Data Scientist VS Data Engineer : quelles sont leurs différences et leur rôle au sein d’une équipe Data ?

Vous vous demandez ce qui différencie le Data Scientist vs le Data Engineer ?

Dans les métiers de la Data et de la Business Intelligence, ces deux métiers ont le vent en poupe.

Que font-ils concrètement ? En quoi sont-ils complémentaires et quelles sont leurs différences ? Nous vous disons tout !

Qu’est ce qu’un Data Scientist ?

Le Data Scientist travaille quotidiennement avec des données complexes et déstructurées. En s'appuyant sur une solide expertise métier et des compétences techniques, ce professionnel manipule les données afin qu’elles puissent être exploitées. 

Le métier de Data Scientist a pour but de :

• résoudre les problématiques des entreprises, 
• guider les décisions stratégiques,
• améliorer les offres proposées aux clients.

Tout comme le Data Analyst, le Data Scientist utilise diverses techniques, telles que le Data Mining, le Machine Learning, les statistiques, ainsi que des technologies de l'information (langage SQL, Hadoop, Java, Python, Hive, Pig). 

Faut-il des compétences particulières pour devenir Data Scientist ?

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Les compétences nécessaire pour devenir un bon analyste de données sont autant fonctionnelles qu’organisationnelles :

• Des connaissances en programmation, qui renforcent son expertise en statistiques et permettent de développer ses propres outils d’analyse.
• L’analyse quantitative, afin d’améliorer la qualité de ses analyses expérimentales, adapter sa stratégie en fonction des données et de mettre en œuvre des techniques d'apprentissage automatique.
• Une forte capacité de communication, afin de permettre au Data Scientist de mieux exploiter ses autres compétences.
• L’esprit d’équipe, en tenant compte des commentaires et en partageant ses connaissances avec son équipe.

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Quel est le salaire d’un Data Scientist ?

Chaque année, la rémunération du Data Scientist continue d’augmenter, avec des offres toujours plus nombreuses.

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Quel est le salaire d’un Data Scientist Junior ?

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Quel est le salaire d’un Data Scientist Senior ?

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Qu’est ce qu’un Data Engineer ?

En tant que premier maillon de la chaîne de traitement des données, le rôle du Data Engineer est de développer des outils et des solutions pour gérer le traitement de vastes ensembles de données. Il est chargé de concevoir, développer, construire et entretenir des systèmes appelés « Data Warehouse » (entrepôt de données). C'est dans ce référentiel de données que l'équipe de Data Science trouve la matière nécessaire pour mener des analyses de qualité.

Comme tous les experts Data, le Data Engineer dispose d’une panoplie d’outils pour aller au bout de ses missions : Hadoop, Airflow, AWS, Power BI, Grafana…

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Faut-il des compétences particulières pour devenir Data Engineer ?

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Le métier de Data Engineer exige un socle de compétences assez large :

• La capacité de créer des pipelines de données fiables, tout en veillant à leur fiabilité et à leur qualité pour une analyse ultérieure.
• Une parfaite maîtrise du SQL.
• La capacité de combiner les sources de données de manière cohérente et efficace, pour construire un référentiel de données complet et précis.
• Une connaissance des techniques de modélisation des données.
• Une solide compréhension des outils d'intégration de données (ETL).
• De solides compétences en développement informatique et en codage.

Par ailleurs, l'ingénieur des données doit se doter de soft skills, avec la capacité de travailler en équipe. 

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Quel est le salaire d’un Data Engineer ?

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Parmi les métiers Data les plus recherchés par les entreprises en 2024, les Data Engineers peuvent bénéficier d’un salaire avantageux dès leur début, selon les profils.

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Quel est le salaire d’un Data Engineer Junior ?

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Quel est le salaire d’un Data Engineer Senior ?

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Je découvre la formation Data Engineer

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Quelles sont les différences entre un Data Scientist et un Data Engineer ?

Sur la chaîne du Big Data, les métiers de Data Engineer vs Data Scientist sont complémentaires et interviennent à différents moments de la manipulation de la donnée.

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L’un se concentre sur l’extraction des données, l’autre sur la transformation des données

Au sein d’une entreprise, ces deux métiers travaillent en étroite collaboration : 

• Le Data Engineer fournit les données nécessaires et crée les infrastructures pour faciliter le travail du Data Scientist.
• Le Data Scientist communique ses besoins en termes de données et de transformation au Data Engineer, qui peut ajuster les pipelines de données en conséquence. 

Ces deux rôles se distinguent également par les outils qu'ils emploient et par le type de données qu'ils manipulent. 

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Le Data Engineer stocke les données dans un Data Warehouse et s’assure de leur conformité 

Le Data Engineer conçoit toute l’architecture du Data Warehouse. Cet entrepôt regroupe des données provenant d'une ou plusieurs sources, qui contribuent à l'analyse et à la facilitation du processus de prise de décision. Pour alimenter ce Data Warehouse, le Data Engineer met en place un processus d’Extraction, Transformation et Chargement (ETL) : 

• Il extrait la Data à partir de sources variées et hétérogènes (API tierce, base de données, fichiers plats, etc.) ; 
• Ces données sont nettoyées, agrégées ou enrichies selon les besoins ;
• Elles sont enfin chargées dans le Data Warehouse. 

La mission du Data Engineer ne s’arrête pas là. Il s’assure également de la conformité des données du Data Warehouse, via un processus de surveillance capable de détecter les anomalies ou les écarts par rapport aux normes définies. 

Le Data Engineer va également devoir connaitre des langages de programmation pour Data Engineer bien définies.

Le Data Scientist créé des algorithmes à l’aide du Machine Learning

Le métier de Data Scientist consiste à faire parler la donnée. Pour analyser de grands volumes, le Machine Learning est bien plus performant, en matière de vitesse et de précision, que les autres méthodologies classiques. Cette technologie d'intelligence artificielle permet de découvrir des patterns dans un ou plusieurs flux de données, et d’en tirer des prédictions en se basant sur des statistiques.

Alors que les outils analytiques traditionnels se heurtent bien souvent à une quantité maximale de données qu'ils peuvent traiter, le Machine Learning révèle au contraire son plein potentiel lorsque les sources de données sont croissantes. 

Le Data Scientist sait utiliser le Machine et Deep Learning

Il n’est pas toujours simple de faire la différence entre Data Engineer vs Data Scientist. Le Data Scientist utilise le Deep Learning pour prédire, détecter des modèles et prendre des décisions de manière automatique. Cette technologie se définit comme un sous-ensemble du Machine Learning. 

Les solutions de Deep Learning sont particulièrement efficaces pour le traitement de données non structurées, dont l'extraction des caractéristiques nécessitent un niveau élevé d'abstraction. Les tâches liées au Deep Learning incluent la classification d'images et le traitement du langage naturel, pour lesquels il est nécessaire d'identifier les relations complexes entre les données. 

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Le Data Engineer crée des connexions entre les données via des API

Avec des sources de données très variées, le Data Engineer doit trouver des solutions pour les collecter facilement, notamment via des API. Une API est une interface permettant à deux programmes de communiquer entre eux.

Le rôle du Data Engineer implique généralement l'exploitation des API existantes pour récupérer de la donnée, et la mettre à disposition pour analyse et exploitation. Le Data Engineer peut parfois être amené à créer lui-même des API, dans l’objectif d’exposer ses données à des tiers de son organisation (service marketing, service financier, etc.)

Le Data Scientist fait du Data Mining et du Web Scraping

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Maîtriser le Data Mining et le Web Scraping est important pour un Data Scientist. Le Data Mining implique l'exploration et l'analyse approfondie de grandes quantités de données, afin d'identifier des modèles, des tendances ou des informations précieuses. En parallèle, le Web Scraping permet de collecter de la Data à partir de sites internet en extrayant des informations pertinentes. Ces méthodes font partie de la boîte à outils des processus d'analyse du Data Scientist.

Data Scientist vs Data Engineer : deux métiers complémentaires

Vous l’aurez compris, ces deux métiers sont étroitement liés et se complètent mutuellement. Le Data Engineer prépare le terrain au Data Scientist. Tandis que l’un s’occupe de la partie sourcing de la Data, l’autre l’organise. Ensemble, ils contribuent ainsi aux décisions stratégiques des entreprises Data Driven.

Le Data Engineer vs Data Scientist s'appuient l'un sur l'autre pour répondre aux exigences de leur commanditaire. Leurs responsabilités sont toutefois bien distinctes. C'est pourquoi il est conseillé de suivre une formation Data adaptée pour devenir autonome et débuter votre carrière dans les meilleures conditions.

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