Sécuriser le grain
Éviter les doubles comptages et vérifier chaque jointure avant de calculer un KPI.
Parcours disponibleIntermédiaire
Analyse · KPI · Qualité
Formation SQL pour Data Analyst
Apprenez à transformer une demande métier en analyse SQL fiable : contrôlez le grain, construisez des KPI, utilisez les fonctions fenêtre et expliquez clairement vos résultats.
Prérequis : Maîtriser SELECT, filtres, agrégations, jointures et CTE.
10leçons structurées
10expériences canoniques
2modules progressifs
5 h 19Durée estimée
Compétences visées
Compétences SQL essentielles pour un Data Analyst
Construire des KPI
Produire cohortes, funnels, segmentation RFM et indicateurs temporels reproductibles.
Diagnostiquer la qualité
Détecter doublons, valeurs absentes et ruptures qui faussent une analyse.
Livrer une conclusion
Présenter le résultat, ses contrôles et ses limites dans un langage métier clair.
Preuves de progression
Un parcours riche ne se mesure pas seulement au nombre de pages.
Vous apprenez une méthode, vous la réutilisez sur d’autres données, puis vous prouvez votre autonomie dans une évaluation et un cas métier.
Comprendre
Définir grain, KPI, dénominateur et contrôle avant le calcul.
10 leçons structuréesS’entraîner
Résoudre des cas de fenêtres, cohortes, qualité, marge et double comptage.
10 expériences canoniques · Indices progressifs, diagnostic d’erreur et correction expliquéeProuver
Auditer un indicateur puis défendre une recommandation métier fiable.
Requêtes exécutées et résultats comparés automatiquement · Évaluation finale et projet métierVotre progression
Commencer le parcours
Programme détaillé
10 leçons structurées
Passez d’une question métier à des indicateurs SQL contrôlés, explicables et directement exploitables.
Programme détaillé 1Fiabiliser les données et les indicateurs5 leçons structurées+
- 01Choisir le grain et empêcher le double comptageSécurisez un KPI avant une jointure entre plusieurs relations 1:N. · Pratique associée: Éviter le double comptage après plusieurs jointures
- 02Construire des cohortes et mesurer la rétentionSuivez les mêmes comptes dans le temps avec un dénominateur stable. · Pratique associée: Construire une cohorte et mesurer la rétention
- 03Segmenter un portefeuille avec RFMTransformez récence, fréquence et valeur en règles commerciales explicables. · Pratique associée: Construire une segmentation RFM complète
- 04Mesurer un funnel sans gonfler les conversionsPassez d’un journal d’événements bruyant à un funnel contrôlé. · Pratique associée: Mesurer un funnel sans compter les événements en double
- 05Maîtriser les fenêtres, partitions et framesDistinguez PARTITION BY, ORDER BY, ROWS et RANGE pour éviter des indicateurs ambigus. · Pratique associée: Analyser une série temporelle avec des mois absents
Programme détaillé 2Analyser, comparer et défendre une conclusion5 leçons structurées+
- 06Dédupliquer avec ROW_NUMBER sans perdre la véritéChoisissez une ligne gagnante avec une règle complète et auditables. · Pratique associée: Dédupliquer avec une règle déterministe
- 07Analyser marge et contribution sans confondre revenu et profitReliez ventes, remises et coûts au bon grain. · Pratique associée: Analyser la marge et la contribution réelle
- 08Construire un KPI avec ses contrôles de qualitéLivrez un chiffre accompagné de son périmètre et de tests de cohérence. · Pratique associée: Auditer un KPI avant publication
- 09Auditer un jeu de données imparfaitProfilez NULL, formats, doublons, domaines et ruptures avant l’analyse. · Pratique associée: Nettoyer un dataset imparfait avant l’analyse
- 10Conduire une analyse SQL autonomePassez d’une question ambiguë à une recommandation reproductible. · Pratique associée: Conduire une analyse autonome de vendeurs
Entraînement de fin de parcours
Mettez les compétences du parcours en pratique.
Reprenez un exercice de ce niveau, expliquez le résultat et vérifiez un cas limite. Cette pratique est incluse dans votre parcours ; ce n’est pas une certification indépendante.
Éviter le double comptage après plusieurs jointures