Ingénieur support applicatif → Ingénieur data

Une transition réaliste de Ingénieur support applicatif vers Ingénieur data : compétences transférables, écarts à combler, plan d’apprentissage étape par étape et routes alternatives. Recouvrement de compétences estimé 20 %. Difficulté : Difficile.

Difficulté: Difficile7 étapesDurée: 16 à 20 moisRecouvrement: 20%

Transition de Ingénieur support applicatif vers Ingénieur data.

Compétences à acquérir

  • Orchestration (Airflow)
  • Data modelling
  • Spark / distributed processing
  • Cloud data platforms
  • Streaming (Kafka)
  • CI/CD & testing

Plan d'apprentissage étape par étape

  1. 1. Capitaliser sur votre expérience de Ingénieur support applicatif

    2–4 semaines

    Cartographier vos forces face au rôle de Ingénieur data.

  2. 2. Combler les écarts partiels vers Ingénieur data

    3–6 semaines

    Renforcer

    • SQL
    • Python

    Amener SQL, Python au niveau requis par un Ingénieur data.

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

    6–10 semaines

    Apprendre

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

    Technologies

    AirflowdbtSpark

    Combler en priorité les écarts les plus importants : Orchestration (Airflow), Data modelling, Cloud data platforms.

  4. 4. Maîtriser les compétences avancées de Ingénieur data

    6–10 semaines

    Apprendre

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

    Technologies

    SnowflakeBigQueryRedshift

    Maîtriser les sujets avancés : Spark / distributed processing, Streaming (Kafka), CI/CD & testing.

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

    4–8 semaines

    Technologies

    AirflowdbtSparkSnowflakeBigQueryRedshiftTerraformKubernetes

    Être à l’aise avec Airflow, dbt, Spark 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