Ingénieur Qualité Données → 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. 1. Capitaliser sur votre expérience de Ingénieur Qualité Données

   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. 2. Apprendre le cœur du rôle de Ingénieur data

   6–10 semaines

   Apprendre

   • SQL
   • Orchestration (Airflow)

   Technologies

   SparkKafkaRedshift

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

3. 3. Maîtriser les compétences avancées de Ingénieur data

   6–10 semaines

   Apprendre

   • Spark / distributed processing
   • Streaming (Kafka)

   Technologies

   TerraformKubernetesAWS

   Maîtriser les sujets avancés : Spark / distributed processing, Streaming (Kafka).

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

   4–8 semaines

   Technologies

   SparkKafkaRedshiftTerraformKubernetesAWSGCPParquet

   Être à l’aise avec Spark, Kafka, Redshift 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
• Administrateur de bases de données → Ingénieur data
• DBA senior → Ingénieur data
• Développeur backend → Ingénieur data