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Data Engineer vs Data Scientist : Quelles différences ?

À l’heure du big data, de nouveaux métiers font leur apparition. Parmi les plus courants : data engineer et data scientist. Alors quelles sont les différences entre les deux ? Et les similitudes ? Découvrez les réponses.

Data engineer vs data scientist - Définition

Data engineer

Le data engineer est le créateur de l’architecture data. En effet, c’est lui qui développe, teste, et implémente la roadmap. À la fois au niveau de la database, mais aussi des flux de données (de la collecte jusqu’aux stockage). 

- Les missions

La mission première du data engineer est de concevoir et développer une architecture big data fiable (au niveau des bases de données et des process). 

Pour cela, il doit : 

  • S’assurer que l’architecture mise en place réponde aux objectifs business de son organisation. 
  • Découvrir de nouvelles opportunités d’acquisition de la data. En multipliant les sources de données, le processus décisionnel est plus fiable. 
  • Améliorer la data en termes d’efficacité, de fiabilité et de qualité. En effet, il est confronté à des données brutes qui sont parfois fausses, obsolètes ou mal formatées. Son rôle est alors de traquer tous les dysfonctionnements. 
  • Développer des processus pour le data modeling, data mining, et la production.
- Les compétences

Afin d’accomplir ces missions, le data engineer doit maîtriser de nombreux outils informatiques. Cela lui permet de créer un environnement homogène, malgré la présence de formats, d’objets et de sources hétérogènes.

C’est justement ce travail qui facilite l’analyse des données par le data scientist.

Data scientist

Le data scientist est l’expert des données. C’est lui qui les exploite et les analyse pour favoriser la prise de décision.

- Les missions

La mission du data scientist est d’explorer les données et de les faire parler. Pour cela, il est amené à étudier de grands volumes de données en provenance de sources internes ou externes qui lui permettent de répondre aux problématiques business. 

Il peut directement utiliser des données pour tirer des conclusions ou réaliser des analyses prédictives et identifier des patterns cachés. En ce sens, il convient aussi de faire la différence entre data scientist et data analyst. En effet, la data analytics se contente d’analyser les données existantes. 

Le travail du data scientist ne s’arrête pas là puisqu’il doit également communiquer ses conclusions auprès des organes de directions et/ou manager. 

L’objectif est donc de transformer les données en véritables outils d’aide à la décision.

- Les compétences

Afin de faire parler les données, le data scientist doit utiliser plusieurs technologies innovantes, comme le machine learning, les programmes d’analyses avancées, la data visualisation ou les statistiques.

Mais au-delà des compétences techniques, il doit surtout disposer de plusieurs soft skills. 

D’une part, il doit avoir une connaissance accrue de l’entreprise, du secteur d’activité, des spécificités métiers, du marché dans lequel il évolue. Cette maîtrise de son environnement est plus qu’indispensable pour la chaîne décisionnelle. Et pour cause, les données qu’il cherche à extraire et analyser doivent être propres à l’entreprise afin de lui permettre d’en retirer un avantage concurrentiel (que ce soit en termes d’organisation, de développement de nouveau produit, de vente, de connaissance client, …). 

D’autre part, il doit présenter des qualités de communication indiscutables, puisqu’il transmet ses conclusions auprès des organes de direction. Or, ces conclusions doivent être communiquées de manière claire et précise afin d’en faciliter la compréhension, et donc, la prise de bonnes décisions.

Quels sont les points communs entre un data engineer et un data scientist ?

Data engineer et data scientist sont avant tout des experts de la donnée. À ce titre, les deux professionnels ont de solides bases en informatique. Il est donc possible qu’ils aient suivi la même formation (dans une école d’ingénieur ou une école informatique). Cela dit, pour exceller dans son domaine de compétences, nous vous recommandons de suivre une formation spécialisée en data engineering ou en data science. À cette fin, n’hésitez pas à consulter nos programmes pour affiner vos compétences.

Au niveau des salaires, data engineer et data scientist bénéficient approximativement de la même rémunération (entre 120 et 135 K € annuel). Cependant, les data scientists ont généralement un salaire un peu plus élevé. Cela s’explique notamment par le fait qu’il y ait davantage d’offres d’emploi dans ce domaine.

Dans le même esprit, les perspectives d’avenir sont très positives pour les deux corps de métiers. Et oui, les entreprises sont de plus en plus préoccupées par les problématiques de data management. Et cela n’est pas prêt de s’arrêter.

Enfin, data engineer et data scientist doivent impérativement maîtriser des technologies poussées afin d’accomplir leur travail. Cependant, ils n’utilisent pas tous les mêmes outils.

Qu'est ce qui différencie un data engineer d'un data scientist ?

Si data engineer et data scientist sont deux professions similaires, ils présentent pourtant plusieurs différences. Voici les principales :

  • Les outils : comme vu précédemment, les data engineers et les data scientists maîtrisent les technologies les plus innovantes. Certaines sont similaires (comme Scala, Java, C#), mais d’autres sont bien différentes. En effet, le data scientist utilise essentiellement les langages de programmation (comme SPSS, Python, R, SAS), les statistiques, Excel et le machine learning pour réaliser des analyses prédictives. En revanche, le data engineer utilise énormément les outils comme SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, neo4j, Hive, Sqoop ou encore PostgreSQL afin de modéliser les données et construire des architectures fiables.
  • La mission : c’est la principale différence entre les deux. Et pour cause, le data engineer a pour objectif de créer une architecture de données fiable, alors que le data scientist interprète ces données.
  • La vision : le data engineer est focalisé sur la donnée en tant que telle. À ce titre, il possède des compétences techniques beaucoup plus développées. En revanche, le data scientist a souvent une vision business plus affinée.

Malgré ces différences, il convient de rappeler que data engineer et data scientist sont deux métiers parfaitement complémentaires.

En effet, le data engineer doit créer une architecture avec des données de qualité. Ce qui permet ensuite au data scientist d’exploiter les données. Il ne pourrait donc faire son travail sans la présence du premier.

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