQL et son histoire
Le langage de programmation SQL fut initialement développé dans les années 1970 par les chercheurs Raymond Boyce et Donald Chamberlin chez IBM. Il fut développé à partir d’un article rédigé par Edgar Frank Codd en 1970, intitulé » A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks » ( » Un Modèle Relationnel de Données pour les Larges Banques de Données Partagées « ).
Dans cet article scientifique, Codd proposait que toutes les données au sein d’une base de données soient représentées par des relations. À partir de cette théorie, Boyce et Chamberlin ont développé le langage SQL. À l’origine, l’outil fut conçu pour manipuler et retrouver les données stockées sur le système de base de données relationnelle originel de IBM : le System R. Quelques années plus tard, SQL fut rendu disponible publiquement. En 1979, une entreprise dénommée Relational Software, qui deviendrait plus tard Oracle, lance sa propre version commerciale de SQL : Oracle V2.
Depuis lors, SQL est considéré comme le langage standard de communication avec les bases de données relationnelles par l’American National Standards Institute (ANSI) et l’International Organization for Standardization. Les vendeurs SQL peuvent modifier le langage à leur guise, mais la plupart des programmes commerciaux se basent sur la version approuvée par l’ANSI.
UNE CARRIÈRE DANS LA DATA VOUS TEND LES BRAS !
UNE CARRIÈRE DANS LA DATA VOUS TEND LES BRAS !
Une reconversion dans le big data vous intéresse, mais vous ne savez pas par où commencer ?
Combien gagne un expert SQL ?
De nombreuses entreprises veulent exploiter le Big Data, et sont à la recherche d’experts capables de manipuler les bases de données. C’est la raison pour laquelle la maîtrise de SQL est une compétence très recherchée.
Aux États-Unis, un développeur SQL gagne en moyenne plus de 76 000 dollars aux États-Unis, selon PayScale. Le salaire peut dépasser 130 000 dollars par an pour les profils les plus expérimentés.
De nombreux métiers de la Data Science requièrent l’usage de SQL, et permettent également d’accéder à un salaire élevé. Selon notre propre enquête menée auprès des entreprises du CAC 40, un Data Scientist, un Data Engineer ou un Data Analyst gagnent jusqu’à 60 000 euros par an.
Comment suivre une formation SQL ?
La maîtrise de SQL est indispensable pour tout métier du domaine de la Data Science. Afin d’apprendre à maîtriser ce langage, vous pouvez choisir les formations DataScientest.
Nos différents cursus Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer et Data Management abordent SQL à travers un module dédié aux bases de données. Vous apprendrez aussi le Machine Learning avec PySpark pour les formations Data Analyst et Data Scientist, et les outils MongoDB, Neo4J et ElasticSearch pour le programme Data Engineer.
À travers les autres modules de ces formations, vous pourrez acquérir toutes les compétences requises pour les métiers de la Data Science. Vous serez notamment formés à la programmation en Python, à la Data Visualization, à la Business Intelligence et au Machine Learning.
Nos formations sont reconnues par l’industrie, et permettent d’obtenir un certificat délivré par l’Université Panthéon Sorbonne ou par MINES ParisTech | PSL Executive Education dans le cadre de nos partenariats. Parmi les alumnis, plus de 80% ont trouvé un emploi immédiatement après le cursus.
Tous nos programmes adoptent une approche Blended Learning innovante en France, combinant apprentissage en ligne sur une plateforme coachée et Masterclass. Toutes nos formations s’effectuent intégralement à distance.
Vous pouvez choisir entre une Formation Continue, ou un mode BootCamp intensif en fonction de votre situation et de vos disponibilités. Concernant le financement, toutes nos formations sont éligibles au CPF. N’attendez plus et découvrez les programmes DataScientest !
Vous savez tout sur les formations SQL. Pour plus d’informations sur le sujet, découvrez notre dossier complet sur SQL et notre dossier complet sur le langage de programmation Python.
