Data engineer vs data scientist : Quelle est la différence ?

Écrit par Coursera Staff • Mise à jour à

Découvrez les carrières d'ingénieur de données (data engineers) et de scientifique de données (data scientist) et leurs différences en termes de responsabilités, de compétences et d'exigences en matière d'éducation.

[Image en vedette] Un ingénieur en données et un scientifique en données collaborent à un bureau avec un ordinateur portable, des documents et une calculatrice.

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Les ingénieurs et les scientifiques des données (aussi appelés couramment data engineer vs data scientist) permettent aux entreprises de mettre en œuvre des stratégies pour exploiter les données et fournir des mesures précieuses. Dans le monde d'aujourd'hui, les données sont largement accessibles et sont utiles pour optimiser les pratiques commerciales, telles que la maximisation de la rentabilité et l'amélioration de l'efficacité des opérations commerciales. Cependant, les données seules ne sont pas suffisantes, il faut des professionnels tels que les ingénieurs et les scientifiques des données pour transformer de grandes quantités de données en informations utilisables. Selon la taille de l'organisation, les scientifiques des données peuvent jouer à la fois le rôle d'ingénieurs des données et de scientifiques des données, la science des données étant le domaine le plus vaste. Sinon, les ingénieurs et les scientifiques des données travaillent souvent ensemble sur les mêmes projets, les ingénieurs des données soutenant l'architecture utilisée par les scientifiques des données.

Que fait un ingénieur des données ?

Les ingénieurs de données conçoivent et développent l'infrastructure nécessaire au traitement, au stockage et à l'analyse des données. Comparer un data engineer vs data scientist permet de mieux comprendre leurs rôles distincts au sein d'une organisation. Le travail des ingénieurs de données facilite l'accès aux données pour les data engineer vs data scientist, les analystes ou d'autres membres d'une organisation. Non seulement l'accessibilité est importante pour la valeur des données et les perspectives qu'elles peuvent offrir, mais la qualité des données l'est tout autant. Les ingénieurs de données veillent à ce que les données soient de haute qualité afin d'en maximiser l'utilisation. 

Les données de haute qualité présentent certaines caractéristiques telles que l'exhaustivité, la pertinence et l'exactitude. Les ingénieurs des données utilisent également le processus ETL (extraction, transformation, chargement), qui permet d'intégrer des données provenant de sources multiples dans un lieu ou un système unique, tel qu'un entrepôt de données. Les pipelines ETL sont une forme courante d'architecture des données et les ingénieurs des données peuvent mettre en œuvre ces pipelines pour automatiser le processus, ce qui est essentiel dans une comparaison data engineer vs data scientist.

Les responsabilités de l'ingénieur de données peuvent varier, certains concentrant la majorité de leur travail sur les bases de données, tandis que d'autres consacrent plus de temps à l'ingénierie du pipeline de données. L'ingénierie des données appliquée aux bases de données implique la création ou la maintenance de bases de données complexes et de grande taille, ainsi que la recherche de moyens d'optimiser les performances. Les ingénieurs de données spécialisés dans les pipelines se concentrent davantage sur la transformation des données afin de les rendre plus accessibles à des fins d'analyse, ce qui différencie clairement un data engineer vs data scientist.

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Compétences de l'ingénieur de données

L'ingénieur de données doit posséder diverses compétences techniques, notamment les suivantes :

  • Programmation : La connaissance des langages de programmation est essentielle pour concevoir et maintenir l'architecture des données. Parmi les langages de programmation couramment utilisés par les ingénieurs des données figurent Python, Java et Scala.

  • Systèmes de base de données et d'entreposage de données : Lorsqu'ils travaillent avec des bases de données, des compétences telles que SQL permettent aux ingénieurs des données d'accéder aux bases de données et d'y naviguer. Toutes ces données ont également besoin d'un endroit pour être stockées, ce qui dépend des entrepôts de données construits par les ingénieurs de données.

  • Compétences analytiques : Travailler avec des données signifie que les ingénieurs de données ont besoin d'un esprit analytique afin d'identifier les opportunités d'améliorer les systèmes et d'optimiser l'utilisation des données.

Que fait un scientifique de données ?

Les data engineer vs data scientist utilisent une combinaison de différentes méthodes et concepts techniques afin de développer à partir des données des connaissances qui permettent aux organisations de prendre des décisions éclairées. Ces techniques font appel aux statistiques, à la programmation, à l'apprentissage automatique, à l'intelligence artificielle et à d'autres outils d'analyse avancés tels que la modélisation prédictive. En appliquant leurs compétences aux connaissances spécifiques à l'activité d’une organisation, les scientifiques des données sont en mesure de fournir à celle-ci des informations précieuses dans plusieurs domaines, illustrant bien la distinction data engineer vs data scientist.

Dans certaines organisations, les scientifiques des données peuvent également assumer de nombreuses responsabilités d'un ingénieur des données, telles que la gestion des bases de données et l'organisation des données afin de garantir l'utilisation d'informations de haute qualité. Toutefois, les scientifiques des données se distinguent des ingénieurs des données lorsqu'il s'agit d'obtenir des informations réelles à partir des données, ainsi que de donner des représentations visuelles des données de la science des données, de façon à présenter les résultats de manière plus simple pour un public techniquement moins compétent.

https://www.coursera.org/specializations/data-engineering-foundations 

Compétences des scientifiques de données

Les scientifiques de données possèdent un grand nombre de compétences similaires à celles des ingénieurs de données, puisqu'ils remplissent les fonctions des deux en fonction de l'employeur. Il se peut qu'ils n'aient pas le même niveau de connaissances dans des domaines spécifiques de l'ingénierie des données, mais dans l'ensemble, l'ensemble des compétences d'un scientifique des données a tendance à être plus polyvalent. Voici quelques-unes des compétences clés que vous devez acquérir pour faire carrière en tant que data scientist :

  • Programmation : Les langages de programmation les plus utilisés en science des données sont Python, R, Java, Scala et SQL.

  • Structures de données et algorithmes : La connaissance des structures de données et des algorithmes aide les scientifiques des données à stocker et à récupérer les données, et les algorithmes d'apprentissage automatique sont capables de produire des modèles capables de limiter l'erreur humaine.

  • Traitement des données : Les compétences en matière de gestion des données permettent aux scientifiques des données de transformer des données brutes en données utilisables en supprimant les valeurs aberrantes et les données incomplètes ou inutiles et en fusionnant des données provenant de sources multiples.

  • Probabilité et statistiques : La mise en œuvre de techniques impliquant les probabilités et les statistiques permet aux scientifiques des données d'analyser les données, en plus de produire des modèles prédictifs pour identifier les tendances futures.

  • Visualisation des données : La maîtrise des outils de visualisation tels que Tableau estcompétences précieuse des data scientists. Les langages de programmation courants de la science des données, Python et R, disposent également de bibliothèques et de progiciels permettant de transformer vos données en représentations graphiques.

Formation requise pour les ingénieurs et les scientifiques des données

Les exigences en matière de formation des ingénieurs des données et des scientifiques des données sont similaires, car les responsabilités et les compétences des uns et des autres se recoupent en partie. Pour les deux postes, il est généralement nécessaire d'être titulaire d’un diplôme de niveau bac + 5 voire d’un doctorat dans un domaine pertinent. Il peut s'agir de diplômes en informatique, en science des données, en ingénierie informatique, en mathématiques ou en statistiques. Pour le poste de data engineer, un niveau bac + 2 ou bac + 3 complété par une première expérience peut aussi convenir [1, 2]. Il existe d'autres options de formation, notamment des formations accélérées et des certifications. Vous pouvez également obtenir des spécialisations et certificats professionnels, tels que la spécialisation Google Cloud Database Engineer ou le certificat professionnel Google Data Analytics. Ceux-ci sont utiles pour développer certaines des compétences plus spécifiques et techniques en ingénierie des données et en science des données dont vous avez besoin pour réussir.

Salaires et perspectives d'emploi

Selon Glassdoor, les ingénieurs de données ont en France un salaire annuel moyen de 45 000 € [3], tandis que les scientifiques de données gagnent 48 000 € [4]. Outre leur rémunération élevée, les postes liés aux données présentent de solides perspectives pour les années à venir. L’étude « Les métiers en 2030 » de France Stratégie prévoit une augmentation de 26 pour cent des postes d’ingénieurs de l’informatique entre 2019 et 2030 [5].

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Sur Coursera, vous pouvez trouver des cours très bien notés pour vous aider à franchir la prochaine étape pour devenir un ingénieur de données ou un scientifique de données. Le parcours Data Engineering Foundations Specialization d'IBM offre la possibilité de développer vos compétences en Python et en SQL pour gérer des bases de données ainsi que d'autres concepts fondamentaux d'ingénierie des données. Introduction to Data Science in Python de l'Université du Michigan est un autre cours où vous pouvez apprendre les bases de la programmation Python et les techniques de manipulation de données en utilisant la bibliothèque de science des données Python Pandas.

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Sources de l’article

1

APEC. « Data engineer F/H, https://www.apec.fr/tous-nos-metiers/informatique/data-engineer.html. » Consulté le 11 juillet 2024.

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