Développeur ETL → Ingénieur data

Une transition réaliste de Développeur ETL vers Ingénieur data : compétences transférables, écarts à combler, plan d’apprentissage étape par étape et routes alternatives. Recouvrement de compétences estimé 62 %. Difficulté : Facile.

Difficulté: Facile7 étapesDurée: 4 à 8 moisRecouvrement: 62%

Transition de Développeur ETL vers Ingénieur data.

Compétences transférables

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

Compétences à acquérir

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

Plan d'apprentissage étape par étape

  1. 1. Capitaliser sur votre expérience de Développeur ETL

    2–4 semaines

    Capitaliser sur

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

    Cartographier les compétences transférables — SQL, Orchestration (Airflow), Data modelling — face aux besoins d’un Ingénieur data.

  2. 2. Combler les écarts partiels vers Ingénieur data

    3–6 semaines

    Renforcer

    • Python

    Amener Python au niveau requis par un Ingénieur data.

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

    6–10 semaines

    Apprendre

    • Spark / distributed processing
    • Streaming (Kafka)

    Technologies

    TerraformKubernetesAWS

    Combler en priorité les écarts les plus importants : Spark / distributed processing, Streaming (Kafka).

  4. 4. Maîtriser les compétences avancées de Ingénieur data

    6–10 semaines

    Apprendre

    • CI/CD & testing

    Technologies

    GCPParquetLinux

    Maîtriser les sujets avancés : CI/CD & testing.

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

    4–8 semaines

    Technologies

    TerraformKubernetesAWSGCPParquetLinux

    Être à l’aise avec Terraform, Kubernetes, AWS et le reste de la stack cible.

  6. 6. 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.

  7. 7. 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