Ingénieur data → Architecte Données
Une transition réaliste de Ingénieur data vers Architecte Données : compétences transférables, écarts à combler, plan d’apprentissage étape par étape et routes alternatives. Recouvrement de compétences estimé 60 %. Difficulté : Moyenne.
Difficulté: Moyenne6 étapesDurée: 9 à 13 moisRecouvrement: 60%
Transition de Ingénieur data vers Architecte Données.
Compétences transférables
- Data architecture
- Data modelling
- Data warehousing
- Data governance
- Big data platforms
Compétences à acquérir
- Pipelines & ETL/ELT
- Documentation
- Mentoring
Plan d'apprentissage étape par étape
1. Capitaliser sur votre expérience de Ingénieur data
2–4 semaines
Capitaliser sur
- Data architecture
- Data modelling
- Data warehousing
- Data governance
Cartographier les compétences transférables — Data architecture, Data modelling, Data warehousing — face aux besoins d’un Architecte Données.
2. Apprendre le cœur du rôle de Architecte Données
6–10 semaines
Apprendre
- Pipelines & ETL/ELT
- Documentation
Technologies
DatabricksS3Azure Data Lake
Combler en priorité les écarts les plus importants : Pipelines & ETL/ELT, Documentation.
3. Maîtriser les compétences avancées de Architecte Données
6–10 semaines
Apprendre
Technologies
Power BITableauGitHub
Maîtriser les sujets avancés : Mentoring.
4. Devenir productif sur la chaîne d’outils de Architecte Données
4–8 semaines
Technologies
DatabricksS3Azure Data LakePower BITableauGitHub
Être à l’aise avec Databricks, S3, Azure Data Lake et le reste de la stack cible.
5. Pratiquer le travail de Architecte Données en conditions réelles
4–8 semaines
Livrer un projet personnel ou prendre des tâches de Architecte Données au travail.
6. Se certifier et se positionner comme Architecte Données
4–8 semaines
Technologies
Google Cloud Professional Data EngineerDatabricks Certified Data EngineerTOGAF 9 Foundation
Mettre à jour CV et LinkedIn autour de Architecte Données, puis postuler aux postes cibles.