Développeur backend → Ingénieur data
Une transition réaliste de Développeur backend vers Ingénieur data : compétences transférables, écarts à combler, plan d’apprentissage étape par étape et routes alternatives. Recouvrement de compétences estimé 50 %. Difficulté : Moyenne.
Difficulté: Moyenne6 étapesDurée: 9 à 13 moisRecouvrement: 50%
Transition de Développeur backend vers Ingénieur data.
Compétences transférables
- Python
- Data modelling
- Cloud data platforms
- CI/CD & testing
Compétences à acquérir
- SQL
- Orchestration (Airflow)
- Spark / distributed processing
- Streaming (Kafka)
Plan d'apprentissage étape par étape
1. Capitaliser sur votre expérience de Développeur backend
2–4 semaines
Capitaliser sur
- Python
- Data modelling
- Cloud data platforms
- CI/CD & testing
Cartographier les compétences transférables — Python, Data modelling, Cloud data platforms — face aux besoins d’un Ingénieur data.
2. Apprendre le cœur du rôle de Ingénieur data
6–10 semaines
Apprendre
- SQL
- Orchestration (Airflow)
Technologies
AirflowdbtSpark
Combler en priorité les écarts les plus importants : SQL, Orchestration (Airflow).
3. Maîtriser les compétences avancées de Ingénieur data
6–10 semaines
Apprendre
- Spark / distributed processing
- Streaming (Kafka)
Technologies
SnowflakeBigQueryRedshift
Maîtriser les sujets avancés : Spark / distributed processing, Streaming (Kafka).
4. Devenir productif sur la chaîne d’outils de Ingénieur data
4–8 semaines
Technologies
AirflowdbtSparkSnowflakeBigQueryRedshiftAWSGCP
Être à l’aise avec Airflow, dbt, Spark et le reste de la stack cible.
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. 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.