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Développez de nouvelles connaissances avec notre collection de ressources gratuites pour débuter dans la data analyse.

Vous êtes débutant ou cherchez simplement à approfondir vos compétences tech ? Nos tutos vidéos, cours pratiques et fiches de révision conçues par nos formateurs experts de leur domaine, vous offrent une initiation solide et accessible toute l'année !

Les Basiques de l'analyse de données

Découvrez l'analyse de données pas à pas avec Guillaume, responsable de formations à la Wild Code School.  Des concepts de base, à la compréhension des algorithmes et de l'intelligence artificielle, apprenez les fondamentaux nécessaires en toute simplicité grâce à nos articles et tutos vidéo. 

Comprendre les algorithmes

A l’ère du Big Data, du Machine Learning et de l’intelligence artificielle, les algorithmes sont devenus omniprésents dans nos vies numériques. Mais en fait, qu’est-ce qu’un algorithme ? On vous explique tout !

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Comment marche un système d'intelligence artificielle ?

Une intelligence artificielle ou IA, est un programme qui cherche à imiter l’intelligence humaine par le biais d’algorithmes de calcul. L'intelligence artificielle est considérée comme l’une des plus grosse révolutions de l’humanité, une discipline fascinante qui se trouve à l'intersection de la science, de la programmation et de l'innovation. Cette introduction explore les différents aspects de l'IA pour montrer à quel point cette technologie est désormais présente dans notre vie quotidienne.

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Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning, ou apprentissage automatique, représente une branche clé de l'intelligence artificielle. Son objectif principal est de permettre aux machines d'apprendre à partir de données afin de réaliser des prédictions ou de classer des informations sans être explicitement programmées pour chaque tâche. Cela ouvre un champ d'applications, depuis la prédiction de prix jusqu'à la reconnaissance d'emails indésirables.

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Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer : quelles différences ?
Parmi les métiers de la Data, on en compte trois principaux : Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer. Mais qu’est-ce qui les distingue vraiment les uns des autres ? Si chacun de ces experts contribue à la gestion et à l'exploitation des données dans une organisation, ils n’interviennent pas au même moment et n’ont pas les mêmes fonctions. On fait le point.
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SQL, le langage incontournable de la Data
SQL est le langage standard de programmation dédié à la gestion, la manipulation et l'interrogation des bases de données. Avec sa syntaxe simple et concise, SQL est un langage idéal pour débuter en programmation.
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Que ce soit pour préparer un examen, un entretien, ou simplement renforcer vos connaissances, nos fiches de révision sont votre allié parfait pour réussir.

SQL

Les commandes de base à connaître

Python

Les essentiels du langage incontournable de l’IA et du machine learning

DAX pour un Data Analyst

Concepts de base et utilisation dans Power BI

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partout, dans notre quotidien, en entreprise et sous de multiples formes. Nous en produisons sans cesse ! Véritable mine d’or, elles n’ont pourtant de valeur que dans leur usage. Petite immersion dans les coulisses de la Data !</span></p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span><!--more--></span></p>\n<h2><strong>RETOUR SUR Les Fondamentaux</strong></h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">La première étape pour comprendre la data est de saisir ce que sont les données. En termes simples, <span style=\"font-weight: bold;\">les données sont des informations</span>. Elles peuvent être des chiffres, des mots, des images ou même des vidéos. Imaginez-les comme des éléments de puzzle qui, lorsqu'ils sont assemblés, racontent une histoire. Mais avant de les utiliser, encore faut-il pouvoir les collecter.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4>La Collecte de Données</h4>\nLes données sont recueillies à partir de diverses sources telles que les formulaires en ligne, les capteurs, les appareils électroniques, les réseaux sociaux, et plus encore. Par exemple, lorsque vous partagez une photo sur Instagram, c'est une donnée.\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>Les types de Données</strong> : Les données se divisent en deux catégories principales : les <span style=\"font-weight: bold;\">données structurées</span> et les <span style=\"font-weight: bold;\">données non structurées</span>. Les premières sont organisées dans des tableaux (comme les feuilles Excel), tandis que les dernières sont plus flexibles (comme les posts Twitter).</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>Le Traitement des Données</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données en main, que pouvons-nous en faire ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Nettoyage et Prétraitement</strong> : Avant d'analyser les données, il est essentiel de les nettoyer. Cela implique de supprimer les valeurs aberrantes, de remplir les cases vides et de normaliser les données pour qu'elles soient comparables.</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Analyse de Données</strong> : Cette étape consiste à explorer les données pour en extraire des informations utiles. On utilise des techniques statistiques et visuelles pour repérer des tendances, des modèles, ou des anomalies.</p>\n</li>\n</ol>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>L'Analyse et l'Application</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données propres et des informations précieuses, que faisons-nous avec tout cela ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Analyse Prédictive</strong> : À l'aide d'algorithmes complexes, nous pouvons prévoir des événements futurs basés sur les modèles trouvés dans les données passées. Par exemple, prédire les ventes d'un produit en fonction des saisons précédentes ou des avis clients.</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Prise de Décision Informatisée</strong> : Les entreprises utilisent souvent des analyses de données pour prendre des décisions éclairées. Cela peut inclure la définition de stratégies marketing, l'optimisation des opérations logistiques, et bien plus encore.</p>\n</li>\n</ol>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2>Les métiers de la DATA</h2>\n<p>Dire que vous voulez travailler dans la data c’est comme dire que vous voulez être professeur. Cela reste très vague.</p>\n<p>On mentionne, le plus souvent, les 3 métiers suivants :</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h4>Data Analyst 📊</h4>\n<p>📍 Le/la <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</span></a> traite et analyse les données d'une entreprise pour en extraire des informations utiles à la stratégie de l’entreprise. Il/elle source, nettoie, apporte de la valeur aux données et les présente sous forme graphique pour les rendre compréhensibles : la Datavisualisation. Il a une vision data des problématiques de l’entreprise et aide à décider selon un angle data-driven. C’est la porte d’entrée vers les autres métiers de la d<span style=\"font-size: 16px;\">ata.</span></p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h4>Data Scientist 🧮</h4>\n<p>📍 Le/la <a href=\"/fr-fr/metiers/data-scientist\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Scientist</span></a> utilise des algorithmes de machine learning sur des données variées. Le but peut être de prédire l’évolution de la donnée, grouper les données (clustering) pour analyser leurs points communs et différences, et bien d’autres choses. Le Data Scientist lui va notamment se servir de compétences en<span>&nbsp;</span><a href=\"https://www.futura-sciences.com/tech/definitions/informatique-intelligence-artificielle-555/\" style=\"font-weight: bold;\">intelligence artificielle</a>.&nbsp;</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h4>Data Engineer 🖥️</h4>\n<p>📍 Le/la <a href=\"/fr-fr/metiers/data-engineer\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Engineer</span></a> crée, gère, optimise et sécurise les flux de données de l’entreprise. Grosso modo, il met en place l’architecture de systèmes de traitement de bases de données. Sans lui le Data Analyst et le Data Scientist n’ont pas accès à leur or noir : la donnée.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong>Au bon professionnel, les bons outils</strong></h2>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4>Python LV1</h4>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un data analyst code dans un ou plusieurs langages de programmation. Le plus utilisé est sans conteste <a href=\"https://fr.wikipedia.org/wiki/Python_(langage)\" style=\"font-weight: bold;\">Python</a>. Avec Python on peut créer des sites web, des logiciels ou des jeux vidéos. Mais on peut également faire de l’analyse de données, du machine learning, du web scraping (récupération de données sur le web). Autant de choses dont peut avoir besoin un professionnel de la data. Il faut, par la suite, se familiariser avec des&nbsp;bibliothèques spécialisées dans l’analyse de données comme : <a href=\"https://numpy.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Numpy </span>ou</a> <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Pandas.</span></a></p>\n<p style=\"font-weight: normal; text-align: justify;\">Qui dit “données” dit aussi “base de données”. C’est l’endroit où sont stockées vos données. Un Data Analyst doit savoir interagir avec les bases de données dans leur langage qui est le <a href=\"https://sql.sh/\" style=\"font-weight: bold;\">SQL</a><span> (Structured Query Languaged)</span>. Il doit notamment pratiquer le CRUD (Create, Read, Update, Delete). Une fois que vous l’aurez fait, vous comprendrez pourquoi certains geek disent : “ CRUD c’est la vie ! ”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Bien sûr, une image vaut mille mots. Et c'est justement la datavisualisation qui permet de rendre tout cela plus tangible. Il s'agit simplement d'utiliser des outils pour visualiser les données de manière esthétique et pertinente, avec un objectif pédagogique : Excel bien sûr, mais aussi <span>&nbsp;</span><a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" style=\"font-weight: bold;\">Tableau Software</a><span>&nbsp;</span>ou<span style=\"font-weight: bold;\">&nbsp;</span><a href=\"https://powerbi.microsoft.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">Power BI</a>.</p>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">&nbsp;</h4>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">Basic Calculus</h4>\n<p style=\"text-align: justify; font-size: 16px;\">Un data analyst doit décrire les données pour pouvoir les analyser. C’est là que les mathématiques entrent en jeu, car les statistiques descriptives et inférentielles (probabilités) permettent justement d’atteindre cet objectif de manière rigoureuse et scientifique. Ils vont muscler votre raisonnement pour vous éviter de tomber dans pas mal de biais cognitifs (erreurs de jugement) qui vous auraient fait confondre corrélation et causalité. Il s’agit de 2 domaines précis des mathématiques, accessibles à tout le monde ! Et oui, pas besoin de doctorat en mathématiques pour se lancer dans la Data !</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">&nbsp;</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">&nbsp;</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">En conclusion, la data n'est pas aussi intimidante qu'elle en a l'air. C'est simplement le processus de collecte, de nettoyage, d'analyse et d'application d'informations pour obtenir des connaissances exploitables. Alors que le monde devient de plus en plus axé sur les données, comprendre ces concepts de base peut ouvrir des portes vers des opportunités passionnantes dans le domaine de la technologie.&nbsp;</p>\n<p>Si vous êtes désormais prêt à explorer cet univers foisonnant et souhaitez en acquérir les bases : découvrez notre formation <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</span></a> en bootcamp, ainsi que nos alternances <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-scientist-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Scientist</span></a> et <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Engineer</span></a>.</p>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>", "head_html" : null, "post_body" : "<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>Les données numériques sont partout, dans notre quotidien, en entreprise et sous de multiples formes. 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Il s'agit simplement d'utiliser des outils pour visualiser les données de manière esthétique et pertinente, avec un objectif pédagogique : Excel bien sûr, mais aussi <span>&nbsp;</span><a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" style=\"font-weight: bold;\">Tableau Software</a><span>&nbsp;</span>ou<span style=\"font-weight: bold;\">&nbsp;</span><a href=\"https://powerbi.microsoft.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">Power BI</a>.</p>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">&nbsp;</h4>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">Basic Calculus</h4>\n<p style=\"text-align: justify; font-size: 16px;\">Un data analyst doit décrire les données pour pouvoir les analyser. C’est là que les mathématiques entrent en jeu, car les statistiques descriptives et inférentielles (probabilités) permettent justement d’atteindre cet objectif de manière rigoureuse et scientifique. 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Nous en produisons sans cesse ! Véritable mine d’or, elles n’ont pourtant de valeur que dans leur usage. Petite immersion dans les coulisses de la Data !</span></p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span><!--more--></span></p>\n<h2><strong>RETOUR SUR Les Fondamentaux</strong></h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">La première étape pour comprendre la data est de saisir ce que sont les données. En termes simples, <span style=\"font-weight: bold;\">les données sont des informations</span>. Elles peuvent être des chiffres, des mots, des images ou même des vidéos. Imaginez-les comme des éléments de puzzle qui, lorsqu'ils sont assemblés, racontent une histoire. Mais avant de les utiliser, encore faut-il pouvoir les collecter.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4>La Collecte de Données</h4>\nLes données sont recueillies à partir de diverses sources telles que les formulaires en ligne, les capteurs, les appareils électroniques, les réseaux sociaux, et plus encore. Par exemple, lorsque vous partagez une photo sur Instagram, c'est une donnée.\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>Les types de Données</strong> : Les données se divisent en deux catégories principales : les <span style=\"font-weight: bold;\">données structurées</span> et les <span style=\"font-weight: bold;\">données non structurées</span>. Les premières sont organisées dans des tableaux (comme les feuilles Excel), tandis que les dernières sont plus flexibles (comme les posts Twitter).</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>Le Traitement des Données</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données en main, que pouvons-nous en faire ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Nettoyage et Prétraitement</strong> : Avant d'analyser les données, il est essentiel de les nettoyer. Cela implique de supprimer les valeurs aberrantes, de remplir les cases vides et de normaliser les données pour qu'elles soient comparables.</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Analyse de Données</strong> : Cette étape consiste à explorer les données pour en extraire des informations utiles. On utilise des techniques statistiques et visuelles pour repérer des tendances, des modèles, ou des anomalies.</p>\n</li>\n</ol>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>L'Analyse et l'Application</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données propres et des informations précieuses, que faisons-nous avec tout cela ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Analyse Prédictive</strong> : À l'aide d'algorithmes complexes, nous pouvons prévoir des événements futurs basés sur les modèles trouvés dans les données passées. 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Le plus utilisé est sans conteste <a href=\"https://fr.wikipedia.org/wiki/Python_(langage)\" style=\"font-weight: bold;\">Python</a>. Avec Python on peut créer des sites web, des logiciels ou des jeux vidéos. Mais on peut également faire de l’analyse de données, du machine learning, du web scraping (récupération de données sur le web). Autant de choses dont peut avoir besoin un professionnel de la data. Il faut, par la suite, se familiariser avec des&nbsp;bibliothèques spécialisées dans l’analyse de données comme : <a href=\"https://numpy.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Numpy </span>ou</a> <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Pandas.</span></a></p>\n<p style=\"font-weight: normal; text-align: justify;\">Qui dit “données” dit aussi “base de données”. C’est l’endroit où sont stockées vos données. Un Data Analyst doit savoir interagir avec les bases de données dans leur langage qui est le <a href=\"https://sql.sh/\" style=\"font-weight: bold;\">SQL</a><span> (Structured Query Languaged)</span>. Il doit notamment pratiquer le CRUD (Create, Read, Update, Delete). Une fois que vous l’aurez fait, vous comprendrez pourquoi certains geek disent : “ CRUD c’est la vie ! ”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Bien sûr, une image vaut mille mots. Et c'est justement la datavisualisation qui permet de rendre tout cela plus tangible. Il s'agit simplement d'utiliser des outils pour visualiser les données de manière esthétique et pertinente, avec un objectif pédagogique : Excel bien sûr, mais aussi <span>&nbsp;</span><a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" style=\"font-weight: bold;\">Tableau Software</a><span>&nbsp;</span>ou<span style=\"font-weight: bold;\">&nbsp;</span><a href=\"https://powerbi.microsoft.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">Power BI</a>.</p>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">&nbsp;</h4>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">Basic Calculus</h4>\n<p style=\"text-align: justify; font-size: 16px;\">Un data analyst doit décrire les données pour pouvoir les analyser. C’est là que les mathématiques entrent en jeu, car les statistiques descriptives et inférentielles (probabilités) permettent justement d’atteindre cet objectif de manière rigoureuse et scientifique. Ils vont muscler votre raisonnement pour vous éviter de tomber dans pas mal de biais cognitifs (erreurs de jugement) qui vous auraient fait confondre corrélation et causalité. Il s’agit de 2 domaines précis des mathématiques, accessibles à tout le monde ! Et oui, pas besoin de doctorat en mathématiques pour se lancer dans la Data !</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">&nbsp;</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">&nbsp;</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">En conclusion, la data n'est pas aussi intimidante qu'elle en a l'air. C'est simplement le processus de collecte, de nettoyage, d'analyse et d'application d'informations pour obtenir des connaissances exploitables. Alors que le monde devient de plus en plus axé sur les données, comprendre ces concepts de base peut ouvrir des portes vers des opportunités passionnantes dans le domaine de la technologie.&nbsp;</p>\n<p>Si vous êtes désormais prêt à explorer cet univers foisonnant et souhaitez en acquérir les bases : découvrez notre formation <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</span></a> en bootcamp, ainsi que nos alternances <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-scientist-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Scientist</span></a> et <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Engineer</span></a>.</p>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>", "postBodyRss" : "<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>Les données numériques sont partout, dans notre quotidien, en entreprise et sous de multiples formes. Nous en produisons sans cesse ! Véritable mine d’or, elles n’ont pourtant de valeur que dans leur usage. Petite immersion dans les coulisses de la Data !</span></p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span><!--more--></span></p>\n<h2><strong>RETOUR SUR Les Fondamentaux</strong></h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">La première étape pour comprendre la data est de saisir ce que sont les données. En termes simples, <span style=\"font-weight: bold;\">les données sont des informations</span>. Elles peuvent être des chiffres, des mots, des images ou même des vidéos. Imaginez-les comme des éléments de puzzle qui, lorsqu'ils sont assemblés, racontent une histoire. Mais avant de les utiliser, encore faut-il pouvoir les collecter.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4>La Collecte de Données</h4>\nLes données sont recueillies à partir de diverses sources telles que les formulaires en ligne, les capteurs, les appareils électroniques, les réseaux sociaux, et plus encore. Par exemple, lorsque vous partagez une photo sur Instagram, c'est une donnée.\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>Les types de Données</strong> : Les données se divisent en deux catégories principales : les <span style=\"font-weight: bold;\">données structurées</span> et les <span style=\"font-weight: bold;\">données non structurées</span>. Les premières sont organisées dans des tableaux (comme les feuilles Excel), tandis que les dernières sont plus flexibles (comme les posts Twitter).</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>Le Traitement des Données</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données en main, que pouvons-nous en faire ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Nettoyage et Prétraitement</strong> : Avant d'analyser les données, il est essentiel de les nettoyer. Cela implique de supprimer les valeurs aberrantes, de remplir les cases vides et de normaliser les données pour qu'elles soient comparables.</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Analyse de Données</strong> : Cette étape consiste à explorer les données pour en extraire des informations utiles. On utilise des techniques statistiques et visuelles pour repérer des tendances, des modèles, ou des anomalies.</p>\n</li>\n</ol>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>L'Analyse et l'Application</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données propres et des informations précieuses, que faisons-nous avec tout cela ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Analyse Prédictive</strong> : À l'aide d'algorithmes complexes, nous pouvons prévoir des événements futurs basés sur les modèles trouvés dans les données passées. Par exemple, prédire les ventes d'un produit en fonction des saisons précédentes ou des avis clients.</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Prise de Décision Informatisée</strong> : Les entreprises utilisent souvent des analyses de données pour prendre des décisions éclairées. Cela peut inclure la définition de stratégies marketing, l'optimisation des opérations logistiques, et bien plus encore.</p>\n</li>\n</ol>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2>Les métiers de la DATA</h2>\n<p>Dire que vous voulez travailler dans la data c’est comme dire que vous voulez être professeur. Cela reste très vague.</p>\n<p>On mentionne, le plus souvent, les 3 métiers suivants :</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h4>Data Analyst 📊</h4>\n<p>📍 Le/la <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</span></a> traite et analyse les données d'une entreprise pour en extraire des informations utiles à la stratégie de l’entreprise. 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Un Data Analyst doit savoir interagir avec les bases de données dans leur langage qui est le <a href=\"https://sql.sh/\" style=\"font-weight: bold;\">SQL</a><span> (Structured Query Languaged)</span>. Il doit notamment pratiquer le CRUD (Create, Read, Update, Delete). Une fois que vous l’aurez fait, vous comprendrez pourquoi certains geek disent : “ CRUD c’est la vie ! ”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Bien sûr, une image vaut mille mots. Et c'est justement la datavisualisation qui permet de rendre tout cela plus tangible. Il s'agit simplement d'utiliser des outils pour visualiser les données de manière esthétique et pertinente, avec un objectif pédagogique : Excel bien sûr, mais aussi <span>&nbsp;</span><a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" style=\"font-weight: bold;\">Tableau Software</a><span>&nbsp;</span>ou<span style=\"font-weight: bold;\">&nbsp;</span><a href=\"https://powerbi.microsoft.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">Power BI</a>.</p>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">&nbsp;</h4>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">Basic Calculus</h4>\n<p style=\"text-align: justify; font-size: 16px;\">Un data analyst doit décrire les données pour pouvoir les analyser. C’est là que les mathématiques entrent en jeu, car les statistiques descriptives et inférentielles (probabilités) permettent justement d’atteindre cet objectif de manière rigoureuse et scientifique. Ils vont muscler votre raisonnement pour vous éviter de tomber dans pas mal de biais cognitifs (erreurs de jugement) qui vous auraient fait confondre corrélation et causalité. Il s’agit de 2 domaines précis des mathématiques, accessibles à tout le monde ! Et oui, pas besoin de doctorat en mathématiques pour se lancer dans la Data !</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">&nbsp;</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">&nbsp;</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">En conclusion, la data n'est pas aussi intimidante qu'elle en a l'air. C'est simplement le processus de collecte, de nettoyage, d'analyse et d'application d'informations pour obtenir des connaissances exploitables. Alors que le monde devient de plus en plus axé sur les données, comprendre ces concepts de base peut ouvrir des portes vers des opportunités passionnantes dans le domaine de la technologie.&nbsp;</p>\n<p>Si vous êtes désormais prêt à explorer cet univers foisonnant et souhaitez en acquérir les bases : découvrez notre formation <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</span></a> en bootcamp, ainsi que nos alternances <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-scientist-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Scientist</span></a> et <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Engineer</span></a>.</p>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>", "postEmailContent" : "<section> \n <article id=\"article-content\"> \n <section> \n <article id=\"article-content\"> \n <section> \n <article id=\"article-content\"> \n <section> \n <article id=\"article-content\"> \n <p style=\"text-align: justify;\"><span>Les données numériques sont partout, dans notre quotidien, en entreprise et sous de multiples formes. Nous en produisons sans cesse ! Véritable mine d’or, elles n’ont pourtant de valeur que dans leur usage. Petite immersion dans les coulisses de la Data !</span></p> \n </article>\n </section>\n </article>\n </section>\n </article>\n </section>\n </article>\n</section>", "postFeaturedImageIfEnabled" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/La%20DATA%2c%20par%20o%C3%B9%20commencer%20%3F%20.webp", "postListContent" : "<section> \n <article id=\"article-content\"> \n <section> \n <article id=\"article-content\"> \n <section> \n <article id=\"article-content\"> \n <section> \n <article id=\"article-content\"> \n <p style=\"text-align: justify;\"><span>Les données numériques sont partout, dans notre quotidien, en entreprise et sous de multiples formes. Nous en produisons sans cesse ! Véritable mine d’or, elles n’ont pourtant de valeur que dans leur usage. 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Nous en produisons sans cesse ! Véritable mine d’or, elles n’ont pourtant de valeur que dans leur usage. Petite immersion dans les coulisses de la Data !</span></p>\n<p style=\"text-align: justify;\"><span><!--more--></span></p>\n<h2><strong>RETOUR SUR Les Fondamentaux</strong></h2>\n<p style=\"text-align: justify;\">La première étape pour comprendre la data est de saisir ce que sont les données. En termes simples, <span style=\"font-weight: bold;\">les données sont des informations</span>. Elles peuvent être des chiffres, des mots, des images ou même des vidéos. Imaginez-les comme des éléments de puzzle qui, lorsqu'ils sont assemblés, racontent une histoire. Mais avant de les utiliser, encore faut-il pouvoir les collecter.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4>La Collecte de Données</h4>\nLes données sont recueillies à partir de diverses sources telles que les formulaires en ligne, les capteurs, les appareils électroniques, les réseaux sociaux, et plus encore. Par exemple, lorsque vous partagez une photo sur Instagram, c'est une donnée.\n<p>&nbsp;</p>\n<p><strong>Les types de Données</strong> : Les données se divisent en deux catégories principales : les <span style=\"font-weight: bold;\">données structurées</span> et les <span style=\"font-weight: bold;\">données non structurées</span>. Les premières sont organisées dans des tableaux (comme les feuilles Excel), tandis que les dernières sont plus flexibles (comme les posts Twitter).</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>Le Traitement des Données</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données en main, que pouvons-nous en faire ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Nettoyage et Prétraitement</strong> : Avant d'analyser les données, il est essentiel de les nettoyer. Cela implique de supprimer les valeurs aberrantes, de remplir les cases vides et de normaliser les données pour qu'elles soient comparables.</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Analyse de Données</strong> : Cette étape consiste à explorer les données pour en extraire des informations utiles. On utilise des techniques statistiques et visuelles pour repérer des tendances, des modèles, ou des anomalies.</p>\n</li>\n</ol>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4><strong>L'Analyse et l'Application</strong></h4>\n<p>Maintenant que nous avons des données propres et des informations précieuses, que faisons-nous avec tout cela ?</p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Analyse Prédictive</strong> : À l'aide d'algorithmes complexes, nous pouvons prévoir des événements futurs basés sur les modèles trouvés dans les données passées. Par exemple, prédire les ventes d'un produit en fonction des saisons précédentes ou des avis clients.</p>\n</li>\n<li>\n<p><strong>Prise de Décision Informatisée</strong> : Les entreprises utilisent souvent des analyses de données pour prendre des décisions éclairées. Cela peut inclure la définition de stratégies marketing, l'optimisation des opérations logistiques, et bien plus encore.</p>\n</li>\n</ol>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2>Les métiers de la DATA</h2>\n<p>Dire que vous voulez travailler dans la data c’est comme dire que vous voulez être professeur. Cela reste très vague.</p>\n<p>On mentionne, le plus souvent, les 3 métiers suivants :</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h4>Data Analyst 📊</h4>\n<p>📍 Le/la <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</span></a> traite et analyse les données d'une entreprise pour en extraire des informations utiles à la stratégie de l’entreprise. Il/elle source, nettoie, apporte de la valeur aux données et les présente sous forme graphique pour les rendre compréhensibles : la Datavisualisation. Il a une vision data des problématiques de l’entreprise et aide à décider selon un angle data-driven. C’est la porte d’entrée vers les autres métiers de la d<span style=\"font-size: 16px;\">ata.</span></p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h4>Data Scientist 🧮</h4>\n<p>📍 Le/la <a href=\"/fr-fr/metiers/data-scientist\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Scientist</span></a> utilise des algorithmes de machine learning sur des données variées. Le but peut être de prédire l’évolution de la donnée, grouper les données (clustering) pour analyser leurs points communs et différences, et bien d’autres choses. Le Data Scientist lui va notamment se servir de compétences en<span>&nbsp;</span><a href=\"https://www.futura-sciences.com/tech/definitions/informatique-intelligence-artificielle-555/\" style=\"font-weight: bold;\">intelligence artificielle</a>.&nbsp;</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h4>Data Engineer 🖥️</h4>\n<p>📍 Le/la <a href=\"/fr-fr/metiers/data-engineer\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Engineer</span></a> crée, gère, optimise et sécurise les flux de données de l’entreprise. Grosso modo, il met en place l’architecture de systèmes de traitement de bases de données. Sans lui le Data Analyst et le Data Scientist n’ont pas accès à leur or noir : la donnée.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong>Au bon professionnel, les bons outils</strong></h2>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h4>Python LV1</h4>\n<p style=\"text-align: justify;\">Un data analyst code dans un ou plusieurs langages de programmation. Le plus utilisé est sans conteste <a href=\"https://fr.wikipedia.org/wiki/Python_(langage)\" style=\"font-weight: bold;\">Python</a>. Avec Python on peut créer des sites web, des logiciels ou des jeux vidéos. Mais on peut également faire de l’analyse de données, du machine learning, du web scraping (récupération de données sur le web). Autant de choses dont peut avoir besoin un professionnel de la data. Il faut, par la suite, se familiariser avec des&nbsp;bibliothèques spécialisées dans l’analyse de données comme : <a href=\"https://numpy.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Numpy </span>ou</a> <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Pandas.</span></a></p>\n<p style=\"font-weight: normal; text-align: justify;\">Qui dit “données” dit aussi “base de données”. C’est l’endroit où sont stockées vos données. Un Data Analyst doit savoir interagir avec les bases de données dans leur langage qui est le <a href=\"https://sql.sh/\" style=\"font-weight: bold;\">SQL</a><span> (Structured Query Languaged)</span>. Il doit notamment pratiquer le CRUD (Create, Read, Update, Delete). Une fois que vous l’aurez fait, vous comprendrez pourquoi certains geek disent : “ CRUD c’est la vie ! ”</p>\n<p style=\"text-align: justify;\">Bien sûr, une image vaut mille mots. Et c'est justement la datavisualisation qui permet de rendre tout cela plus tangible. Il s'agit simplement d'utiliser des outils pour visualiser les données de manière esthétique et pertinente, avec un objectif pédagogique : Excel bien sûr, mais aussi <span>&nbsp;</span><a href=\"https://www.tableau.com/fr-fr\" style=\"font-weight: bold;\">Tableau Software</a><span>&nbsp;</span>ou<span style=\"font-weight: bold;\">&nbsp;</span><a href=\"https://powerbi.microsoft.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">Power BI</a>.</p>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">&nbsp;</h4>\n<h4 style=\"text-align: justify;\">Basic Calculus</h4>\n<p style=\"text-align: justify; font-size: 16px;\">Un data analyst doit décrire les données pour pouvoir les analyser. C’est là que les mathématiques entrent en jeu, car les statistiques descriptives et inférentielles (probabilités) permettent justement d’atteindre cet objectif de manière rigoureuse et scientifique. Ils vont muscler votre raisonnement pour vous éviter de tomber dans pas mal de biais cognitifs (erreurs de jugement) qui vous auraient fait confondre corrélation et causalité. Il s’agit de 2 domaines précis des mathématiques, accessibles à tout le monde ! Et oui, pas besoin de doctorat en mathématiques pour se lancer dans la Data !</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">&nbsp;</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">&nbsp;</p>\n<p style=\"font-size: 16px;\">En conclusion, la data n'est pas aussi intimidante qu'elle en a l'air. C'est simplement le processus de collecte, de nettoyage, d'analyse et d'application d'informations pour obtenir des connaissances exploitables. Alors que le monde devient de plus en plus axé sur les données, comprendre ces concepts de base peut ouvrir des portes vers des opportunités passionnantes dans le domaine de la technologie.&nbsp;</p>\n<p>Si vous êtes désormais prêt à explorer cet univers foisonnant et souhaitez en acquérir les bases : découvrez notre formation <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analyst</span></a> en bootcamp, ainsi que nos alternances <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-scientist-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Scientist</span></a> et <a href=\"/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Engineer</span></a>.</p>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>\n</article>\n</section>", "rssSummary" : "<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<section>\n<article id=\"article-content\">\n<p style=\"text-align: justify;\"><span>Les données numériques sont partout, dans notre quotidien, en entreprise et sous de multiples formes. 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  • Les nouveaux métiers de la Data en 2024

    Lire l'article
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Il travaille sur des bases et des pipelines de données, puis il assure la qualité et la disponibilité des données pour les analystes et les data scientists.</p>\n<!--more--><h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un ingénieur en données en France est d'environ 50 350 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-engineer-salaire-SRCH_KO0,13.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%206%20000%20%E2%82%AC.\" style=\"font-weight: bold;\">Glassdoor</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h2 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h2>\n<p>Pour devenir ingénieur en données, une formation en informatique ou en ingénierie des données est recommandée. 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Il s'assure que les systèmes d'IA respectent les principes éthiques, juridiques et techniques, pour protéger les droits et l'autonomie des personnes.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>L'Éthicien en intelligence artificielle étant tout nouveau sur le marché de l’emploi, il est difficile de trouver des informations précises sur sa rémunération. Son salaire serait assez proche de l'ingénieur en intelligence artificielle, soit une moyenne de 40 000 euros par an, selon <a href=\"https://www.lepont-learning.com/fr/ethicien-ia-metier-salaire/#:~:text=Salaire%20de%20l'Ethicien%20en%20IA&amp;text=Le%20m%C3%A9tier%20d'Ethicien%20en,40k%20bruts%20par%20an.\" style=\"font-weight: bold;\">Le Pont Learning</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Pour ce métier, une formation en philosophie, en droit ou en informatique avec une spécialisation en éthique de l'IA est nécessaire. Vous pouvez en apprendre plus sur ce métier via des ressources en ligne comme <a href=\"https://www.studyrama.com/formations/fiches-metiers/informatique-electronique-numerique/ethicien-en-ia#:~:text=Sa%20mission%20principale%20est%20de,et%20l'autonomie%20des%20personnes\" style=\"font-weight: bold;\">Studyrama</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les éthiciens en IA peuvent évoluer vers des rôles de consultant en éthique, de responsable de la conformité ou de chercheur en éthique technologique.</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><br>3) Analyste de données en santé (Healthcare Data Analyst)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'analyste de données en santé collecte, analyse et interprète des données médicales pour améliorer les soins aux patients et l'efficacité des services de santé. 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Des certifications spécifiques en architecture de données peuvent également être bénéfiques.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les architectes de données peuvent évoluer vers des postes de chief data architect, de directeur des systèmes d'information ou de consultant en architecture de données.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>5) Analyste en sécurité des données (Cybersecurity Analyst)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'analyste en sécurité des données, ou Cybersecurity Analyst, est responsable de la protection des données contre les menaces et les violations. Il met en place des mesures de sécurité, surveille les systèmes et réagit aux incidents de sécurité.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un analyste en sécurité des données est d'environ 49 000 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/cyber-security-analyst-salaire-SRCH_KO0,22.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%207%20200%20%E2%82%AC.\"><span>Glassdoor</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Une formation en cybersécurité ou en informatique avec une spécialisation en sécurité des données est nécessaire. Des certifications en sécurité informatique peuvent également être requises.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les analystes en sécurité des données peuvent évoluer vers des postes de responsable de la sécurité des systèmes d'information (RSSI), de consultant en sécurité des données ou de directeur de la sécurité des informations.</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\"><br>Tableau Récapitulatif</span></strong></h2>\n<table style=\"border-collapse: collapse; table-layout: fixed; margin-left: auto; margin-right: auto; border: 1px solid #99acc2; width: 100%;\">\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Métier</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Salaire Moyen</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Formation Requise</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Perspectives d'Évolution</strong></span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Ingénieur en Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">50 350 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en ingénierie des données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Lead Data Engineer, Architecte de Données, CDO</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Éthicien en IA</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">40 000 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en éthique de l'IA</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Consultant en Éthique, Responsable de la Conformité, Chercheur en Éthique Technologique</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Analyste de Données en Santé</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">46 225 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en bio-informatique, statistiques, sciences de la santé</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Data Scientist en Santé, Consultant en Analyse de Données Médicales, Directeur des Données de Santé</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Architecte de Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">68 497 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en informatique ou ingénierie des systèmes d'information</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Chief Data Architect, Directeur des Systèmes d'Information, Consultant en Architecture de Données</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Analyste en Sécurité des Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">49 000 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en cybersécurité ou informatique</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">RSSI, Consultant en Sécurité des Données, Directeur de la Sécurité des Informations</span></p>\n</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<p><span style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\"><br>Le domaine de la data continue de se développer, offrant des opportunités passionnantes et diversifiées. Que vous soyez intéressé par l'ingénierie des données, l'éthique de l'IA, l'analyse de données en santé, l'architecture de données ou la sécurité des données, il existe des parcours de formation adaptés pour chaque métier.&nbsp;</span></p>\n<p>Alors, pour commencer votre carrière dans la gestion des données, <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">consultez nos offres de formations dédiées !</a></p>", "public_access_rules" : [ ], "public_access_rules_enabled" : false, "publish_immediately" : true, "use_featured_image" : true, "layout_sections" : { }, "published_by_id" : 47318422, "published_at" : 1722245836712, "rss_body" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>1) Data Engineer</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'ingénieur en données est responsable de la conception, de la construction et de la gestion des infrastructures de données. Il travaille sur des bases et des pipelines de données, puis il assure la qualité et la disponibilité des données pour les analystes et les data scientists.</p>\n<!--more--><h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un ingénieur en données en France est d'environ 50 350 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-engineer-salaire-SRCH_KO0,13.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%206%20000%20%E2%82%AC.\" style=\"font-weight: bold;\">Glassdoor</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h2 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h2>\n<p>Pour devenir ingénieur en données, une formation en informatique ou en ingénierie des données est recommandée. 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Il travaille avec des équipes médicales pour développer des solutions basées sur les données.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un analyste de données en santé est comparable à celui d’un Data Analyst, soit environ 46 225 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-analyst-salaire-SRCH_KO0,12.htm#:~:text=Le%20salaire%20moyen%20pour%20un,225%20%E2%82%AC%20par%20an%2C%20France.\"><span>Glassdoor</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Une formation en bio-informatique, en statistiques ou en sciences de la santé est requise. Des compétences en analyse de données et en logiciels spécialisés sont également nécessaires.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les analystes de données en santé peuvent devenir data scientists spécialisés en santé, consultants en analyse de données médicales ou directeurs des données de santé.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>4) Architecte de données (Data Architect)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'architecte de données conçoit et gère les structures de données pour s'assurer qu'elles sont robustes, efficaces et sécurisées. Il travaille en étroite collaboration avec les ingénieurs en données et les administrateurs de bases de données.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un architecte de données est d'environ 68 497 euros par an, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-architect-salaire-SRCH_KO0,14.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%2014%20995%20%E2%82%AC.\"><span>Glassdoor​​</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Pour devenir architecte de données, une formation en informatique ou en ingénierie des systèmes d'information est recommandée. Des certifications spécifiques en architecture de données peuvent également être bénéfiques.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les architectes de données peuvent évoluer vers des postes de chief data architect, de directeur des systèmes d'information ou de consultant en architecture de données.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>5) Analyste en sécurité des données (Cybersecurity Analyst)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'analyste en sécurité des données, ou Cybersecurity Analyst, est responsable de la protection des données contre les menaces et les violations. Il met en place des mesures de sécurité, surveille les systèmes et réagit aux incidents de sécurité.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un analyste en sécurité des données est d'environ 49 000 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/cyber-security-analyst-salaire-SRCH_KO0,22.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%207%20200%20%E2%82%AC.\"><span>Glassdoor</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Une formation en cybersécurité ou en informatique avec une spécialisation en sécurité des données est nécessaire. Des certifications en sécurité informatique peuvent également être requises.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les analystes en sécurité des données peuvent évoluer vers des postes de responsable de la sécurité des systèmes d'information (RSSI), de consultant en sécurité des données ou de directeur de la sécurité des informations.</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\"><br>Tableau Récapitulatif</span></strong></h2>\n<table style=\"border-collapse: collapse; table-layout: fixed; margin-left: auto; margin-right: auto; border: 1px solid #99acc2; width: 100%;\">\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Métier</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Salaire Moyen</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Formation Requise</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Perspectives d'Évolution</strong></span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Ingénieur en Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">50 350 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en ingénierie des données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Lead Data Engineer, Architecte de Données, CDO</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Éthicien en IA</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">40 000 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en éthique de l'IA</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Consultant en Éthique, Responsable de la Conformité, Chercheur en Éthique Technologique</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Analyste de Données en Santé</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">46 225 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en bio-informatique, statistiques, sciences de la santé</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Data Scientist en Santé, Consultant en Analyse de Données Médicales, Directeur des Données de Santé</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Architecte de Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">68 497 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en informatique ou ingénierie des systèmes d'information</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Chief Data Architect, Directeur des Systèmes d'Information, Consultant en Architecture de Données</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Analyste en Sécurité des Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">49 000 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en cybersécurité ou informatique</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">RSSI, Consultant en Sécurité des Données, Directeur de la Sécurité des Informations</span></p>\n</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<p><span style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\"><br>Le domaine de la data continue de se développer, offrant des opportunités passionnantes et diversifiées. Que vous soyez intéressé par l'ingénierie des données, l'éthique de l'IA, l'analyse de données en santé, l'architecture de données ou la sécurité des données, il existe des parcours de formation adaptés pour chaque métier.&nbsp;</span></p>\n<p>Alors, pour commencer votre carrière dans la gestion des données, <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">consultez nos offres de formations dédiées !</a></p>", "rss_summary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>1) Data Engineer</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'ingénieur en données est responsable de la conception, de la construction et de la gestion des infrastructures de données. 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Il travaille sur des bases et des pipelines de données, puis il assure la qualité et la disponibilité des données pour les analystes et les data scientists.</p>\n<!--more--><h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un ingénieur en données en France est d'environ 50 350 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-engineer-salaire-SRCH_KO0,13.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%206%20000%20%E2%82%AC.\" style=\"font-weight: bold;\">Glassdoor</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h2 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h2>\n<p>Pour devenir ingénieur en données, une formation en informatique ou en ingénierie des données est recommandée. La Wild Code School propose ainsi une<span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"color: #000000;\"> <span style=\"text-decoration: underline; font-weight: bold;\">formation de 15 mois en alternance pour devenir Data &amp; IA Engineer</span></a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></span></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les ingénieurs en données peuvent évoluer vers des postes de lead data engineer, d'architecte de données ou de chief data officer (CDO).<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>2) Éthicien en intelligence artificielle</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'éthicien en IA travaille sur les implications éthiques et sociales des technologies d'intelligence artificielle. Il s'assure que les systèmes d'IA respectent les principes éthiques, juridiques et techniques, pour protéger les droits et l'autonomie des personnes.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>L'Éthicien en intelligence artificielle étant tout nouveau sur le marché de l’emploi, il est difficile de trouver des informations précises sur sa rémunération. Son salaire serait assez proche de l'ingénieur en intelligence artificielle, soit une moyenne de 40 000 euros par an, selon <a href=\"https://www.lepont-learning.com/fr/ethicien-ia-metier-salaire/#:~:text=Salaire%20de%20l'Ethicien%20en%20IA&amp;text=Le%20m%C3%A9tier%20d'Ethicien%20en,40k%20bruts%20par%20an.\" style=\"font-weight: bold;\">Le Pont Learning</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Pour ce métier, une formation en philosophie, en droit ou en informatique avec une spécialisation en éthique de l'IA est nécessaire. Vous pouvez en apprendre plus sur ce métier via des ressources en ligne comme <a href=\"https://www.studyrama.com/formations/fiches-metiers/informatique-electronique-numerique/ethicien-en-ia#:~:text=Sa%20mission%20principale%20est%20de,et%20l'autonomie%20des%20personnes\" style=\"font-weight: bold;\">Studyrama</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les éthiciens en IA peuvent évoluer vers des rôles de consultant en éthique, de responsable de la conformité ou de chercheur en éthique technologique.</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><br>3) Analyste de données en santé (Healthcare Data Analyst)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'analyste de données en santé collecte, analyse et interprète des données médicales pour améliorer les soins aux patients et l'efficacité des services de santé. Il travaille avec des équipes médicales pour développer des solutions basées sur les données.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un analyste de données en santé est comparable à celui d’un Data Analyst, soit environ 46 225 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-analyst-salaire-SRCH_KO0,12.htm#:~:text=Le%20salaire%20moyen%20pour%20un,225%20%E2%82%AC%20par%20an%2C%20France.\"><span>Glassdoor</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Une formation en bio-informatique, en statistiques ou en sciences de la santé est requise. Des compétences en analyse de données et en logiciels spécialisés sont également nécessaires.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les analystes de données en santé peuvent devenir data scientists spécialisés en santé, consultants en analyse de données médicales ou directeurs des données de santé.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>4) Architecte de données (Data Architect)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'architecte de données conçoit et gère les structures de données pour s'assurer qu'elles sont robustes, efficaces et sécurisées. Il travaille en étroite collaboration avec les ingénieurs en données et les administrateurs de bases de données.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un architecte de données est d'environ 68 497 euros par an, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-architect-salaire-SRCH_KO0,14.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%2014%20995%20%E2%82%AC.\"><span>Glassdoor​​</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Pour devenir architecte de données, une formation en informatique ou en ingénierie des systèmes d'information est recommandée. Des certifications spécifiques en architecture de données peuvent également être bénéfiques.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les architectes de données peuvent évoluer vers des postes de chief data architect, de directeur des systèmes d'information ou de consultant en architecture de données.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>5) Analyste en sécurité des données (Cybersecurity Analyst)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'analyste en sécurité des données, ou Cybersecurity Analyst, est responsable de la protection des données contre les menaces et les violations. Il met en place des mesures de sécurité, surveille les systèmes et réagit aux incidents de sécurité.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un analyste en sécurité des données est d'environ 49 000 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/cyber-security-analyst-salaire-SRCH_KO0,22.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%207%20200%20%E2%82%AC.\"><span>Glassdoor</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Une formation en cybersécurité ou en informatique avec une spécialisation en sécurité des données est nécessaire. Des certifications en sécurité informatique peuvent également être requises.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les analystes en sécurité des données peuvent évoluer vers des postes de responsable de la sécurité des systèmes d'information (RSSI), de consultant en sécurité des données ou de directeur de la sécurité des informations.</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\"><br>Tableau Récapitulatif</span></strong></h2>\n<table style=\"border-collapse: collapse; table-layout: fixed; margin-left: auto; margin-right: auto; border: 1px solid #99acc2; width: 100%;\">\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Métier</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Salaire Moyen</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Formation Requise</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Perspectives d'Évolution</strong></span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Ingénieur en Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">50 350 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en ingénierie des données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Lead Data Engineer, Architecte de Données, CDO</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Éthicien en IA</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">40 000 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en éthique de l'IA</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Consultant en Éthique, Responsable de la Conformité, Chercheur en Éthique Technologique</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Analyste de Données en Santé</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">46 225 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en bio-informatique, statistiques, sciences de la santé</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Data Scientist en Santé, Consultant en Analyse de Données Médicales, Directeur des Données de Santé</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Architecte de Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">68 497 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en informatique ou ingénierie des systèmes d'information</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Chief Data Architect, Directeur des Systèmes d'Information, Consultant en Architecture de Données</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Analyste en Sécurité des Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">49 000 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en cybersécurité ou informatique</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">RSSI, Consultant en Sécurité des Données, Directeur de la Sécurité des Informations</span></p>\n</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<p><span style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\"><br>Le domaine de la data continue de se développer, offrant des opportunités passionnantes et diversifiées. Que vous soyez intéressé par l'ingénierie des données, l'éthique de l'IA, l'analyse de données en santé, l'architecture de données ou la sécurité des données, il existe des parcours de formation adaptés pour chaque métier.&nbsp;</span></p>\n<p>Alors, pour commencer votre carrière dans la gestion des données, <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">consultez nos offres de formations dédiées !</a></p>", "postBodyRss" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>1) Data Engineer</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'ingénieur en données est responsable de la conception, de la construction et de la gestion des infrastructures de données. Il travaille sur des bases et des pipelines de données, puis il assure la qualité et la disponibilité des données pour les analystes et les data scientists.</p>\n<!--more--><h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un ingénieur en données en France est d'environ 50 350 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-engineer-salaire-SRCH_KO0,13.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%206%20000%20%E2%82%AC.\" style=\"font-weight: bold;\">Glassdoor</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h2 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h2>\n<p>Pour devenir ingénieur en données, une formation en informatique ou en ingénierie des données est recommandée. La Wild Code School propose ainsi une<span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"color: #000000;\"> <span style=\"text-decoration: underline; font-weight: bold;\">formation de 15 mois en alternance pour devenir Data &amp; IA Engineer</span></a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></span></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les ingénieurs en données peuvent évoluer vers des postes de lead data engineer, d'architecte de données ou de chief data officer (CDO).<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>2) Éthicien en intelligence artificielle</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'éthicien en IA travaille sur les implications éthiques et sociales des technologies d'intelligence artificielle. Il s'assure que les systèmes d'IA respectent les principes éthiques, juridiques et techniques, pour protéger les droits et l'autonomie des personnes.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>L'Éthicien en intelligence artificielle étant tout nouveau sur le marché de l’emploi, il est difficile de trouver des informations précises sur sa rémunération. Son salaire serait assez proche de l'ingénieur en intelligence artificielle, soit une moyenne de 40 000 euros par an, selon <a href=\"https://www.lepont-learning.com/fr/ethicien-ia-metier-salaire/#:~:text=Salaire%20de%20l'Ethicien%20en%20IA&amp;text=Le%20m%C3%A9tier%20d'Ethicien%20en,40k%20bruts%20par%20an.\" style=\"font-weight: bold;\">Le Pont Learning</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Pour ce métier, une formation en philosophie, en droit ou en informatique avec une spécialisation en éthique de l'IA est nécessaire. Vous pouvez en apprendre plus sur ce métier via des ressources en ligne comme <a href=\"https://www.studyrama.com/formations/fiches-metiers/informatique-electronique-numerique/ethicien-en-ia#:~:text=Sa%20mission%20principale%20est%20de,et%20l'autonomie%20des%20personnes\" style=\"font-weight: bold;\">Studyrama</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les éthiciens en IA peuvent évoluer vers des rôles de consultant en éthique, de responsable de la conformité ou de chercheur en éthique technologique.</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><br>3) Analyste de données en santé (Healthcare Data Analyst)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'analyste de données en santé collecte, analyse et interprète des données médicales pour améliorer les soins aux patients et l'efficacité des services de santé. Il travaille avec des équipes médicales pour développer des solutions basées sur les données.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un analyste de données en santé est comparable à celui d’un Data Analyst, soit environ 46 225 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-analyst-salaire-SRCH_KO0,12.htm#:~:text=Le%20salaire%20moyen%20pour%20un,225%20%E2%82%AC%20par%20an%2C%20France.\"><span>Glassdoor</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Une formation en bio-informatique, en statistiques ou en sciences de la santé est requise. Des compétences en analyse de données et en logiciels spécialisés sont également nécessaires.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les analystes de données en santé peuvent devenir data scientists spécialisés en santé, consultants en analyse de données médicales ou directeurs des données de santé.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>4) Architecte de données (Data Architect)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'architecte de données conçoit et gère les structures de données pour s'assurer qu'elles sont robustes, efficaces et sécurisées. Il travaille en étroite collaboration avec les ingénieurs en données et les administrateurs de bases de données.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un architecte de données est d'environ 68 497 euros par an, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-architect-salaire-SRCH_KO0,14.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%2014%20995%20%E2%82%AC.\"><span>Glassdoor​​</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Pour devenir architecte de données, une formation en informatique ou en ingénierie des systèmes d'information est recommandée. Des certifications spécifiques en architecture de données peuvent également être bénéfiques.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les architectes de données peuvent évoluer vers des postes de chief data architect, de directeur des systèmes d'information ou de consultant en architecture de données.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>5) Analyste en sécurité des données (Cybersecurity Analyst)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'analyste en sécurité des données, ou Cybersecurity Analyst, est responsable de la protection des données contre les menaces et les violations. Il met en place des mesures de sécurité, surveille les systèmes et réagit aux incidents de sécurité.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un analyste en sécurité des données est d'environ 49 000 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/cyber-security-analyst-salaire-SRCH_KO0,22.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%207%20200%20%E2%82%AC.\"><span>Glassdoor</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Une formation en cybersécurité ou en informatique avec une spécialisation en sécurité des données est nécessaire. Des certifications en sécurité informatique peuvent également être requises.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les analystes en sécurité des données peuvent évoluer vers des postes de responsable de la sécurité des systèmes d'information (RSSI), de consultant en sécurité des données ou de directeur de la sécurité des informations.</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\"><br>Tableau Récapitulatif</span></strong></h2>\n<table style=\"border-collapse: collapse; table-layout: fixed; margin-left: auto; margin-right: auto; border: 1px solid #99acc2; width: 100%;\">\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Métier</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Salaire Moyen</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Formation Requise</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Perspectives d'Évolution</strong></span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Ingénieur en Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">50 350 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en ingénierie des données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Lead Data Engineer, Architecte de Données, CDO</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Éthicien en IA</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">40 000 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en éthique de l'IA</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Consultant en Éthique, Responsable de la Conformité, Chercheur en Éthique Technologique</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Analyste de Données en Santé</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">46 225 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en bio-informatique, statistiques, sciences de la santé</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Data Scientist en Santé, Consultant en Analyse de Données Médicales, Directeur des Données de Santé</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Architecte de Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">68 497 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en informatique ou ingénierie des systèmes d'information</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Chief Data Architect, Directeur des Systèmes d'Information, Consultant en Architecture de Données</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Analyste en Sécurité des Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">49 000 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en cybersécurité ou informatique</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">RSSI, Consultant en Sécurité des Données, Directeur de la Sécurité des Informations</span></p>\n</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<p><span style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\"><br>Le domaine de la data continue de se développer, offrant des opportunités passionnantes et diversifiées. Que vous soyez intéressé par l'ingénierie des données, l'éthique de l'IA, l'analyse de données en santé, l'architecture de données ou la sécurité des données, il existe des parcours de formation adaptés pour chaque métier.&nbsp;</span></p>\n<p>Alors, pour commencer votre carrière dans la gestion des données, <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">consultez nos offres de formations dédiées !</a></p>", "postEmailContent" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>1) Data Engineer</strong></h2> \n<br> \n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3> \n<p>L'ingénieur en données est responsable de la conception, de la construction et de la gestion des infrastructures de données. Il travaille sur des bases et des pipelines de données, puis il assure la qualité et la disponibilité des données pour les analystes et les data scientists.</p>", "postFeaturedImageIfEnabled" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-07-01_LES%20NOUVEAUX%20METIERS%20DE%20LA%20DATA%20EN%202024.jpg", "postListContent" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>1) Data Engineer</strong></h2> \n<br> \n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3> \n<p>L'ingénieur en données est responsable de la conception, de la construction et de la gestion des infrastructures de données. Il travaille sur des bases et des pipelines de données, puis il assure la qualité et la disponibilité des données pour les analystes et les data scientists.</p>", "postListSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-07-01_LES%20NOUVEAUX%20METIERS%20DE%20LA%20DATA%20EN%202024.jpg", "postRssContent" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>1) Data Engineer</strong></h2> \n<br> \n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3> \n<p>L'ingénieur en données est responsable de la conception, de la construction et de la gestion des infrastructures de données. Il travaille sur des bases et des pipelines de données, puis il assure la qualité et la disponibilité des données pour les analystes et les data scientists.</p>", "postRssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-07-01_LES%20NOUVEAUX%20METIERS%20DE%20LA%20DATA%20EN%202024.jpg", "postSummary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>1) Data Engineer</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'ingénieur en données est responsable de la conception, de la construction et de la gestion des infrastructures de données. Il travaille sur des bases et des pipelines de données, puis il assure la qualité et la disponibilité des données pour les analystes et les data scientists.</p>\n", "postSummaryRss" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>1) Data Engineer</strong></h2> \n<br> \n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3> \n<p>L'ingénieur en données est responsable de la conception, de la construction et de la gestion des infrastructures de données. 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Il travaille sur des bases et des pipelines de données, puis il assure la qualité et la disponibilité des données pour les analystes et les data scientists.</p>\n<!--more--><h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un ingénieur en données en France est d'environ 50 350 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-engineer-salaire-SRCH_KO0,13.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%206%20000%20%E2%82%AC.\" style=\"font-weight: bold;\">Glassdoor</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h2 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h2>\n<p>Pour devenir ingénieur en données, une formation en informatique ou en ingénierie des données est recommandée. La Wild Code School propose ainsi une<span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-engineer-alternance\" style=\"color: #000000;\"> <span style=\"text-decoration: underline; font-weight: bold;\">formation de 15 mois en alternance pour devenir Data &amp; IA Engineer</span></a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></span></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les ingénieurs en données peuvent évoluer vers des postes de lead data engineer, d'architecte de données ou de chief data officer (CDO).<br><br></p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>2) Éthicien en intelligence artificielle</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'éthicien en IA travaille sur les implications éthiques et sociales des technologies d'intelligence artificielle. Il s'assure que les systèmes d'IA respectent les principes éthiques, juridiques et techniques, pour protéger les droits et l'autonomie des personnes.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>L'Éthicien en intelligence artificielle étant tout nouveau sur le marché de l’emploi, il est difficile de trouver des informations précises sur sa rémunération. Son salaire serait assez proche de l'ingénieur en intelligence artificielle, soit une moyenne de 40 000 euros par an, selon <a href=\"https://www.lepont-learning.com/fr/ethicien-ia-metier-salaire/#:~:text=Salaire%20de%20l'Ethicien%20en%20IA&amp;text=Le%20m%C3%A9tier%20d'Ethicien%20en,40k%20bruts%20par%20an.\" style=\"font-weight: bold;\">Le Pont Learning</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Pour ce métier, une formation en philosophie, en droit ou en informatique avec une spécialisation en éthique de l'IA est nécessaire. Vous pouvez en apprendre plus sur ce métier via des ressources en ligne comme <a href=\"https://www.studyrama.com/formations/fiches-metiers/informatique-electronique-numerique/ethicien-en-ia#:~:text=Sa%20mission%20principale%20est%20de,et%20l'autonomie%20des%20personnes\" style=\"font-weight: bold;\">Studyrama</a><span style=\"font-weight: bold;\">.</span></p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les éthiciens en IA peuvent évoluer vers des rôles de consultant en éthique, de responsable de la conformité ou de chercheur en éthique technologique.</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><br>3) Analyste de données en santé (Healthcare Data Analyst)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'analyste de données en santé collecte, analyse et interprète des données médicales pour améliorer les soins aux patients et l'efficacité des services de santé. Il travaille avec des équipes médicales pour développer des solutions basées sur les données.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un analyste de données en santé est comparable à celui d’un Data Analyst, soit environ 46 225 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-analyst-salaire-SRCH_KO0,12.htm#:~:text=Le%20salaire%20moyen%20pour%20un,225%20%E2%82%AC%20par%20an%2C%20France.\"><span>Glassdoor</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Une formation en bio-informatique, en statistiques ou en sciences de la santé est requise. Des compétences en analyse de données et en logiciels spécialisés sont également nécessaires.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les analystes de données en santé peuvent devenir data scientists spécialisés en santé, consultants en analyse de données médicales ou directeurs des données de santé.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>4) Architecte de données (Data Architect)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'architecte de données conçoit et gère les structures de données pour s'assurer qu'elles sont robustes, efficaces et sécurisées. Il travaille en étroite collaboration avec les ingénieurs en données et les administrateurs de bases de données.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un architecte de données est d'environ 68 497 euros par an, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-architect-salaire-SRCH_KO0,14.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%2014%20995%20%E2%82%AC.\"><span>Glassdoor​​</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Pour devenir architecte de données, une formation en informatique ou en ingénierie des systèmes d'information est recommandée. Des certifications spécifiques en architecture de données peuvent également être bénéfiques.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les architectes de données peuvent évoluer vers des postes de chief data architect, de directeur des systèmes d'information ou de consultant en architecture de données.</p>\n<h4>&nbsp;</h4>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>5) Analyste en sécurité des données (Cybersecurity Analyst)</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'analyste en sécurité des données, ou Cybersecurity Analyst, est responsable de la protection des données contre les menaces et les violations. Il met en place des mesures de sécurité, surveille les systèmes et réagit aux incidents de sécurité.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Salaire :</strong></h3>\n<p>Le salaire moyen d'un analyste en sécurité des données est d'environ 49 000 euros par an​​, selon <a href=\"https://www.glassdoor.fr/Salaires/cyber-security-analyst-salaire-SRCH_KO0,22.htm#:~:text=Le%20salaire%20annuel%20moyen%20pour,%E2%82%AC%20%C3%A0%207%20200%20%E2%82%AC.\"><span>Glassdoor</span></a>.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Formation :</strong></h3>\n<p>Une formation en cybersécurité ou en informatique avec une spécialisation en sécurité des données est nécessaire. Des certifications en sécurité informatique peuvent également être requises.</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Perspectives d'évolution :</strong></h3>\n<p>Les analystes en sécurité des données peuvent évoluer vers des postes de responsable de la sécurité des systèmes d'information (RSSI), de consultant en sécurité des données ou de directeur de la sécurité des informations.</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #0d0d0d;\"><br>Tableau Récapitulatif</span></strong></h2>\n<table style=\"border-collapse: collapse; table-layout: fixed; margin-left: auto; margin-right: auto; border: 1px solid #99acc2; width: 100%;\">\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Métier</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Salaire Moyen</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Formation Requise</strong></span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p style=\"text-align: center;\"><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>Perspectives d'Évolution</strong></span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Ingénieur en Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">50 350 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en ingénierie des données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Lead Data Engineer, Architecte de Données, CDO</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Éthicien en IA</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">40 000 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en éthique de l'IA</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Consultant en Éthique, Responsable de la Conformité, Chercheur en Éthique Technologique</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Analyste de Données en Santé</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">46 225 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en bio-informatique, statistiques, sciences de la santé</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Data Scientist en Santé, Consultant en Analyse de Données Médicales, Directeur des Données de Santé</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Architecte de Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">68 497 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en informatique ou ingénierie des systèmes d'information</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Chief Data Architect, Directeur des Systèmes d'Information, Consultant en Architecture de Données</span></p>\n</td>\n</tr>\n<tr>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 20.6494%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Analyste en Sécurité des Données</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 18.1835%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">49 000 €</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 28.8295%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">Formation en cybersécurité ou informatique</span></p>\n</td>\n<td style=\"border: 0.75pt solid #0d0d0d; width: 32.3377%;\">\n<p><span style=\"font-size: 16px;\">RSSI, Consultant en Sécurité des Données, Directeur de la Sécurité des Informations</span></p>\n</td>\n</tr>\n</tbody>\n</table>\n<p><span style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\"><br>Le domaine de la data continue de se développer, offrant des opportunités passionnantes et diversifiées. Que vous soyez intéressé par l'ingénierie des données, l'éthique de l'IA, l'analyse de données en santé, l'architecture de données ou la sécurité des données, il existe des parcours de formation adaptés pour chaque métier.&nbsp;</span></p>\n<p>Alors, pour commencer votre carrière dans la gestion des données, <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/\" style=\"font-weight: bold;\">consultez nos offres de formations dédiées !</a></p>", "rssSummary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong>1) Data Engineer</strong></h2>\n<br>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Missions :</strong></h3>\n<p>L'ingénieur en données est responsable de la conception, de la construction et de la gestion des infrastructures de données. 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  • Quels sont les langages de manipulation de données ?

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données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n", "post_body" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n<!--more--><p>Un <strong>langage de manipulation de données</strong> (ou DML, Data Manipulation Language en anglais) est un ensemble d'instructions utilisé pour accéder, modifier, supprimer et insérer des données dans une base de données. Il existe plusieurs langages dédiés à la gestion et à la manipulation des données, chacun ayant ses spécificités en fonction du système de base de données utilisé.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">SQL : Le langage de manipulation de données incontournable</span></strong></h2>\n<p>Le <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-sql-et-devenir-un-expert\" rel=\"noopener\"><strong>SQL</strong></a> (Structured Query Language) est le langage de référence lorsqu'il s'agit de manipuler des données dans une base relationnelle. Que ce soit pour une petite base de données ou pour des systèmes complexes à grande échelle, SQL est omniprésent. Il est structuré autour de deux sous-catégories principales : le <strong>langage de manipulation de données</strong> (DML) et le <strong>langage de contrôle de données</strong> (LCD ou DCL en anglais).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les principales requêtes SQL pour manipuler les données</span></strong></h3>\n<p>Les requêtes DML en SQL permettent de manipuler les données contenues dans une base. Voici quelques exemples des commandes les plus courantes :</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>1. SELECT</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p style=\"font-weight: normal;\">La commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">SELECT</span> est sans doute la plus utilisée. Elle permet de récupérer des données dans une table en fonction de critères spécifiques. Voici un exemple simple de requête :</p>\n{% module_block module \"widget_358becbc-cec7-4708-9316-3b0035db7c47\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{% raw %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_9c4701c7-101e-40d5-ba0d-b4e7af5f3bc0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Cette requête renverra tous les utilisateurs ayant plus de 30 ans.</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. INSERT INTO</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p>Cette commande est utilisée pour insérer de nouvelles données dans une table. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfab55f2-5644-4d80-b733-36d2b3537da6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">INSERT INTO</span> utilisateurs (nom, age) <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">VALUES <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #000000;\\\">(</span>'Jean'<span style=\\\"color: #000000;\\\">,</span> <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">25</span><span style=\\\"color: #000000;\\\">)</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">3. UPDATE</strong></h4>\n<p>Pour modifier des données existantes, la commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">UPDATE</span> est utilisée. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_3efba7be-0f46-4e74-b74f-cee2491ff6f9\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">UPDATE </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SET<span style=\\\"color: #ffffff;\\\"> </span><span style=\\\"color: #000000;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">age =</span> </span><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">26 </span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">4. DELETE</strong></h4>\n<br>\n<p>Enfin, la commande<span style=\"font-weight: bold;\"> <span style=\"color: #188038;\">DELETE</span></span> permet de supprimer des lignes dans une table. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfcfb3d7-8712-4a32-8f61-36312f0a2bd0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">DELETE FROM </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">&nbsp;</span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<br>\n<p>Ces quatre commandes forment le cœur des interactions DML avec les bases de données relationnelles. Cependant, pour sécuriser et encadrer ces actions, SQL inclut également un <strong>langage de contrôle de données</strong>.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong><span style=\"font-size: 17px; color: #000000;\">Le langage de contrôle de données (LCD/DCL) en SQL</span></strong></h2>\n<p>Le <strong>langage de contrôle de données</strong> ou DCL (Data Control Language) en anglais, permet de définir qui peut accéder à quoi dans une base de données. Le contrôle des permissions et des accès est essentiel pour protéger les données sensibles et garantir leur intégrité.</p>\n<p>Voici deux des commandes principales en SQL DCL :</p>\n<p><strong>1. GRANT</strong><strong><br></strong>Cette commande permet d'accorder des permissions spécifiques à un utilisateur. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_870ac2fb-5dc3-4980-91c7-2808ea2c7a43\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">, </span>INSERT ON </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\"> </span>TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_150c986e-94b7-432b-bda7-95fb57a9585d\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">,</span> INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Ici, l’utilisateur <span style=\"color: #188038;\">analyste</span> se voit accorder le droit de lire et d’insérer des données dans la table <span style=\"color: #188038;\">utilisateurs</span>.</p>\n<p><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. REVOKE</strong></span><strong><br></strong>À l’inverse, la commande <span style=\"color: #188038;\">REVOKE</span> permet de retirer les permissions précédemment accordées. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_ff5b570f-27fa-4355-94fa-80bc0f3740e6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">REVOKE&nbsp;INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Le DCL s'avère crucial dans les environnements professionnels, notamment pour les entreprises où plusieurs utilisateurs doivent interagir avec les bases de données sans pour autant avoir tous les mêmes droits.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">D'autres langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Bien que SQL soit le langage le plus utilisé, d'autres outils et langages permettent de manipuler les données :</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>NoSQL</strong></h3>\n<p>Contrairement à SQL, les bases de données NoSQL (comme <a href=\"/fr-fr/blog/les-5-meilleures-bases-de-donn%C3%A9es-open-source\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">MongoDB</span></a> ou Cassandra) ne sont pas basées sur des relations entre les données. Elles sont particulièrement adaptées aux grandes quantités de données non structurées. Bien que NoSQL soit un terme global, plusieurs sous-langages et requêtes spécifiques permettent de manipuler ces données, comme les commandes CRUD (Create, Read, Update, Delete).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Python et Pandas</strong></h3>\nEn dehors des bases de données traditionnelles, des langages comme Python avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>bibliothèques</strong></a> telles que <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>Pandas</strong> </a>sont également utilisés pour manipuler des données massives, notamment dans le cadre de l'analyse de données. Pandas permet, par exemple, de trier, filtrer, et agréger de grandes quantités de données stockées dans des fichiers ou des bases de données.<br>\n<h2>&nbsp;</h2>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Que vous soyez un développeur, un data analyst ou un architecte de données, la maîtrise des langages de manipulation et de contrôle des données est essentielle. SQL reste la pierre angulaire de cette manipulation grâce à sa simplicité et sa puissance, mais il existe de nombreuses autres options selon les besoins et la structure des données.</p>\n<p>Vous voulez aller plus loin dans l'apprentissage des compétences en manipulation de données ? Découvrez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\"><span> </span><span style=\"text-decoration: none;\"><span style=\"color: #000000; font-weight: bold;\">formation Data Analyst</span></span></a> pour acquérir toutes les compétences nécessaires pour manipuler efficacement les données dans le monde professionnel.</p>", "rss_summary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n", "rss_body" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n<!--more--><p>Un <strong>langage de manipulation de données</strong> (ou DML, Data Manipulation Language en anglais) est un ensemble d'instructions utilisé pour accéder, modifier, supprimer et insérer des données dans une base de données. Il existe plusieurs langages dédiés à la gestion et à la manipulation des données, chacun ayant ses spécificités en fonction du système de base de données utilisé.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">SQL : Le langage de manipulation de données incontournable</span></strong></h2>\n<p>Le <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-sql-et-devenir-un-expert\" rel=\"noopener\"><strong>SQL</strong></a> (Structured Query Language) est le langage de référence lorsqu'il s'agit de manipuler des données dans une base relationnelle. Que ce soit pour une petite base de données ou pour des systèmes complexes à grande échelle, SQL est omniprésent. Il est structuré autour de deux sous-catégories principales : le <strong>langage de manipulation de données</strong> (DML) et le <strong>langage de contrôle de données</strong> (LCD ou DCL en anglais).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les principales requêtes SQL pour manipuler les données</span></strong></h3>\n<p>Les requêtes DML en SQL permettent de manipuler les données contenues dans une base. Voici quelques exemples des commandes les plus courantes :</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>1. SELECT</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p style=\"font-weight: normal;\">La commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">SELECT</span> est sans doute la plus utilisée. Elle permet de récupérer des données dans une table en fonction de critères spécifiques. Voici un exemple simple de requête :</p>\n{% module_block module \"widget_358becbc-cec7-4708-9316-3b0035db7c47\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_9c4701c7-101e-40d5-ba0d-b4e7af5f3bc0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Cette requête renverra tous les utilisateurs ayant plus de 30 ans.</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. INSERT INTO</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p>Cette commande est utilisée pour insérer de nouvelles données dans une table. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfab55f2-5644-4d80-b733-36d2b3537da6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">INSERT INTO</span> utilisateurs (nom, age) <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">VALUES <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #000000;\\\">(</span>'Jean'<span style=\\\"color: #000000;\\\">,</span> <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">25</span><span style=\\\"color: #000000;\\\">)</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">3. UPDATE</strong></h4>\n<p>Pour modifier des données existantes, la commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">UPDATE</span> est utilisée. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_3efba7be-0f46-4e74-b74f-cee2491ff6f9\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">UPDATE </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SET<span style=\\\"color: #ffffff;\\\"> </span><span style=\\\"color: #000000;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">age =</span> </span><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">26 </span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">4. DELETE</strong></h4>\n<br>\n<p>Enfin, la commande<span style=\"font-weight: bold;\"> <span style=\"color: #188038;\">DELETE</span></span> permet de supprimer des lignes dans une table. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfcfb3d7-8712-4a32-8f61-36312f0a2bd0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">DELETE FROM </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">&nbsp;</span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<br>\n<p>Ces quatre commandes forment le cœur des interactions DML avec les bases de données relationnelles. Cependant, pour sécuriser et encadrer ces actions, SQL inclut également un <strong>langage de contrôle de données</strong>.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong><span style=\"font-size: 17px; color: #000000;\">Le langage de contrôle de données (LCD/DCL) en SQL</span></strong></h2>\n<p>Le <strong>langage de contrôle de données</strong> ou DCL (Data Control Language) en anglais, permet de définir qui peut accéder à quoi dans une base de données. Le contrôle des permissions et des accès est essentiel pour protéger les données sensibles et garantir leur intégrité.</p>\n<p>Voici deux des commandes principales en SQL DCL :</p>\n<p><strong>1. GRANT</strong><strong><br></strong>Cette commande permet d'accorder des permissions spécifiques à un utilisateur. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_870ac2fb-5dc3-4980-91c7-2808ea2c7a43\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">, </span>INSERT ON </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\"> </span>TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_150c986e-94b7-432b-bda7-95fb57a9585d\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">,</span> INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Ici, l’utilisateur <span style=\"color: #188038;\">analyste</span> se voit accorder le droit de lire et d’insérer des données dans la table <span style=\"color: #188038;\">utilisateurs</span>.</p>\n<p><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. REVOKE</strong></span><strong><br></strong>À l’inverse, la commande <span style=\"color: #188038;\">REVOKE</span> permet de retirer les permissions précédemment accordées. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_ff5b570f-27fa-4355-94fa-80bc0f3740e6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">REVOKE&nbsp;INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Le DCL s'avère crucial dans les environnements professionnels, notamment pour les entreprises où plusieurs utilisateurs doivent interagir avec les bases de données sans pour autant avoir tous les mêmes droits.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">D'autres langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Bien que SQL soit le langage le plus utilisé, d'autres outils et langages permettent de manipuler les données :</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>NoSQL</strong></h3>\n<p>Contrairement à SQL, les bases de données NoSQL (comme <a href=\"/fr-fr/blog/les-5-meilleures-bases-de-donn%C3%A9es-open-source\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">MongoDB</span></a> ou Cassandra) ne sont pas basées sur des relations entre les données. Elles sont particulièrement adaptées aux grandes quantités de données non structurées. Bien que NoSQL soit un terme global, plusieurs sous-langages et requêtes spécifiques permettent de manipuler ces données, comme les commandes CRUD (Create, Read, Update, Delete).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Python et Pandas</strong></h3>\nEn dehors des bases de données traditionnelles, des langages comme Python avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>bibliothèques</strong></a> telles que <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>Pandas</strong> </a>sont également utilisés pour manipuler des données massives, notamment dans le cadre de l'analyse de données. Pandas permet, par exemple, de trier, filtrer, et agréger de grandes quantités de données stockées dans des fichiers ou des bases de données.<br>\n<h2>&nbsp;</h2>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Que vous soyez un développeur, un data analyst ou un architecte de données, la maîtrise des langages de manipulation et de contrôle des données est essentielle. SQL reste la pierre angulaire de cette manipulation grâce à sa simplicité et sa puissance, mais il existe de nombreuses autres options selon les besoins et la structure des données.</p>\n<p>Vous voulez aller plus loin dans l'apprentissage des compétences en manipulation de données ? Découvrez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\"><span> </span><span style=\"text-decoration: none;\"><span style=\"color: #000000; font-weight: bold;\">formation Data Analyst</span></span></a> pour acquérir toutes les compétences nécessaires pour manipuler efficacement les données dans le monde professionnel.</p>", "tag_ids" : [ 103173212302, 112529293687 ], "topic_ids" : [ 103173212302, 112529293687 ], "enable_google_amp_output_override" : false, "generate_json_ld_enabled" : true, "blog_post_schedule_task_uid" : null, "blog_publish_to_social_media_task" : "DONE_NOT_SENT", "blog_publish_instant_email_task_uid" : null, "blog_publish_instant_email_campaign_id" : null, "blog_publish_instant_email_retry_count" : null, "keywords" : [ ], "public_access_rules" : [ ], "public_access_rules_enabled" : false, "html_title" : "Quels sont les langages de manipulation de données ?", "composition_id" : 0, "is_crawlable_by_bots" : false, "published_at" : 1727676000892, "layout_sections" : { }, "past_mab_experiment_ids" : [ ], "deleted_by" : null, "featured_image_alt_text" : "jeune homme avec lunette concentré sur son ordinateur tableau de donnée data visualisation", "enable_layout_stylesheets" : null, "tweet" : null, "tweet_at" : null, "campaign_name" : null, "campaign_utm" : null, "meta_keywords" : null, "meta_description" : "Les données sont devenues la nouvelle monnaie. 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Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n<!--more--><p>Un <strong>langage de manipulation de données</strong> (ou DML, Data Manipulation Language en anglais) est un ensemble d'instructions utilisé pour accéder, modifier, supprimer et insérer des données dans une base de données. Il existe plusieurs langages dédiés à la gestion et à la manipulation des données, chacun ayant ses spécificités en fonction du système de base de données utilisé.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">SQL : Le langage de manipulation de données incontournable</span></strong></h2>\n<p>Le <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-sql-et-devenir-un-expert\" rel=\"noopener\"><strong>SQL</strong></a> (Structured Query Language) est le langage de référence lorsqu'il s'agit de manipuler des données dans une base relationnelle. Que ce soit pour une petite base de données ou pour des systèmes complexes à grande échelle, SQL est omniprésent. Il est structuré autour de deux sous-catégories principales : le <strong>langage de manipulation de données</strong> (DML) et le <strong>langage de contrôle de données</strong> (LCD ou DCL en anglais).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les principales requêtes SQL pour manipuler les données</span></strong></h3>\n<p>Les requêtes DML en SQL permettent de manipuler les données contenues dans une base. Voici quelques exemples des commandes les plus courantes :</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>1. SELECT</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p style=\"font-weight: normal;\">La commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">SELECT</span> est sans doute la plus utilisée. Elle permet de récupérer des données dans une table en fonction de critères spécifiques. Voici un exemple simple de requête :</p>\n{% module_block module \"widget_358becbc-cec7-4708-9316-3b0035db7c47\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_9c4701c7-101e-40d5-ba0d-b4e7af5f3bc0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Cette requête renverra tous les utilisateurs ayant plus de 30 ans.</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. INSERT INTO</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p>Cette commande est utilisée pour insérer de nouvelles données dans une table. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfab55f2-5644-4d80-b733-36d2b3537da6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">INSERT INTO</span> utilisateurs (nom, age) <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">VALUES <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #000000;\\\">(</span>'Jean'<span style=\\\"color: #000000;\\\">,</span> <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">25</span><span style=\\\"color: #000000;\\\">)</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">3. UPDATE</strong></h4>\n<p>Pour modifier des données existantes, la commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">UPDATE</span> est utilisée. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_3efba7be-0f46-4e74-b74f-cee2491ff6f9\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">UPDATE </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SET<span style=\\\"color: #ffffff;\\\"> </span><span style=\\\"color: #000000;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">age =</span> </span><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">26 </span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">4. DELETE</strong></h4>\n<br>\n<p>Enfin, la commande<span style=\"font-weight: bold;\"> <span style=\"color: #188038;\">DELETE</span></span> permet de supprimer des lignes dans une table. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfcfb3d7-8712-4a32-8f61-36312f0a2bd0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">DELETE FROM </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">&nbsp;</span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<br>\n<p>Ces quatre commandes forment le cœur des interactions DML avec les bases de données relationnelles. Cependant, pour sécuriser et encadrer ces actions, SQL inclut également un <strong>langage de contrôle de données</strong>.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong><span style=\"font-size: 17px; color: #000000;\">Le langage de contrôle de données (LCD/DCL) en SQL</span></strong></h2>\n<p>Le <strong>langage de contrôle de données</strong> ou DCL (Data Control Language) en anglais, permet de définir qui peut accéder à quoi dans une base de données. Le contrôle des permissions et des accès est essentiel pour protéger les données sensibles et garantir leur intégrité.</p>\n<p>Voici deux des commandes principales en SQL DCL :</p>\n<p><strong>1. GRANT</strong><strong><br></strong>Cette commande permet d'accorder des permissions spécifiques à un utilisateur. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_870ac2fb-5dc3-4980-91c7-2808ea2c7a43\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">, </span>INSERT ON </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\"> </span>TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_150c986e-94b7-432b-bda7-95fb57a9585d\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">,</span> INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Ici, l’utilisateur <span style=\"color: #188038;\">analyste</span> se voit accorder le droit de lire et d’insérer des données dans la table <span style=\"color: #188038;\">utilisateurs</span>.</p>\n<p><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. REVOKE</strong></span><strong><br></strong>À l’inverse, la commande <span style=\"color: #188038;\">REVOKE</span> permet de retirer les permissions précédemment accordées. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_ff5b570f-27fa-4355-94fa-80bc0f3740e6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">REVOKE&nbsp;INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Le DCL s'avère crucial dans les environnements professionnels, notamment pour les entreprises où plusieurs utilisateurs doivent interagir avec les bases de données sans pour autant avoir tous les mêmes droits.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">D'autres langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Bien que SQL soit le langage le plus utilisé, d'autres outils et langages permettent de manipuler les données :</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>NoSQL</strong></h3>\n<p>Contrairement à SQL, les bases de données NoSQL (comme <a href=\"/fr-fr/blog/les-5-meilleures-bases-de-donn%C3%A9es-open-source\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">MongoDB</span></a> ou Cassandra) ne sont pas basées sur des relations entre les données. Elles sont particulièrement adaptées aux grandes quantités de données non structurées. Bien que NoSQL soit un terme global, plusieurs sous-langages et requêtes spécifiques permettent de manipuler ces données, comme les commandes CRUD (Create, Read, Update, Delete).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Python et Pandas</strong></h3>\nEn dehors des bases de données traditionnelles, des langages comme Python avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>bibliothèques</strong></a> telles que <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>Pandas</strong> </a>sont également utilisés pour manipuler des données massives, notamment dans le cadre de l'analyse de données. Pandas permet, par exemple, de trier, filtrer, et agréger de grandes quantités de données stockées dans des fichiers ou des bases de données.<br>\n<h2>&nbsp;</h2>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Que vous soyez un développeur, un data analyst ou un architecte de données, la maîtrise des langages de manipulation et de contrôle des données est essentielle. SQL reste la pierre angulaire de cette manipulation grâce à sa simplicité et sa puissance, mais il existe de nombreuses autres options selon les besoins et la structure des données.</p>\n<p>Vous voulez aller plus loin dans l'apprentissage des compétences en manipulation de données ? Découvrez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\"><span> </span><span style=\"text-decoration: none;\"><span style=\"color: #000000; font-weight: bold;\">formation Data Analyst</span></span></a> pour acquérir toutes les compétences nécessaires pour manipuler efficacement les données dans le monde professionnel.</p>", "postBodyRss" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n<!--more--><p>Un <strong>langage de manipulation de données</strong> (ou DML, Data Manipulation Language en anglais) est un ensemble d'instructions utilisé pour accéder, modifier, supprimer et insérer des données dans une base de données. Il existe plusieurs langages dédiés à la gestion et à la manipulation des données, chacun ayant ses spécificités en fonction du système de base de données utilisé.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">SQL : Le langage de manipulation de données incontournable</span></strong></h2>\n<p>Le <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-sql-et-devenir-un-expert\" rel=\"noopener\"><strong>SQL</strong></a> (Structured Query Language) est le langage de référence lorsqu'il s'agit de manipuler des données dans une base relationnelle. Que ce soit pour une petite base de données ou pour des systèmes complexes à grande échelle, SQL est omniprésent. Il est structuré autour de deux sous-catégories principales : le <strong>langage de manipulation de données</strong> (DML) et le <strong>langage de contrôle de données</strong> (LCD ou DCL en anglais).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les principales requêtes SQL pour manipuler les données</span></strong></h3>\n<p>Les requêtes DML en SQL permettent de manipuler les données contenues dans une base. Voici quelques exemples des commandes les plus courantes :</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>1. SELECT</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p style=\"font-weight: normal;\">La commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">SELECT</span> est sans doute la plus utilisée. Elle permet de récupérer des données dans une table en fonction de critères spécifiques. Voici un exemple simple de requête :</p>\n{% module_block module \"widget_358becbc-cec7-4708-9316-3b0035db7c47\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_9c4701c7-101e-40d5-ba0d-b4e7af5f3bc0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Cette requête renverra tous les utilisateurs ayant plus de 30 ans.</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. INSERT INTO</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p>Cette commande est utilisée pour insérer de nouvelles données dans une table. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfab55f2-5644-4d80-b733-36d2b3537da6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">INSERT INTO</span> utilisateurs (nom, age) <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">VALUES <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #000000;\\\">(</span>'Jean'<span style=\\\"color: #000000;\\\">,</span> <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">25</span><span style=\\\"color: #000000;\\\">)</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">3. UPDATE</strong></h4>\n<p>Pour modifier des données existantes, la commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">UPDATE</span> est utilisée. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_3efba7be-0f46-4e74-b74f-cee2491ff6f9\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">UPDATE </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SET<span style=\\\"color: #ffffff;\\\"> </span><span style=\\\"color: #000000;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">age =</span> </span><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">26 </span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">4. DELETE</strong></h4>\n<br>\n<p>Enfin, la commande<span style=\"font-weight: bold;\"> <span style=\"color: #188038;\">DELETE</span></span> permet de supprimer des lignes dans une table. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfcfb3d7-8712-4a32-8f61-36312f0a2bd0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">DELETE FROM </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">&nbsp;</span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<br>\n<p>Ces quatre commandes forment le cœur des interactions DML avec les bases de données relationnelles. Cependant, pour sécuriser et encadrer ces actions, SQL inclut également un <strong>langage de contrôle de données</strong>.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong><span style=\"font-size: 17px; color: #000000;\">Le langage de contrôle de données (LCD/DCL) en SQL</span></strong></h2>\n<p>Le <strong>langage de contrôle de données</strong> ou DCL (Data Control Language) en anglais, permet de définir qui peut accéder à quoi dans une base de données. Le contrôle des permissions et des accès est essentiel pour protéger les données sensibles et garantir leur intégrité.</p>\n<p>Voici deux des commandes principales en SQL DCL :</p>\n<p><strong>1. GRANT</strong><strong><br></strong>Cette commande permet d'accorder des permissions spécifiques à un utilisateur. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_870ac2fb-5dc3-4980-91c7-2808ea2c7a43\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">, </span>INSERT ON </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\"> </span>TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_150c986e-94b7-432b-bda7-95fb57a9585d\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">,</span> INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Ici, l’utilisateur <span style=\"color: #188038;\">analyste</span> se voit accorder le droit de lire et d’insérer des données dans la table <span style=\"color: #188038;\">utilisateurs</span>.</p>\n<p><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. REVOKE</strong></span><strong><br></strong>À l’inverse, la commande <span style=\"color: #188038;\">REVOKE</span> permet de retirer les permissions précédemment accordées. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_ff5b570f-27fa-4355-94fa-80bc0f3740e6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">REVOKE&nbsp;INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Le DCL s'avère crucial dans les environnements professionnels, notamment pour les entreprises où plusieurs utilisateurs doivent interagir avec les bases de données sans pour autant avoir tous les mêmes droits.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">D'autres langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Bien que SQL soit le langage le plus utilisé, d'autres outils et langages permettent de manipuler les données :</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>NoSQL</strong></h3>\n<p>Contrairement à SQL, les bases de données NoSQL (comme <a href=\"/fr-fr/blog/les-5-meilleures-bases-de-donn%C3%A9es-open-source\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">MongoDB</span></a> ou Cassandra) ne sont pas basées sur des relations entre les données. Elles sont particulièrement adaptées aux grandes quantités de données non structurées. Bien que NoSQL soit un terme global, plusieurs sous-langages et requêtes spécifiques permettent de manipuler ces données, comme les commandes CRUD (Create, Read, Update, Delete).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Python et Pandas</strong></h3>\nEn dehors des bases de données traditionnelles, des langages comme Python avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>bibliothèques</strong></a> telles que <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>Pandas</strong> </a>sont également utilisés pour manipuler des données massives, notamment dans le cadre de l'analyse de données. Pandas permet, par exemple, de trier, filtrer, et agréger de grandes quantités de données stockées dans des fichiers ou des bases de données.<br>\n<h2>&nbsp;</h2>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Que vous soyez un développeur, un data analyst ou un architecte de données, la maîtrise des langages de manipulation et de contrôle des données est essentielle. SQL reste la pierre angulaire de cette manipulation grâce à sa simplicité et sa puissance, mais il existe de nombreuses autres options selon les besoins et la structure des données.</p>\n<p>Vous voulez aller plus loin dans l'apprentissage des compétences en manipulation de données ? Découvrez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\"><span> </span><span style=\"text-decoration: none;\"><span style=\"color: #000000; font-weight: bold;\">formation Data Analyst</span></span></a> pour acquérir toutes les compétences nécessaires pour manipuler efficacement les données dans le monde professionnel.</p>", "postEmailContent" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2> \n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>", "postFeaturedImageIfEnabled" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/concentrated-young-african-man-sitting-coworking.jpg", "postListContent" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2> \n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>", "postListSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/concentrated-young-african-man-sitting-coworking.jpg", "postRssContent" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2> \n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>", "postRssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/concentrated-young-african-man-sitting-coworking.jpg", "postSummary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n", "postSummaryRss" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2> \n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>", "postTemplate" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "previewImageSrc" : null, "previewKey" : "ZpSOOBLn", "previousPostFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/business_analyst_salaire_missions_d%C3%A9bouch%C3%A9es.webp", "previousPostFeaturedImageAltText" : "Business Analyst à son bureau en train de travailler ", "previousPostName" : "Business analyst : salaire, missions, débouchés", "previousPostSlug" : "fr-fr/blog/business-analyst-salaire-missions-débouchées", "processingStatus" : "PUBLISHED", "propertyForDynamicPageCanonicalUrl" : null, "propertyForDynamicPageFeaturedImage" : null, "propertyForDynamicPageMetaDescription" : null, "propertyForDynamicPageSlug" : null, "propertyForDynamicPageTitle" : null, "publicAccessRules" : [ ], "publicAccessRulesEnabled" : false, "publishDate" : 1727676000000, "publishDateLocalTime" : 1727676000000, "publishDateLocalized" : { "date" : 1727676000000, "format" : "dd/MM/YYYY", "language" : null }, "publishImmediately" : false, "publishTimezoneOffset" : null, "publishedAt" : 1727676000892, "publishedByEmail" : null, "publishedById" : 50704370, "publishedByName" : null, "publishedUrl" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/quels-sont-les-langages-de-manipulation-de-données", "resolvedDomain" : "www.wildcodeschool.com", "resolvedLanguage" : null, "rssBody" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n<!--more--><p>Un <strong>langage de manipulation de données</strong> (ou DML, Data Manipulation Language en anglais) est un ensemble d'instructions utilisé pour accéder, modifier, supprimer et insérer des données dans une base de données. Il existe plusieurs langages dédiés à la gestion et à la manipulation des données, chacun ayant ses spécificités en fonction du système de base de données utilisé.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">SQL : Le langage de manipulation de données incontournable</span></strong></h2>\n<p>Le <a href=\"/fr-fr/blog/comment-apprendre-sql-et-devenir-un-expert\" rel=\"noopener\"><strong>SQL</strong></a> (Structured Query Language) est le langage de référence lorsqu'il s'agit de manipuler des données dans une base relationnelle. Que ce soit pour une petite base de données ou pour des systèmes complexes à grande échelle, SQL est omniprésent. Il est structuré autour de deux sous-catégories principales : le <strong>langage de manipulation de données</strong> (DML) et le <strong>langage de contrôle de données</strong> (LCD ou DCL en anglais).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Les principales requêtes SQL pour manipuler les données</span></strong></h3>\n<p>Les requêtes DML en SQL permettent de manipuler les données contenues dans une base. Voici quelques exemples des commandes les plus courantes :</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>1. SELECT</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p style=\"font-weight: normal;\">La commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">SELECT</span> est sans doute la plus utilisée. Elle permet de récupérer des données dans une table en fonction de critères spécifiques. Voici un exemple simple de requête :</p>\n{% module_block module \"widget_358becbc-cec7-4708-9316-3b0035db7c47\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_9c4701c7-101e-40d5-ba0d-b4e7af5f3bc0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SELECT</span> * <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM</span> utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">WHERE</span> age &gt; <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">30</span>;</code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Cette requête renverra tous les utilisateurs ayant plus de 30 ans.</p>\n<h4><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. INSERT INTO</strong></span><strong><br></strong></h4>\n<p>Cette commande est utilisée pour insérer de nouvelles données dans une table. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfab55f2-5644-4d80-b733-36d2b3537da6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">INSERT INTO</span> utilisateurs (nom, age) <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">VALUES <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #000000;\\\">(</span>'Jean'<span style=\\\"color: #000000;\\\">,</span> <span style=\\\"color: #ff0201;\\\">25</span><span style=\\\"color: #000000;\\\">)</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">3. UPDATE</strong></h4>\n<p>Pour modifier des données existantes, la commande <span style=\"color: #188038; font-weight: bold;\">UPDATE</span> est utilisée. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_3efba7be-0f46-4e74-b74f-cee2491ff6f9\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">UPDATE </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">SET<span style=\\\"color: #ffffff;\\\"> </span><span style=\\\"color: #000000;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">age =</span> </span><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">26 </span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<h4><strong style=\"font-size: var(--body_font_font_size); color: var(--body_font_color);\">4. DELETE</strong></h4>\n<br>\n<p>Enfin, la commande<span style=\"font-weight: bold;\"> <span style=\"color: #188038;\">DELETE</span></span> permet de supprimer des lignes dans une table. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_cfcfb3d7-8712-4a32-8f61-36312f0a2bd0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">DELETE FROM </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\">&nbsp;</span>WHERE <span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">nom = </span>'Jean'&nbsp;</span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<br>\n<p>Ces quatre commandes forment le cœur des interactions DML avec les bases de données relationnelles. Cependant, pour sécuriser et encadrer ces actions, SQL inclut également un <strong>langage de contrôle de données</strong>.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2><strong><span style=\"font-size: 17px; color: #000000;\">Le langage de contrôle de données (LCD/DCL) en SQL</span></strong></h2>\n<p>Le <strong>langage de contrôle de données</strong> ou DCL (Data Control Language) en anglais, permet de définir qui peut accéder à quoi dans une base de données. Le contrôle des permissions et des accès est essentiel pour protéger les données sensibles et garantir leur intégrité.</p>\n<p>Voici deux des commandes principales en SQL DCL :</p>\n<p><strong>1. GRANT</strong><strong><br></strong>Cette commande permet d'accorder des permissions spécifiques à un utilisateur. Par exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_870ac2fb-5dc3-4980-91c7-2808ea2c7a43\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">, </span>INSERT ON </span>utilisateurs<span style=\\\"color: #0600ff;\\\"><span style=\\\"color: #ff0201;\\\"> </span>TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n{% module_block module \"widget_150c986e-94b7-432b-bda7-95fb57a9585d\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">GRANT SELECT<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">,</span> INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">TO<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #ffffff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Ici, l’utilisateur <span style=\"color: #188038;\">analyste</span> se voit accorder le droit de lire et d’insérer des données dans la table <span style=\"color: #188038;\">utilisateurs</span>.</p>\n<p><span style=\"font-size: 16px;\"><strong>2. REVOKE</strong></span><strong><br></strong>À l’inverse, la commande <span style=\"color: #188038;\">REVOKE</span> permet de retirer les permissions précédemment accordées. Exemple :</p>\n{% module_block module \"widget_ff5b570f-27fa-4355-94fa-80bc0f3740e6\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<code><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">REVOKE&nbsp;INSERT ON </span>utilisateurs <span style=\\\"color: #0600ff;\\\">FROM<span style=\\\"color: #188038;\\\"><span style=\\\"color: #0600ff;\\\">&nbsp;</span>'analyste'<span style=\\\"color: #ffffff;\\\">;</span></span></span></code>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\n<p>Le DCL s'avère crucial dans les environnements professionnels, notamment pour les entreprises où plusieurs utilisateurs doivent interagir avec les bases de données sans pour autant avoir tous les mêmes droits.</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">D'autres langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Bien que SQL soit le langage le plus utilisé, d'autres outils et langages permettent de manipuler les données :</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>NoSQL</strong></h3>\n<p>Contrairement à SQL, les bases de données NoSQL (comme <a href=\"/fr-fr/blog/les-5-meilleures-bases-de-donn%C3%A9es-open-source\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">MongoDB</span></a> ou Cassandra) ne sont pas basées sur des relations entre les données. Elles sont particulièrement adaptées aux grandes quantités de données non structurées. Bien que NoSQL soit un terme global, plusieurs sous-langages et requêtes spécifiques permettent de manipuler ces données, comme les commandes CRUD (Create, Read, Update, Delete).</p>\n<p>&nbsp;</p>\n<h3 style=\"font-size: 20px;\"><strong>Python et Pandas</strong></h3>\nEn dehors des bases de données traditionnelles, des langages comme Python avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>bibliothèques</strong></a> telles que <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-biblioth%C3%A8ques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\"><strong>Pandas</strong> </a>sont également utilisés pour manipuler des données massives, notamment dans le cadre de l'analyse de données. Pandas permet, par exemple, de trier, filtrer, et agréger de grandes quantités de données stockées dans des fichiers ou des bases de données.<br>\n<h2>&nbsp;</h2>\n<p>&nbsp;</p>\n<p>Que vous soyez un développeur, un data analyst ou un architecte de données, la maîtrise des langages de manipulation et de contrôle des données est essentielle. SQL reste la pierre angulaire de cette manipulation grâce à sa simplicité et sa puissance, mais il existe de nombreuses autres options selon les besoins et la structure des données.</p>\n<p>Vous voulez aller plus loin dans l'apprentissage des compétences en manipulation de données ? Découvrez notre<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\"><span> </span><span style=\"text-decoration: none;\"><span style=\"color: #000000; font-weight: bold;\">formation Data Analyst</span></span></a> pour acquérir toutes les compétences nécessaires pour manipuler efficacement les données dans le monde professionnel.</p>", "rssSummary" : "<h2 style=\"font-size: 30px;\"><strong><span style=\"color: #000000;\">Comprendre les langages de manipulation de données</span></strong></h2>\n<p>Les <strong>langages de manipulation de données</strong> (ou DML, pour Data Manipulation Language) sont conçus pour permettre aux utilisateurs d’interagir avec les données d'une base de données. Ils offrent un ensemble de commandes qui facilitent la sélection, l'insertion, la modification ou la suppression des données. Ces langages, au cœur des systèmes de gestion de bases de données, sont indispensables pour les <a href=\"/fr-fr/metiers/data-analyst\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">Data Analysts</span></a>, les <a href=\"/fr-fr/metiers/developpeur-web\" rel=\"noopener\"><span style=\"font-weight: bold;\">développeurs</span></a> et tous ceux qui gèrent de grandes quantités d'informations au quotidien.</p>\n", "rssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/concentrated-young-african-man-sitting-coworking.jpg", "scheduledUpdateDate" : 0, "screenshotPreviewTakenAt" : 1727676001695, "screenshotPreviewUrl" : "https://cdn1.hubspot.net/hubshotv3/prod/e/0/dd83f936-0deb-4152-a659-ae082518cbf2.png", "sections" : { }, "securityState" : "NONE", "siteId" : null, "slug" : "fr-fr/blog/quels-sont-les-langages-de-manipulation-de-données", "stagedFrom" : null, "state" : "PUBLISHED", "stateWhenDeleted" : null, "structuredContentPageType" : null, "structuredContentType" : null, "styleOverrideId" : null, "subcategory" : "normal_blog_post", "syncedWithBlogRoot" : true, "tagIds" : [ 103173212302, 112529293687 ], "tagList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1682323659406, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 112529293687, "label" : "Décryptage", "language" : "fr-fr", "name" : "Décryptage", "portalId" : 2902314, "slug" : "décryptage", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1689243063828 } ], "tagNames" : [ "Data & I.A.", "Décryptage" ], "teamPerms" : [ ], "templatePath" : "", "templatePathForRender" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "textToAudioFileId" : null, "textToAudioGenerationRequestId" : null, "themePath" : null, "themeSettingsValues" : null, "title" : "Quels sont les langages de manipulation de données ?", "tmsId" : null, "topicIds" : [ 103173212302, 112529293687 ], "topicList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1682323659406, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 112529293687, "label" : "Décryptage", "language" : "fr-fr", "name" : "Décryptage", "portalId" : 2902314, "slug" : "décryptage", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1689243063828 } ], "topicNames" : [ "Data & I.A.", "Décryptage" ], "topics" : [ 103173212302, 112529293687 ], "translatedContent" : { }, "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "tweet" : null, "tweetAt" : null, "tweetImmediately" : false, "unpublishedAt" : 0, "updated" : 1727676000897, "updatedById" : 50704370, "upsizeFeaturedImage" : false, "url" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/quels-sont-les-langages-de-manipulation-de-données", "useFeaturedImage" : true, "userPerms" : [ ], "views" : 0, "visibleToAll" : null, "widgetContainers" : { }, "widgetcontainers" : { }, "widgets" : { } }){% endraw %}