DBA senior → Ingénieur data

Une transition réaliste de DBA senior vers Ingénieur data : compétences transférables, écarts à combler, plan d’apprentissage étape par étape et routes alternatives. Recouvrement de compétences estimé 24 %. Difficulté : Difficile.

Difficulté: Difficile6 étapesDurée: 16 à 20 moisRecouvrement: 24%

Transition de DBA senior vers Ingénieur data.

Compétences transférables

  • Data modelling
  • Cloud data platforms

Compétences à acquérir

  • SQL
  • Python
  • Orchestration (Airflow)
  • Spark / distributed processing
  • Streaming (Kafka)
  • CI/CD & testing

Plan d'apprentissage étape par étape

  1. 1. Capitaliser sur votre expérience de DBA senior

    2–4 semaines

    Capitaliser sur

    • Data modelling
    • Cloud data platforms

    Cartographier les compétences transférables — Data modelling, Cloud data platforms — face aux besoins d’un Ingénieur data.

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

    6–10 semaines

    Apprendre

    • SQL
    • Python
    • Orchestration (Airflow)

    Technologies

    SQLAirflowdbt

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

  3. 3. Maîtriser les compétences avancées de Ingénieur data

    6–10 semaines

    Apprendre

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

    Technologies

    SparkSnowflakeBigQuery

    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

    SQLAirflowdbtSparkSnowflakeBigQueryRedshiftDocker

    Être à l’aise avec SQL, Airflow, dbt 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