Maîtrise les standards techniques attendus d’un profil senior.
L’objectif n’est pas seulement de savoir-faire, mais de construire des solutions maintenables, lisibles et reprises facilement par une équipe.
Tu développes les techniques plus matures de l'industrie pour devenir un profil credible.

Sujets abordés : 

• SQL Advanced : Maîtriser SQL reste indispensable pour écrire des transformations robustes, optimiser les requêtes et raisonner proprement sur la donnée.
• Python Advanced : Python permet de construire des pipelines, manipuler la donnée, automatiser des tâches et produire du code exploitable en environnement data.
• Bash / CLI : La ligne de commande aide à gagner en efficacité, automatiser des actions simples et être plus autonome dans un environnement technique.
• Git : Git est la base pour versionner son code, collaborer proprement et sécuriser les évolutions dans un projet d’équipe.
• Data Modeling : Le data modeling permet de structurer la donnée de façon claire, exploitable et maintenable pour les usages analytics et métier.
• Power BI : Power BI aide à transformer une donnée bien modélisée en visualisations utiles pour le business et la prise de décision.
• Clean Code / Software Engineering Principles : Ces principes permettent d’écrire du code lisible, testable et maintenable, avec une logique attendue sur des environnements plus matures.

Monte en niveau sur les sujets qui font la différence en environnement réel : orchestration, conteneurisation, CI/CD, automatisation et fiabilité des traitements data.
Tu apprends à concevoir des pipelines plus robustes, plus observables et plus simples à exploiter en production.
Le but : passer d’un profil qui exécute à un profil capable de sécuriser, structurer et industrialiser un écosystème data.

Outils abordés : 

Docker : Docker permet de standardiser les environnements, éviter les écarts entre machines et rendre les projets plus fiables à exécuter.

GitHub Actions & CI/CD : GitHub Actions permet d’automatiser certains contrôles, déploiements et workflows pour gagner en qualité et en rigueur.

Apache Airflow : Airflow sert à orchestrer les pipelines data, planifier les traitements et superviser les dépendances entre tâches.

Spark & Distributed Processing : Spark aide à traiter de gros volumes de données de manière distribuée et à comprendre les enjeux de performance à plus grande échelle.

Approprie-toi les services AWS les plus utilisés en Data Engineering pour concevoir des architectures modernes, scalables et alignées avec les standards entreprise.
Tu comprends mieux comment assembler stockage, processing, orchestration, sécurité et infrastructure dans un environnement cloud cohérent.
Tu gagnes en hauteur de vue technique pour contribuer à des décisions d’architecture avec une posture plus senior.

Outils abordés :

• Terraform et Infrastructure as Code (IaC): Terraform aide à gérer l’infrastructure comme du code, pour rendre les environnements plus propres, reproductibles et auditables.
• Amazon S3 : S3 est la brique de stockage centrale pour de nombreux projets data dans AWS, simple, scalable et largement utilisée.
• AWS Lambda : Lambda permet d’exécuter de petits traitements ou automatisations sans gérer d’infrastructure serveur.
• AWS Glue : Glue est utilisé pour construire et orchestrer des jobs ETL dans l’écosystème AWS.
• Amazon Athena : Athena permet d’interroger des données directement dans S3 avec SQL, sans infrastructure lourde à maintenir.
• Amazon Redshift : Redshift est un data warehouse cloud utilisé pour les usages analytiques, la BI et les performances sur de gros volumes.
• IAM : IAM est indispensable pour gérer les accès et appliquer des bonnes pratiques de sécurité dans un environnement cloud.
• CloudWatch : CloudWatch permet de superviser des services AWS, centraliser des logs et suivre des métriques importantes.
• EventBridge : Ces services permettent de connecter des composants entre eux, gérer des événements et construire des architectures plus découplées.
• AWS EMR : AWS EMR permet de lancer des traitements distribués à grande échelle, notamment avec Spark, sur des volumes de données importants.

• Iceberg : Apache Iceberg permet de gérer des tables analytiques modernes avec versioning, évolution de schéma et meilleures performances sur les gros volumes.

• Amazon Kinesis : Amazon Kinesis sert à ingérer et traiter des flux de données en temps réel pour des usages temps réel ou quasi temps réel.

• Amazon QuickSight : QuickSight permet de créer des tableaux de bord et visualisations pour rendre les données accessibles aux équipes métier.

• AWS Lake Formation : Lake Formation aide à mettre en place un data lake gouverné, sécurisé et plus simple à administrer sur AWS.

Là, ce ne sont pas vraiment des “outils” au sens technique.
Je te conseille plutôt de parler de leviers, frameworks ou supports.

• Préparation aux entretiens : Cette partie permet de mieux répondre sur la technique, l’architecture, les choix d’implémentation et les situations complexes.
• Communication d’expert : Savoir expliquer clairement ses décisions techniques est essentiel pour être perçu comme un profil senior.
• Leadership technique : Le leadership technique consiste à influencer, cadrer, transmettre et porter des standards dans une équipe.
• Framework de décision carrière : Un bon framework aide à choisir entre CDI, freelance, évolution interne ou changement de positionnement.
• Personal Branding / Proof of Work : Montrer des projets, recommandations ou retours concrets aide à rendre son expertise crédible aux yeux du marché.