Administrateur de bases de données → Ingénieur data

Compétences transférables

• SQL

Compétences à acquérir

• Python
• Orchestration (Airflow)
• Data modelling
• Spark / distributed processing
• Cloud data platforms
• Streaming (Kafka)

Plan d'apprentissage étape par étape

1. 1. Capitaliser sur votre expérience de Administrateur de bases de données

   2–4 semaines

   Capitaliser sur

   • SQL

   Cartographier les compétences transférables — SQL — face aux besoins d’un Ingénieur data.

2. 2. Apprendre le cœur du rôle de Ingénieur data

   6–10 semaines

   Apprendre

   • Python
   • Orchestration (Airflow)
   • Data modelling
   • Cloud data platforms

   Technologies

   AirflowdbtSpark

   Combler en priorité les écarts les plus importants : Python, Orchestration (Airflow), Data modelling.

3. 3. Maîtriser les compétences avancées de Ingénieur data

   6–10 semaines

   Apprendre

   • Spark / distributed processing
   • Streaming (Kafka)
   • CI/CD & testing

   Technologies

   KafkaSnowflakeBigQuery

   Maîtriser les sujets avancés : Spark / distributed processing, Streaming (Kafka), CI/CD & testing.

4. 4. Devenir productif sur la chaîne d’outils de Ingénieur data

   4–8 semaines

   Technologies

   AirflowdbtSparkKafkaSnowflakeBigQueryRedshiftTerraform

   Être à l’aise avec Airflow, dbt, Spark et le reste de la stack cible.

5. 5. Pratiquer le travail de Ingénieur data en conditions réelles

   4–8 semaines

   Livrer un projet personnel ou prendre des tâches de Ingénieur data au travail.

6. 6. Se certifier et se positionner comme Ingénieur data

   4–8 semaines

   Technologies

   Google Professional Data EngineerAWS Data Analytics Specialtydbt Analytics Engineering

   Mettre à jour CV et LinkedIn autour de Ingénieur data, puis postuler aux postes cibles.

Routes alternatives

• Ingénieur support applicatif → Ingénieur data
• DBA senior → Ingénieur data
• Développeur backend → Ingénieur data
• Développeur Python → Ingénieur data