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Photo d’origine : Un poteau de signalisation de sentier à l'entrée d'un chemin de colline
Description
Un poteau de signalisation de sentier à l'entrée d'un chemin de colline
Source
Andy Li · page d’origine
Licence
CC0 Domaine public
Photo d’origine, non retouchée. L’arrière-plan en est une version stylisée par le site.

Parcours de lecture

Cette rubrique est trop vaste pour être lue d'un bloc. Ce fichier propose des parcours par profil (novice, praticien, expert, chef de projet data, développeur BI, formateur) et par durée…

Guide≈ 5 min de lectureVérifiéContrôle effectuéLes faits, chiffres et références ont été contrôlés au regard des sources citées dans la fiche.Rédaction assistée par IA ; sources citées en bas de page. Une erreur ? Signalez-la via le site clement13.net.Lecture
En bref

Cette rubrique est trop vaste pour être lue d'un bloc. Ce fichier propose des parcours par profil (novice, praticien, expert, chef de projet data, développeur BI, formateur) et par durée (une journée, une semaine, un mois). Chaque étape est un lien ; les temps indiqués sont des ordres de grandeur de lecture attentive, hors exercices.

Sur cette page
  1. Choisir son parcours
  2. Parcours par profil
    1. 🟢 Novice
    2. 🟡 Praticien
    3. 🔴 Expert
    4. Chef de projet data
    5. Développeur BI
    6. Formateur
  3. Parcours par durée
    1. En 1 journée (environ 6 heures de lecture)
    2. En 1 semaine
    3. En 1 mois
  4. Parcours thématiques courts
  5. Comment mesurer sa progression
  6. Voir aussi

Niveau : 🟢→🔴

Choisir son parcours#

Votre situation Parcours
Je découvre le métier ou la discipline Novice
Je pratique, je veux outiller et industrialiser Praticien
Je décide, j'arbitre, je forme Expert
Je pilote un projet de données Chef de projet data
Je construis modèles et rapports Power BI Développeur BI
Je prépare une formation ou un atelier Formateur

Dans tous les cas, gardez ouvert le glossaire et lisez NOTATION avant le premier comparatif.

Parcours par profil#

🟢 Novice#

Objectif : comprendre le vocabulaire et les grandes familles de méthodes et d'outils. Durée : environ 1 à 2 semaines à raison d'une heure par jour.

  1. Glossaire — parcourir, ne pas apprendre.
  2. Fondamentaux de la conduite de projet
  3. Scrum, le cadre, puis Scrum en pratique
  4. Panorama des systèmes de gestion de source
  5. Git en profondeur, sections 🟢 seulement
  6. Vue d'ensemble : SQL Server en SaaS
  7. Bonnes pratiques Power BI transverses, sections 🟢
✅ Bonne pratique

Un novice progresse plus vite en fabriquant : créez un dépôt, deux branches, une fusion avec conflit, avant de lire la comparaison des GDS.

🟡 Praticien#

Objectif : choisir ses outils, structurer son flux, industrialiser. Durée : 2 à 4 semaines.

  1. Scrum et data
  2. Comparatif des méthodes, puis Choisir et hybrider
  3. Git contre TFVC, Stratégies de branches
  4. Gestion de source pour SQL et Power BI
  5. CI/CD, puis CI/CD pour la data
  6. Architecture SQL Server en SaaS et ses pièges
  7. Checklist de projet de reporting

🔴 Expert#

Objectif : arbitrer, mesurer, élever la maturité d'une équipe. Durée : 1 mois, en parallèle de l'activité.

  1. Méthodes spécifiques data et Pièges et bonnes pratiques
  2. Les quatre matrices de maturité : lire d'abord les README (PI, DL, PD, BI)
  3. Auto-évaluation de l'équipe, puis plan de progression sur 2 ou 3 thèmes
  4. Comparatif OneLake contre SQL Server et les deux séries d'architecture (OneLake, SQL Server)
  5. IA — synthèse transverse

Chef de projet data#

Objectif : cadrer, planifier, livrer, faire adopter. Durée : 1 à 2 semaines.

  1. Fondamentaux puis Méthodes spécifiques data
  2. Cadrage, valeur et cas d'usage
  3. Qualité des données et Recette et validation métier
  4. Adoption et conduite du changement
  5. Gestion des risques et Planification et estimation
  6. Outils de planification, Métriques et reporting de projet
  7. Checklist de projet de reporting

Développeur BI#

Objectif : modèles solides, DAX maîtrisé, sécurité, industrialisation. Durée : 2 à 3 semaines.

  1. Modèle sémantique et Mesures et calculs DAX
  2. Sécurité RLS et accès
  3. Performance et volumétrie
  4. Versionnement et industrialisation des rapports avec GDS pour SQL et Power BI
  5. Tests et fiabilité des chiffres
  6. Bonnes pratiques Power BI transverses
  7. Accessibilité et multilingue
  8. CI/CD pour la data

Formateur#

Objectif : construire un atelier ou un cursus à partir de cette rubrique. Durée : une demi-journée de préparation par module.

  1. Choisir le niveau cible (🟢, 🟡 ou 🔴) : les sections sont balisées, donc découpables.
  2. Utiliser les exemples 🧪 comme exercices et les pièges ⚠️ comme études de cas.
  3. Faire pratiquer l'auto-évaluation en atelier : chaque participant note un thème, puis on confronte les preuves.
  4. Appuyer le module sur les comparatifs : méthodes, outils, architectures ; demander aux stagiaires de les refaire avec leurs poids.
  5. Sources complémentaires : Bibliographie et ressources.
💡 Astuce d'expert

Ne présentez jamais les notes comme des vérités : faites-les contester. C'est dans la contestation argumentée que l'apprentissage a lieu.

Parcours par durée#

En 1 journée (environ 6 heures de lecture)#

Créneau Lecture
Matin (2 h) Fondamentaux · Comparatif des méthodes · Scrum et data
Midi (1 h) Panorama des GDS · Git contre TFVC
Après-midi (2 h) CI/CD pour la data · Comparatif OneLake / SQL Server
Fin de journée (1 h) Notation, puis 1 thème de matrice au choix pour voir à quoi ressemble la mesure

En 1 semaine#

Jour Dossier Fichiers
1 Conduite de projet 01, 02, 03, 04
2 Conduite de projet 05, 06, 08, 09
3 Outils Panorama, Git, TFVC, Git contre TFVC, branches
4 Outils et CI/CD GDS et SQL/BI, Azure DevOps, CI/CD, CI/CD data
5 Reporting Power BI README, OneLake, SQL Server, comparatif, checklist

En 1 mois#

Semaine Programme
1 Conduite de projet, fichiers 01 à 09 (README du dossier)
2 Outils (fichiers 01 à 12, README)
3 Reporting Power BI, fichiers 01 à 11, en alternant série OneLake et série SQL Server
4 Matrices de maturité : lire les quatre README, faire l'auto-évaluation d'une matrice, choisir 2 thèmes à progresser, planifier
⚠️ Piège

Lire sans pratiquer. Symptôme : on retient le vocabulaire mais pas les réflexes. Remède : à chaque fin de semaine, appliquez un seul enseignement dans votre projet réel (une règle de branche, une définition de « terminé », un test de réconciliation).

Parcours thématiques courts#

Thème Chemin
Passer de TFVC à Git Git contre TFVC → Stratégies de branches → GDS et SQL/BI → Matrice DL : gestion de version
Fiabiliser les chiffres Qualité des données → Tests et fiabilité des chiffres → Recette métier
Automatiser la livraison CI/CD → CI/CD data → Matrice DL : CI/CD → DataOps
Choisir une architecture de reporting OneLake vue d'ensemble → SQL Server vue d'ensemble → Comparatif
Introduire l'IA IA et conduite de projet → IA et outils → IA — synthèse transverse

Comment mesurer sa progression#

  • Après chaque parcours, notez trois décisions que vous prendrez différemment. Si la liste est vide, relisez les encadrés ⚠️.
  • Faites l'auto-évaluation au début, puis tous les six mois : le score évolue lentement, c'est normal.
  • Évitez de comparer votre score à celui d'une autre équipe (voir la loi de Goodhart).

Voir aussi#

✻ Rédigé par Claude Sonnet 5.5