Les métiers du big data et de la gestion des données ont connu ces dernières années un succès fulgurant. En effet, de nombreuses personnes ont décidé d’entreprendre une carrière professionnelle dans la data science, contribuant ainsi à la floraison d’un domaine en vogue. Parmi les acteurs principaux de ce secteur, nous retrouvons le data engineer et le data scientist. Bien que complémentaires dans leurs tâches, les deux experts ont des missions précises et procèdent avec des méthodes et des techniques différentes.
Data engineer vs data scientist, quelles sont les différences et dans quelle mesure les deux professions peuvent-elles se compléter ?
Dans cet article, nous allons décrypter les différences et les points communs entre le data scientist et le data engineer. Notre objectif est de démontrer la complémentarité entre les deux ingénieurs, complices de l’évolution du domaine big data.
Data engineer et Data scientist : la définition de deux métiers presque identiques
Quand on parle de big data, les deux experts qui reviennent le plus sont le data scientist et le data engineer. Bien qu’ils soient différents de par leurs tâches, le data engineer et le data scientist travaillent souvent de pair pour un objectif commun, valoriser les données récoltées.
Qu’est-ce qu’un data engineer ?
Le data engineer (ou ingénieur data pour non bilingues) est un expert des données chargé de préparer le terrain pour l’implémentation des données brutes. Concrètement, il est amené à construire et maintenir en marche les différents réseaux et les infrastructures sur lesquelles son confrère devra travailler. Autrement dit, l’ingénieur data prend en charge une quantité astronomique de données afin de les trier et de repérer les éventuels dysfonctionnements afin d’assurer l’acheminement de données fiables.
Les missions du data engineer
Considéré comme un élément phare dans le processus de gestion des données, le data engineer a plusieurs missions à charge. En effet, l’ingénieur data est d’abord amené à concevoir un plan d’action et des solutions afin d’assurer le traitement d’un grand nombre de données. Les solutions devront également remplir certaines normes de sécurité informatique afin d’assurer la continuité des opérations par le data scientist et le data analyst. En dehors de ses missions techniques, l’ingénieur data devra diriger et accompagner une équipe de professionnels durant tout le processus de traitement des données.
Dans un autre ordre d’idées, le data engineer est aussi responsable des mises à jour sur l’ensemble des outils et logiciels de gestion des données. Cela est également valable pour les langages utilisés.
Les compétences du data engineer
Au vu de la complexité de ses missions, le data engineer devra acquérir un certain nombre de compétences tant sur le plan technique que interpersonnel. En effet, il devra disposer de :
- Une maîtrise des langages structurés comme JavaScript, Python ou encore Scala
- Une connaissance approfondie des systèmes d’exploitation
- La maîtrise des solutions de bases de données (SQL, NoSQL etc.)
- Une expertise certifiée dans le stockage de données et les outils ETL
- La maîtrise des technologies du Big Data ainsi que les outils de manipulation de données (Hadoop, Spark, Kafka etc.)
- La maîtrise de l’anglais
Sur le plan personnel, le data engineer dispose également des compétences humaines lui permettant d’effectuer ses tâches dans les meilleures conditions. La réactivité, l’esprit analytique et le sens de l’organisation sont essentiels dans son travail. Il est aussi important d’avoir un bon esprit d’équipe et un excellent relationnel. Étant souvent en contact avec différentes parties prenantes d’un projet, l’ingénieur data devra être en mesure de communiquer facilement et d’accepter de nouvelles idées.
Data engineer : salaire et formation
Le salaire d’un data engineer dépend principalement de son niveau d’expertise. En France, un ingénieur data junior toucherait environ 45k €/an. Au fil des années et des expériences, le data engineer peut évoluer. En effet, un profil sénior peut atteindre les 60 k €/an.
En ce qui concerne le cursus académique, l’expert des données peut opter pour une école d’ingénieur pour ensuite effectuer un master spécialisé dans la data science ou encore l’intelligence artificielle.
Qu’est-ce qu’un data scientist ?
Une fois les données triées et les erreurs repérées, ces dernières sont prises en charge par le data scientist. Ce dernier a pour rôle d’analyser les données déjà traitées et de proposer des idées concrètes et en accord avec les demandes de son employeur.
Ce spécialiste des données travaille avec des outils et des programmes d’analyses avancées afin de concevoir des modèles prédictifs pouvant répondre aux exigences spécifiques de l’entreprise ou du client. Pour cela, le data scientist œuvre avec différents outils et méthodes, notamment avec la technique de l’apprentissage automatique.
En somme, les deux métiers sont étroitement liés et contribuent à un seul et unique but, qu’est la valorisation des informations.
Les missions du data scientist
A l’instar du data engineer, le data scientist est chargé de manipuler des données préalablement traitées. Par conséquent, ses missions consistent à :
- Extraire les données essentielles à l’analyse
- Définir un plan d’action solide pour la gestion de nettoyage des bases de données
- Rédiger les spécifications liées à l’automatisation
- Maîtriser les qualités des données durant tout le processus de traitement
- Construire les variables et introduire les modèles statistiques
- Créer et tester les algorithmes de machine learning
- Construire les données d’entraînement des modèles
- Industrialiser les données via des algorithmes de deep learning
Quelles compétences pour le data scientist ?
Afin d’exécuter toutes ses missions, le data scientist devra également jouir d’un certain nombre de compétences clés. Sur le plan technique, le data scientist devra disposer d’une expertise certifiée en algorithme et dans toutes les méthodes de machine learning. Il devra aussi avoir une maîtrise des différentes architectures des réseaux neuronaux ainsi que des environnements de développement. Tout comme le data engineer, il devra également maîtriser les bases de données et les outils de gestion de données ainsi que les langages de programmation.
Sur un plan personnel, le data scientist devra être rigoureux et organisé. Le sens de l’écoute et de la communication sont aussi essentiels afin d’échanger de manière constructive avec les différentes parties prenantes et donneurs d’ordre. L’esprit de synthèse et le sens de l’analyse sont aussi importants afin d’effectuer une valorisation efficace des données.
Data scientist : salaire et cursus académique
Pour devenir data scientist, il est exigé de disposer d’un diplôme de type master en data science ou en économétrie avec une expertise en informatique. Tout comme le data engineer, il est possible de devenir data scientist avec un diplôme d’école d’ingénieurs avec une spécialisation en informatique ou en data science.
En ce qui concerne la rémunération, le salaire d’un data scientist varie en fonction du type et de la taille d’organisation pour laquelle il travaille. De manière générale, le salaire médian d’un data engineer varie entre 35k/an et 60k/an.
Conclusion
Après avoir dressé la fiche métier du data engineer et du data scientist, il est indéniable de reconnaître que les deux fonctions se complètent. En effet, nous avons pu observer que le data scientist et la data engineer poursuivent les mêmes études (à quelques différences près), ils ont également la même fourchette salariale et disposent des mêmes compétences tant sur le plan technique qu’humain. Cependant, leurs différences peuvent être remarquées durant le processus du traitement des données. Si le rôle du data engineer est de manipuler des données brutes, le data scientist prend ensuite le relai dans le traitement des données préalablement interprétées.