Module 1 — Fonctions de fenêtrage analytique
- Maîtriser les fonctions OVER, PARTITION BY et ORDER BY.
- Utiliser ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK et NTILE.
- Calculer des moyennes mobiles et des totaux cumulés.
- Implémenter des analyses de cohortes et de rétention.
Module 2 — CTEs récursives et requêtes avancées
- Écrire des CTEs récursives pour les structures hiérarchiques.
- Maîtriser les opérateurs ensemblistes (UNION, INTERSECT, EXCEPT).
- Utiliser les sous-requêtes latérales (LATERAL JOIN).
- Implémenter le pivotement et le dépivotement de données.
Module 3 — Optimisation et performances avancées
- Analyser les plans d'exécution complexes avec EXPLAIN ANALYZE.
- Optimiser les jointures sur de grands volumes (hash join, merge join).
- Partitionner les tables pour les requêtes analytiques.
- Utiliser les index partiels, composites et fonctionnels.
Module 4 — Data Warehousing et modélisation
- Concevoir des schémas en étoile et en flocon.
- Implémenter les Slowly Changing Dimensions (SCD Type 1, 2, 3).
- Créer des vues matérialisées pour les agrégations performantes.
- Gérer les chargements ETL avec des requêtes SQL optimisées.
Module 5 — SQL analytique et cas Data Engineering
- Utiliser SQL dans un contexte BigQuery, Redshift ou Snowflake.
- Implémenter des pipelines de transformation SQL avec dbt.
- Gérer les transactions complexes et la cohérence des données.
- Projet final : modélisation et requêtage d'un Data Warehouse complet.
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