Quelle est la différence entre Data scientist et Data engineer ?

Avec la prise de conscience de l’importance du Big Data, plusieurs nouveaux métiers ont fait leur apparition ces dernières années. Le Data scientist et le Data engineer font partie des plus convoités par les entreprises. Pour les futurs étudiants, ces deux emplois peuvent prêter à confusion, tant au niveau des missions que des formations. Suivez ce guide complet sur leur différence et découvrez leur rôle et leurs missions respectives. 

En résumé : 

• La vraie distinction entre Data Scientist et Data Engineer concerne premièrement leur rôle respectif. 
• Le Data Scientist transforme les données en informations utiles avec un accent sur le Machine Learning. 
• Le Data Engineer se concentre sur la création de l’architecture de données. 
• Des différences résident aussi dans les outils utilisés et dans la nature des données manipulées. 
• L’ECE propose des formations pour ces deux métiers, couvrant divers niveaux d’études.

En quoi consiste le métier de Data scientist ?

Le rôle fondamental du Data Scientist est d’exploiter les données et de les transformer en informations utiles. Il se base sur des pratiques de Machine Learning pour détecter des patterns et construire des modèles de données. Sa formation lui fournit les compétences analytiques nécessaires pour interpréter et modéliser des données complexes. 

Ses missions vont de la collecte des données, en passant par leur nettoyage et leur modélisation, au déploiement des modèles. 

Au-delà de ses aptitudes techniques, cet expert doit posséder une compréhension approfondie du secteur d’activité et du marché. Cela lui permet de traduire les analyses en recommandations stratégiques. 

Le Data Scientist doit également avoir une bonne connaissance de l’entreprise et des compétences en communication. Cela va faciliter la communication des résultats, la compréhension des conclusions ainsi que la prise de décision.

H2 : Quelles sont les missions d’un Data engineer ?

Le Data engineer est chargé de la création de l’architecture de données. Il se focalise sur la conception et la gestion des systèmes. Ces derniers sont nécessaires pour le stockage et le traitement des données à grande échelle. Ses missions comprennent :

• l’exécution des tests ;
• le développement du système selon les besoins ;
• l’organisation des flux de données ;
• la création de l’architecture data appropriée ;

Cet expert joue un rôle essentiel dans la chaîne décisionnelle. Son travail facilite les missions de Data Scientist.

Quelles sont les principales différences entre le Data scientist et le Data engineer ?

Data engineer et data scientist sont des experts des données, avec des bases solides en informatique. Il est possible qu’ils suivent la même formation, cependant une spécialisation est nécessaire. Ces métiers sont complémentaires, mais présentent des spécificités.

La principale différence réside au niveau des outils utilisés. Le data scientist maîtrise des langages comme SPSS, Python, R, SAS et des programmes de statistiques. À l’inverse, le data engineer se concentre sur des logiciels comme SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Hive ou Sqoop. Ces derniers lui permettent de modéliser les données et de construire des architectures fiables.

Dans leurs missions, ils se différencient par rapport à la nature des données. Un data Engineer gère des données brutes et cherche les dysfonctionnements pour apporter des améliorations. 

D’autre part, Le Data Scientist travaille sur des données préalablement manipulées. Il explore les informations pour mettre en lumière des insights pertinents.

Quels sont les salaires d’un Data scientist et d’un Data engineer ?

Un Data scientist gagne environ 32 400 euros par an au début de sa carrière. Avec de l’expérience, il peut obtenir une rémunération allant jusqu’à 55 000 euros annuels, voire plus. Le salaire d’un Data Engineer oscille entre 40 000 et 60 000 euros annuels. 

Leurs rémunérations sont assez similaires. Autant pour le Data scientist que pour le Data engineer, les gains varient suivant la spécialisation et le secteur d’activités.

Quelle formation suivre à l’ECE pour devenir Data scientist ou Data engineer ?

Notre école d’ingénieurs ECE propose différents cursus dans le domaine de la data. Les programmes couvrent tous les niveaux d’études, du bac +3 au bac +5. En intégrant ECE, vous avez le choix entre un bachelor, un programme ingénieur et deux MSC :

• le bachelor Développeur Data & Intelligence Artificielle : accessible dès la 3ᵉ année, ce cursus d’une durée d’un an propose un rythme initial ou en alternance. Vous bénéficiez d’une formation complète concernant le marketing digital et la science de l’analyse des données. Ce bachelor prépare à la carrière de Data scientist ;
• la majeure Data & IA : il s’agit d’un programme de grande école qui vous initie aux métiers de Data scientist et de Data engineer. La formation de 2 ans est ouverte aux étudiants de 4ᵉ année. Elle aborde des modules axés sur les traitements de données massives et les applications analytiques ;
• le MSc Data Management & Artificial Intelligence : cette formation permet d’acquérir des compétences à la fois techniques et managériales. Elle vous forme à maîtriser la collecte et l’analyse des données pour une prise de décisions stratégiques. Au cours des deux ans d’étude, vous abordez des sujets sur les technologies d’intelligence artificielle. Ce programme est dédié aux futurs Data scientist, Data analyst, Chief data officer et Data manager ;
• le MSc Data engineer : c’est une formation complète de 2 ans englobant le traitement des données et le développement de solutions IA. Vous étudiez l’implantation des intelligences artificielles pour répondre aux besoins des entreprises. Ce programme vous prépare aux métiers de Data engineer, Data analyst, Chef de projet IA, Consultant IA ou Développeur IA. Le niveau d’admission est celui du MSc 1ʳᵉ année ou MSc 2ᵉ année.

Mis à jour le 23 avril 2024