Data Scientist vs Data Engineer : en quoi diffèrent-ils ?

Les données sont le nouveau pétrole aux nombreuses facettes de son exploration. De l’extraction des données jusqu’à l’infrastructure système nécessaire pour contenir ce flux de données, le concept d’organisation des données ne cesse de s’élargir. Pour cette raison, chaque rôle compliqué est décomposé en différents domaines.

Les deux carrières les plus récentes et les plus intéressantes dans ce créneau sont la science des données et l’ingénierie des données, qui sont idéales pour ceux qui partagent un intérêt pour le traitement des données. La partie délicate consiste à choisir la meilleure solution pour vous. Cet article compare les deux carrières en technologie, en soulignant leurs exigences, afin que vous puissiez prendre la bonne décision.

Que fait un Data Scientist ?

Le premier rôle d’un data scientist est de comprendre une problématique métier. Vous ne pouvez interpréter les données qu’après avoir compris le problème métier. Un scientifique des données rassemble également des données brutes, structurées et non structurées, à partir de différentes sources telles que des serveurs Web, des bases de données et des référentiels en ligne.

Vient ensuite la préparation des données, qui comprend le nettoyage des données que vous avez recueillies et leur transformation en données utiles. À ce stade, vous allez rechercher les types de données incohérents, les types de données manquants ou en double et les attributs mal orthographiés.

Les scientifiques des données doivent supprimer ces erreurs pour obtenir une pile complète de données, c’est pourquoi la préparation des données est l’une des parties les plus compliquées d’être un scientifique des données. Une fois le nettoyage des données effectué, un scientifique des données modifiera et transformera le résultat en données lisibles que les parties prenantes pourront interpréter à l’aide des meilleures méthodes de visualisation des données.

Vous utiliserez également des méthodes d’analyse de données exploratoires pour créer des modèles et des algorithmes utilisés dans l’exploration de données à partir de magasins de données volumineuses. Processus qui comprend la définition et l’affinement des données nettoyées, ainsi que la sélection de caractéristiques et de variables pour l’exploration de données. Certains aspects de la science des données nécessitent de la programmation, vous devrez donc vous familiariser avec les langages de programmation de base.

Que fait un ingénieur de données ?

Le rôle d’un ingénieur de données est assez simple. Alors qu’un scientifique des données est chargé de transformer les données brutes en formes simples et lisibles, les ingénieurs de données sont responsables de la construction de systèmes qui aident à ces modifications.

Le travail d’un ingénieur de données consiste à prendre des ensembles de données complexes à partir d’une application ou d’un outil tiers et à les traiter de manière à en faciliter l’accès et l’utilisation pour les analystes de données et les scientifiques. Par conséquent, les ingénieurs de données se concentrent sur la construction d’infrastructures système qui aident à extraire les données, les rendant prêtes à être utilisées par les data scientists.

L’extraction de données se fait généralement via des pipelines de données construits par des ingénieurs de données. L’une des façons d’extraire des données consiste à utiliser l’API (interface de programmation d’application). En tant qu’ingénieur de données, votre rôle consiste à écrire une série de codes qui effectuent un appel API qui interagit avec le serveur des sources dont ils extraient les données.

De cette façon, la collecte de données commence de manière continue ou par lots. Il est donc crucial de comprendre les langages de programmation complexes en tant qu’ingénieur de données. La prochaine étape de l’ingénierie des données consiste à transformer les données pour les adapter à votre stockage de données.

La principale différence entre un scientifique des données et un ingénieur des données est que le premier conçoit le modèle et l’algorithme d’interprétation des données brutes, tandis que le second maintient et crée un système de collecte des données brutes. Un ingénieur de données construit l’épine dorsale et l’infrastructure utilisées dans la science des données.

1. Éducation

Un scientifique des données a besoin d’un baccalauréat en science des données ou dans un domaine connexe pour commencer sa carrière. Cependant, la plupart des employeurs préfèrent une personne titulaire d’une maîtrise. Un diplôme d’études supérieures peut vous aider à vous démarquer.

Vous devrez peut-être également rejoindre un camp d’entraînement en science des données pour acquérir des connaissances et de l’expérience dans ce domaine. Un data scientist a également besoin d’une compréhension approfondie de l’exploration de données, de l’infrastructure du Big Data, des statistiques et des algorithmes d’apprentissage automatique.

D’autre part, un ingénieur de données doit avoir une solide expérience en génie logiciel et d’excellentes compétences analytiques issues de l’étude des mathématiques appliquées, de la physique et des statistiques. Pour une meilleure exposition, vous devriez également rejoindre des programmes de stages où vous pourrez mettre en pratique ce que vous avez appris.

Contrairement à devenir un scientifique des données, vous n’avez pas besoin d’une maîtrise en ingénierie des données. Un baccalauréat est suffisant, mais vous devrez suivre des cours sur la structure des données, le codage et la gestion de bases de données.

2. Compétences

Un scientifique des données doit affiner différentes compétences propres à la science des données. Certains d’entre eux sont la visualisation de données, la manipulation de données, les mathématiques et la programmation. Vous avez besoin d’une vaste connaissance de Python, JavaScript, SQL et Scala pour la programmation. Vous en aurez besoin pour créer des modèles et des algorithmes.

Pendant ce temps, un ingénieur de données a besoin de compétences telles que l’analyse de données, les entrepôts de données, l’apprentissage automatique de base et la connaissance des systèmes d’exploitation. Ils ont également besoin de compétences non techniques telles que la communication, la pensée critique et les compétences de collaboration. Un ingénieur de données doit également être compétent dans les langages de programmation tels que Java, Python, C et C++.

Enfin, un ingénieur de données doit être familiarisé avec les outils Python ETL et les outils de pipeline de données tels que Fivetran , Talend Open Studio et IBM DataStage . Ces outils ETL sont indispensables pour extraire des données de différents sites.

3. Salaire

Selon Indeed , le salaire de base moyen d’un data scientist est de 97 678 $. Cette fourchette de salaire peut aller jusqu’à 188 972 $, y compris d’autres primes en espèces, des parts de bénéfices, des pourboires ou des commissions.

La plupart des employeurs aux États-Unis offrent des avantages non monétaires 401 (k) en plus d’offrir une assurance, des programmes de bien-être et des autorisations de travail à domicile. Cependant, ces avantages dépendent de votre employeur et de votre niveau d’expérience.

À l’inverse, les ingénieurs de données gagnent un salaire de base moyen de 112 680 $, selon Indeed , qui peut aller jusqu’à 218 627 $ par an. Ils peuvent également profiter de privilèges tels qu’une réduction pour les employés, une assurance et des avantages non monétaires tels que 401 (k) et 401 (k). Ces avantages dépendent également de votre employeur, de votre niveau d’expérience, de votre poste et de vos qualifications.

4. Expérience

Vous pouvez postuler à des postes de niveau débutant avec au moins un an d’expérience en science des données. Cependant, vous devrez être passé d’un domaine connexe comme la technologie de l’information pour bien performer dans ces rôles.

Mais si vous partez de zéro, obtenir une maîtrise et acquérir une expérience pertinente en tant que data scientist vous permettrait d’obtenir de meilleurs postes. Par conséquent, pour devenir un data scientist à part entière, vous aurez besoin d’environ 3 à 5 ans d’expérience de qualité dans des rôles de stage et en tant que data scientist débutant.

Un ingénieur de données a également au moins un an d’expérience pour obtenir un poste d’entrée de gamme après un baccalauréat en ingénierie de données. Cependant, ces rôles sont généralement rares. Vous pouvez également passer d’un rôle lié aux données à l’ingénierie des données. Mais vous aurez besoin de 4 à 5 ans d’expérience pertinente pour obtenir de meilleurs emplois en tant qu’ingénieur de données.

5. Opportunités de carrière

Il existe de riches opportunités de carrière pour les data scientists en fonction de votre expérience. Des entreprises de premier plan comme Meta, Ford Motor Company et HP font appel à l’expertise de data scientists. Ils trouveront également des opportunités dans les domaines de la santé, du milieu universitaire, de l’information et du gouvernement.

Un ingénieur de données a également des opportunités de carrière qui s’élargissent en fonction de son niveau d’expérience. Des entreprises comme Netflix, Apple et Capital ont besoin d’ingénieurs de données pour aider les data scientists. Les ingénieurs de données travaillent dans de grandes entreprises et dans des domaines liés aux affaires. Ils s’intègrent également dans le milieu universitaire et l’information et la technologie; partout où il faut manipuler des données.

Choisir le bon cheminement de carrière pour vous

Les deux carrières sont riches et solides. Ils offrent une exposition maximale et vous permettent de travailler avec des entreprises de premier ordre. Cependant, vous devez faire vos devoirs pour trouver la carrière idéale dans le domaine des données. Il serait également utile d’écrire vos intérêts, afin que vous puissiez choisir une carrière qui résonne avec vos objectifs.