Module
Module 1 sur 6Leçon 1 sur 1~4 min

Présentation du cours

Ce cours de SQL pour product manager vous apprend à lire et concevoir le modèle de données de votre produit et à l'interroger vous-même en lecture seule. Vous cessez d'attendre l'équipe data pour les questions courantes et arrivez en revue technique avec des arguments solides. Tout se pratique dans le navigateur, sans installation.

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Objectif de la leçon

À la fin de cette présentation, vous saurez ce que vous allez produire (le modèle de données d'une fonctionnalité et dix requêtes SQL sur votre produit), avec quel jeu de données vous allez vous entraîner et par quels cinq modules le cours vous y conduit.

Thèmes abordés

  • SQL pour product manager
  • modèle de données
  • requêtes SQL
  • lecture seule
  • autonomie data

Dans quel module

Vue d'ensemble

Que vais-je savoir faire à la fin de ce cours, et dans quel ordre ?

Leçons du module

  1. Présentation du cours (cette leçon)

Ce que vous apprendrez dans la formation

Cette leçon fait partie de la formation Modéliser les données de son produit et les interroger en SQL

  • Lire un modèle de données (tables, clés primaires et étrangères, cardinalités, diagramme entité-relation) et le relier aux écrans et aux règles du produit.
  • Modéliser les données d'une fonctionnalité (entités, attributs, relations, clés, cardinalités) et faire valider ce modèle par l'équipe technique.
  • Comparer une base relationnelle et une base documents (NoSQL) pour un besoin produit et justifier le choix selon les requêtes, la cohérence et l'évolution attendues.
  • Écrire des requêtes qui filtrent, trient et agrègent (SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, HAVING) en traitant correctement les valeurs NULL et les dates.
  • Combiner plusieurs tables avec des jointures INNER et LEFT, et vérifier que le résultat ne perd ni ne double aucune ligne.
  • Traduire une question produit en requête vérifiable, avec des CTE et des fonctions de fenêtre simples (ROW_NUMBER, LAG, SUM OVER).
  • Interroger les données en lecture seule en protégeant les données personnelles, et faire rédiger du SQL par une IA en vérifiant chaque requête avant d'en utiliser le résultat.

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