Formation : Bases de données, langage SQL et IA générative (pour non-informaticiens)

Durée : 3 jours – 21 heures

Modalités : Présentiel ou classe à distance

Dates, lieux et Inscription : Nous contacter

Objectifs pédagogiques

À l’issue de la formation, le participant sera en mesure de :
– Comprendre le principe et le contenu d’une base de données relationnelle.
– Créer des requêtes SQL simples et avancées pour extraire et manipuler des données.
– Utiliser des modèles de langage (LLM) tels que ChatGPT, Gemini ou Copilot pour générer, optimiser et expliquer des requêtes SQL.
– Réaliser des requêtes complexes avec des jointures, des agrégations de données et des sous-requêtes en s’appuyant sur l’IA générative.
– Améliorer la productivité et l’efficacité en utilisant l’IA pour l’analyse et la visualisation des données.

Public concerné

Chargé(e)s de reporting ou d’analyse, assistant(e)s, et toute personne ayant des besoins d’interrogation de bases de données avec le langage SQL, souhaitant exploiter l’IA générative pour simplifier et automatiser la création de requêtes.

Prérequis

Aucune connaissance particulière en SQL n’est nécessaire. Une curiosité pour l’IA et les outils numériques est un plus.

Programme de la formation

1. Introduction aux bases de données

– Qu’est-ce qu’une base de données relationnelle et un serveur de base de données ?
– Lire et comprendre un modèle relationnel.
– Composition d’une table : colonnes, types, clé primaire, intégrité référentielle.
– Introduction à l’outil d’interrogation SQL et à l’IA générative pour assister dans la création de requêtes.
– Exercice : Exploration de la base de données, identification des tables, colonnes, et clés à l’aide de ChatGPT/Gemini/Copilot.

2. Extraire les données d’une table

– Qu’est-ce qu’une requête SQL d’extraction ?
– Utiliser la clause WHERE pour filtrer les données.
– Gérer les valeurs NULL et les doublons avec DISTINCT.
– IA : Utiliser ChatGPT pour générer des requêtes SQL à partir de descriptions en langage naturel.
– Exercice : Génération de requêtes SQL en utilisant l’IA pour interroger des tables sur divers critères.

3. Interroger les données de plusieurs tables

– Principe des jointures : restituer les informations de plusieurs tables.
– Jointure interne, externe, et jointure naturelle.
– IA : Utiliser l’IA pour expliquer et créer des requêtes avec jointures complexes.
– Exercice : Réalisation de requêtes SQL avec jointures assistées par l’IA.

4. Ordonnancement et statistiques

– Trouver des valeurs agrégées avec les fonctions MIN, MAX, AVG, SUM.
– Utiliser GROUP BY et HAVING pour filtrer les agrégats.
– IA : Exploiter les capacités de l’IA pour générer des requêtes SQL complexes incluant des agrégats et des sous-totaux.
– Exercice : Création de requêtes utilisant des calculs simples et agrégats avec l’aide de l’IA.

5. Présenter et trier les données

– Utilisation des alias, conversion de types, et l’opérateur CASE.
– Trier les résultats avec ORDER BY et manipuler les chaînes de caractères et dates.
– IA : Demander à l’IA de reformuler ou optimiser les requêtes pour améliorer la présentation des résultats.
– Exercice : Amélioration des requêtes SQL en utilisant les suggestions de l’IA.

6. Utiliser des sous-requêtes

– Introduction aux sous-requêtes et leurs différents types.
– Utilisation des sous-requêtes avec les opérateurs IN, ANY/SOME, ALL.
– IA : Assistance de l’IA pour construire des sous-requêtes complexes.
– Exercice : Rédaction de requêtes SQL avec des sous-requêtes de différentes formes en utilisant l’IA pour valider et optimiser.

Conclusion et mise en pratique

– Synthèse des connaissances acquises.
– Utilisation de l’IA pour automatiser la génération de rapports et l’interrogation de bases de données.
– Exercice final : Création d’un projet de bout en bout, avec l’assistance de l’IA générative pour construire, optimiser et analyser des requêtes SQL.