De nombreuses personnes se tournent aujourd'hui vers les métiers du Big Data, de la Data Science, et de l'informatique décisionnelle. Cependant, quand on parle de science des données, il faut distinguer deux profils principaux : le Data Engineer et le Data Scientist. Ces professionnels ont des tâches précises et recourent à des méthodes et techniques appropriées pour exercer leurs fonctions. Voici un guide qui présente les différences qu'il existe entre eux.
Le Data Engineer et le Data Scientist sont deux métiers complémentaires. Le Data Engineer crée en effet des systèmes et des bases de données. Il effectue différents tests pour s'assurer de la bonne organisation des architectures data. Le professionnel prépare en quelque sorte le terrain au Data Scientist afin qu'il puisse exercer son travail.
La grande différence entre ces deux métiers, c’est que le Data Scientist construit des modèles à partir des données mises à disposition par le Data Engineer. Mais au final, ce sont deux métiers de la Data très techniques et donc très poreux : il y a beaucoup de Data Scientists qui font du Data Engineering, et vice-versa.
Thomas Clavet, Senior Data Engineer
Les Data Engineers et les Data Scientists peuvent suivre la même formation. Pour affiner leurs compétences, on leur recommande néanmoins d'opter pour des cours spécialisés.
En termes d’outil, les Data Scientists et les Data Engineers utilisent les mêmes langages de programmation, notamment Python, mais pas aux mêmes fins !
Thomas Clavet, Senior Data Engineer
Le Data Engineer apprête la structure nécessaire pour implémenter les données. Cet ingénieur construit et maintient en marche les réseaux ainsi que les infrastructures sur lesquelles le Data Scientist va travailler. C'est un technicien de haut niveau appelé à exploiter continuellement un important nombre de données.
Parmi ces dernières, certaines sont souvent erronées, invalides, voire suspectes. Le professionnel va alors faire les tris. Il repère les dysfonctionnements, effectue les ajustements nécessaires pour garantir la fiabilité des systèmes et des données à manipuler.
Les Data Engineers sont chargés de garantir la fiabilité et la qualité de l'infrastructure des données inhérentes aux analyses des Data Scientists. Ils doivent ainsi être en mesure de connaître l'architecture des bases de données et maîtriser différents outils de modélisation ainsi que les langages de programmation. Ces professionnels sont tenus également d'avoir une connaissance appropriée en :
Suivre une formation Data Engineer est donc indispensable pour avoir les compétences nécessaires pour exercer ce métier. Même s'il n'est pas obligé d'être un expert en Machine Learning, l'ingénieur des données doit pouvoir être en mesure de comprendre les algorithmes. Il peut avoir recours à des outils technologiques comme SQL, NoSQL, Hadoop, MySQL, MapReduce, Cassandra…
Ici, on vous en dit plus sur les salaires d'un Data Engineer, ne négligez pas l'utilité de comparer les analyses sur le sujet, car les salaires peuvent varier d'une région à l'autre. Les entreprises ont besoin des services de l'ingénieur des données pour permettre au Data Scientist de mettre des modèles prédéfinis en production. Étant donné que ce professionnel est au cœur de leur stratégie managériale, elles sont prêtes à lui proposer une rémunération intéressante en fonction de son expérience.
Le salaire minimum d'un Data Engineer junior est de 45 000 euros par an. Pour un professionnel ayant plusieurs années d'expérience (Lead Data Engineer, par exemple), les employeurs paient jusqu'à 80 000 euros par an. Bien entendu, cette rémunération peut varier selon le type d'entreprise, le pays de résidence et les tâches confiées à l'artisan.
Le Data Engineering garantit une évolution de carrière très intéressante. En exerçant dans ce domaine, le professionnel peut migrer vers des fonctions plus poussées. Il est en effet possible de devenir Data Scientist après avoir acquis une expérience significative.
Un Data Scientist a pour obligation de répondre aux problématiques de l'entreprise pour laquelle ils travaillent. Tout comme le Data Analyst, il est appelé à analyser des données déjà traitées, afin de proposer des idées concrètes à leurs employeurs.
Ce professionnel met en place des programmes ou des applications d'analyses avancées. Leur rôle est de concevoir des modèles prédictifs qui répondent à un besoin précis. Pour exercer son métier le Data Scientist emploie des méthodes statistiques et des techniques d'apprentissage automatique.
Pour réaliser des analyses prédictives et mettre en place des projets, le Data Scientist doit maîtriser des langages de programmation spécifiques. Parmi ceux-ci, on distingue : Python, SPSS, R, SAS… Il est tenu également d'avoir des connaissances en statistiques, en Machine Learning et en Excel. Une bonne maîtrise des systèmes d'exploitation comme Windows, MacOs ou Linux est aussi requise.
Les ingénieurs du Big Data devront surtout suivre une formation appropriée pour se professionnaliser. En dehors des qualités techniques, ils sont tenus de bien connaître l'entreprise dans laquelle ils exercent. Cela leur permettra de mieux répondre aux exigences commerciales de celle-ci.
Au fur et à mesure que la science des données prend de l'importance, les Data Scientists auront de plus en plus à travailler en équipe. Il convient donc d'avoir les aptitudes nécessaires pour opérer en groupe.
Face à l'évolution des technologies de l'information (IT), les entreprises accumulent d'importants volumes de données. Il va donc leur falloir solliciter les services du Data Scientist pour interpréter ces informations et en tirer profit. Logiquement, les rémunérations du professionnel sont très intéressantes.
En début de carrière, un Data Scientist peut toucher au minimum 40 000 euros par an. Avec un peu d'expérience, le professionnel est à même de gagner plus de 80 000 euros par an. Là encore, tout dépend de ses tâches, de la taille de l'entreprise qui l'emploie et du pays dans lequel il propose ses services.
Un Data Scientist est un expert du traitement des données. Ils exploitent ces dernières et les transforment en idées précises. Ces professionnels montent rapidement en grade. Au fil des années, il peut devenir chef de projet Data, Lead Data Scientist ou encore responsable de pôle data.
Les Data Engineers et les Data Scientists doivent avoir des bases solides en informatique. Pour cela, ils peuvent suivre respectivement des formations en Data Engineering ou en Data Science. Pour permettre à chaque personne d'apprendre à son rythme, Jedha Bootcamp propose différents modules de cours adaptés au niveau de l'apprenant. Nos formations sont très flexibles et permettent à nos élèves d'apprendre selon leur rythme.
Cela constitue une solution idéale pour mieux cerner le fonctionnement du Big Data et avoir les compétences nécessaires pour faire carrière dans le secteur. La plupart des aspirants au métier de Data Scientist suivent également des cours en statistiques.
Ils peuvent faire des études de commerce pour avoir une bonne connaissance du monde des affaires. Ces parcours de formation sont tout aussi valables pour ceux qui veulent devenir Data Engineer. Le cursus à suivre va dépendre des choix de carrière de chaque personne. Chez Jedha, nos apprenants ne sont pas exclusivement formés à un métier précis. Ils acquièrent des compétences plurielles et transversales dans un domaine plus vaste. Cela leur permettra d'évoluer dans plusieurs types de postes.
Il est possible de financer ses formations aux métiers de la Data grâce à différents dispositifs. Le compte personnel de formation (CPF) et l'aide individuelle à la formation (AIF) de Pôle emploi font partie de ces solutions de financement.
En cas de reconversion professionnelle, on peut également payer ses cours de Data avec le dispositif Transition Pro. Il convient toutefois de remplir des conditions précises pour profiter de ces aides.
Le Data Engineer et le Data Scientist se complètent et s'appuient l'un sur l'autre pour répondre aux exigences de leur employeur. Leurs responsabilités sont cependant bien distinctes. C'est la raison pour laquelle, il est recommandé de suivre une formation adaptée à chaque métier pour se spécialiser.
Il faut un master en Big Data pour travailler en tant que Data Scientist. Une formation de niveau Bac + 5 en statistiques ou en mathématiques est aussi recommandée.
Il est impossible de devenir Data Scientist ou Data Engineer sans avoir les compétences nécessaires. Le professionnel n'ayant pas de diplôme aura du mal à trouver du travail.
Le Data Scientist peut exercer dans différents secteurs d'activité. Il peut être sollicité par toute entreprise qui utilise les données.
Pour évoluer du poste de Data Engineer à celui de Data Scientist, il faut avoir de l'expérience. On recommande surtout de suivre une formation appropriée.
