12 semaines · intensif
Pour qui a une échéance
Environ 8 heures par semaine, en 1 cycle centrés sur les écarts qui pèsent le plus.
Métier en 2026 et 2027
A Data Solutions Architect designs how data is modeled, moved, stored and governed so that analytics and machine learning can rely on it. The role grows from building sound warehouse models and pipelines to setting platform-wide contracts, streaming and ML data infrastructure.
Contenu revu le 20 octobre 2026
Mid-level
Is accountable for the design of a data domain end to end: storage layer, warehouse, and the metadata that makes it traceable.
You now choose between a lakehouse and a warehouse layout for a domain and own its lineage and catalog, not just the tables. The change from junior is that your designs are adopted by other teams rather than only reviewed.
Score moyen exigé : 72 %
Dimensional Modeling
Pourquoi : Lets you model slowly changing dimensions and shared conformed dimensions across several fact tables, so two teams report the same customer count.
Normalization Patterns
Pourquoi : Lets you justify a denormalized serving table with measured query cost, instead of denormalizing by habit and inheriting inconsistent copies.
ETL/ELT Patterns
Pourquoi : Lets you pick ELT on a cloud warehouse for a new domain and design idempotent loads, so a rerun after an outage does not duplicate rows.
Orchestration Tools
Pourquoi : Lets you structure cross-team dependencies and backfills in the orchestrator so a late upstream dataset does not trigger a chain of manual reruns.
Lakehouse Architecture
Pourquoi : Lets you lay out bronze, silver and gold layers on an open table format, so raw files become reliable, queryable tables with ACID guarantees.
Warehouse Design
Pourquoi : Lets you size warehouses, separate workloads and tune a slow query, so a heavy month-end job stops starving the executive dashboards.
Data Lineage
Pourquoi : Lets you trace a wrong dashboard number back to the source column and list which reports a schema change would break before it ships.
Data Cataloging
Pourquoi : Lets you set up a catalog and business glossary so an analyst finds the certified revenue table instead of building a third unofficial copy.
Chaque niveau de ce métier correspond à un parcours d'étude. Lisez gratuitement la carte complète des sujets, puis mesurez votre niveau.
12 semaines · intensif
Environ 8 heures par semaine, en 1 cycle centrés sur les écarts qui pèsent le plus.
40 semaines · régulier
Environ 4 heures par semaine, en 3 cycles. Chaque cycle reprend ce qui reste du précédent.
A Data Solutions Architect designs how data is modeled, moved, stored and governed so that analytics and machine learning can rely on it. The role grows from building sound warehouse models and pipelines to setting platform-wide contracts, streaming and ML data infrastructure.
Data Solutions Architect est cartographié en 4 niveaux : Junior, Mid-level, Senior et Expert. Ouvrez chaque niveau ci-dessus pour voir les compétences à prouver.
Le plan propose 2 rythmes : 12 semaines par niveau, à raison d'environ 8 heures par semaine (intensif) et 40 semaines par niveau, à raison d'environ 4 heures par semaine (régulier).
Une séance d'étude pour chaque nouveau sujet, à votre niveau.
Des leçons pratiques sur l'usage de l'IA au quotidien dans votre métier.
Chaque exigence est prouvée par la mesure, pas par une case cochée.
À la fin de chaque cycle, vous voyez ce qui a progressé et ce qui est reporté.
Un court diagnostic mesure les compétences que vous avez déjà. Le parcours commence là.