Data Scientist vs Data Engineer
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Responsabilités
Responsabilités de l'ingénieur des données
L'ingénieur en données est une personne qui développe, construit, teste et entretient des architectures, telles que des bases de données et des systèmes de traitement à grande échelle. Le data scientist, quant à lui, est une personne qui nettoie, masse et organise les (grosses) données.
Vous trouverez peut-être le choix du verbe "masser" particulièrement exotique, mais il ne fait que refléter davantage la différence entre les ingénieurs de données et les scientifiques de données.
D'une manière générale, les efforts que les deux parties devront déployer pour obtenir les données dans un format utilisable sont très différents.
Les ingénieurs des données traitent des données brutes qui contiennent des erreurs humaines, de machines ou d'instruments. Les données peuvent ne pas être validées et contenir des enregistrements suspects ; elles ne sont pas formatées et peuvent contenir des codes spécifiques au système.
Les ingénieurs des données devront recommander et parfois mettre en œuvre des moyens d'améliorer la fiabilité, l'efficacité et la qualité des données. Pour ce faire, ils devront utiliser une variété de langages et d'outils pour relier les systèmes entre eux ou essayer de trouver des occasions d'acquérir de nouvelles données à partir d'autres systèmes afin que les codes spécifiques au système, par exemple, puissent devenir des informations dans le cadre d'un traitement ultérieur par les scientifiques des données.
Dans le même ordre d'idées, les ingénieurs des données devront veiller à ce que l'architecture en place réponde aux exigences des scientifiques des données et des parties prenantes, c'est-à-dire les entreprises.
Enfin, pour fournir les données à l'équipe de science des données, l'équipe d'ingénierie des données devra développer des processus d'ensemble de données pour la modélisation, l'extraction et la production de données.
Pour en savoir plus sur le travail d'un ingénieur en données, consultez notre article complet.
Responsabilités des scientifiques des données
Les scientifiques des données obtiennent généralement déjà des données qui ont passé un premier cycle de nettoyage et de manipulation, qu'ils peuvent utiliser pour alimenter des programmes d'analyse sophistiqués et des méthodes d'apprentissage automatique et statistiques afin de préparer les données à une utilisation dans la modélisation prédictive et prescriptive. Bien entendu, pour construire des modèles, ils doivent effectuer des recherches sur le secteur et les questions commerciales, et ils devront exploiter d'importants volumes de données provenant de sources internes et externes pour répondre aux besoins de l'entreprise. Cela implique aussi parfois d'explorer et d'examiner les données pour trouver des modèles cachés.
Une fois que les data scientists ont effectué les analyses, ils devront présenter un récit clair aux principales parties prenantes et, lorsque les résultats sont acceptés, ils devront s'assurer que le travail est automatisé afin que les informations puissent être fournies aux parties prenantes de l'entreprise sur une base quotidienne, mensuelle ou annuelle.
Il est clair que les deux parties doivent travailler ensemble pour manipuler les données et fournir des informations permettant de prendre des décisions cruciales pour l'entreprise. Les compétences se chevauchent clairement, mais les deux se distinguent progressivement dans le secteur : alors que l'ingénieur des données travaillera avec des systèmes de base de données, des API de données et des outils à des fins d'ETL, et sera impliqué dans la modélisation des données et la mise en place de solutions d'entrepôt de données, le data scientist doit connaître les statistiques, les mathématiques et l'apprentissage automatique pour construire des modèles prédictifs.
Le scientifique des données doit connaître l'informatique distribuée, car il devra accéder aux données traitées par l'équipe d'ingénierie des données, mais il devra également être en mesure de rendre compte aux parties prenantes de l'entreprise : il est essentiel de mettre l'accent sur la narration et la visualisation.
Ce que cela signifie en termes de concentration sur les étapes du flux de travail de la science des données , vous pouvez le voir dans l'image ci-dessous :
Langues, outils et logiciels
Bien entendu, cette différence de compétences se traduit par des différences dans les langages, les outils et les logiciels utilisés par les uns et les autres. L'aperçu suivant comprend des alternatives commerciales et open source.
Même si les outils utilisés par les deux parties dépendent fortement de la manière dont le rôle est conçu dans le contexte de l'entreprise, vous verrez souvent des ingénieurs de données travailler avec des outils tels que SAP, Oracle, Cassandra, MySQL, Redis, Riak, PostgreSQL, MongoDB, neo4j, Hive et Sqoop.
Les data scientists auront recours à des langages tels que SPSS, R, Python, SAS, Stata et Julia pour construire des modèles. Les outils les plus populaires ici sont, sans aucun doute, Python et R. Lorsque vous travaillez avec Python et R pour la science des données, vous aurez le plus souvent recours à des packages tels que ggplot2 pour réaliser des visualisations de données étonnantes dans R ou à la bibliothèque de manipulation de données Python, Pandas. Bien entendu, il existe de nombreux autres packages qui vous seront utiles lorsque vous travaillerez sur des projets de science des données, tels que Scikit-Learn, NumPy, Matplotlib, Statsmodels, etc.
Dans l'industrie, vous constaterez également que les outils commerciaux SAS et SPSS fonctionnent bien, mais que d'autres outils tels que Tableau, Rapidminer, Matlab, Excel, Gephi trouveront leur place dans la boîte à outils du scientifique des données.
Vous constatez à nouveau que l'une des principales distinctions entre les ingénieurs et les scientifiques des données, l'accent mis sur la visualisation des données et la narration, se reflète dans les outils mentionnés.
Les outils, les langages et les logiciels que les deux parties ont en commun, comme vous l'avez peut-être déjà deviné, sont Scala, Java et C#.
Ce sont des langages qui ne sont pas forcément populaires à la fois pour les data scientists et les ingénieurs : on pourrait dire que Scala est plus populaire auprès des data engineers car l'intégration avec Spark est particulièrement pratique pour mettre en place de gros flux ETL.
Il en va de même pour le langage Java : en ce moment, sa popularité est en hausse auprès des scientifiques des données, mais dans l'ensemble, il n'est pas largement utilisé au quotidien par les professionnels. Mais, dans l'ensemble, vous verrez ces langues apparaître dans les offres d'emploi des deux catégories. On peut également en dire autant des outils que les deux parties pourraient avoir en commun, comme Hadoop, Storm et Spark.
Bien entendu, la comparaison des outils, des langages et des logiciels doit être envisagée dans le contexte spécifique dans lequel vous travaillez et dans la manière dont vous interprétez les rôles de la science des données en question ; la science des données et l'ingénierie des données peuvent être étroitement liées dans certains cas spécifiques, où la distinction entre les équipes de science des données et d'ingénierie des données est en fait si faible que les deux équipes sont parfois fusionnées.
La question de savoir s'il s'agit d'une bonne idée ou non pourrait faire l'objet d'une autre discussion, qui n'entre pas dans le cadre du blog d'aujourd'hui.
Formation
En outre, les data scientists et les data engineers peuvent également avoir un point commun : leur formation en informatique. Cette zone d'étude est très prisée par les deux professions. Bien entendu, vous constaterez également que les data scientists ont souvent étudié l'économétrie, les mathématiques, les statistiques et la recherche opérationnelle. Ils ont souvent un peu plus de sens des affaires que les ingénieurs de données. Vous constaterez souvent que les ingénieurs en données sont également issus d'une formation d'ingénieur, et le plus souvent, ils ont suivi une formation préalable en ingénierie informatique.
Toutefois, cela ne signifie pas du tout que vous ne trouverez pas d'ingénieurs des données qui ont acquis des connaissances en matière d'opérations et de sens des affaires au cours d'études antérieures.
Il faut savoir qu'en général, le secteur de la science des données est composé de professionnels venant de tous les horizons : il n'est pas rare que des physiciens, des biologistes ou des météorologues se dirigent vers la science des données. D'autres se sont reconvertis dans la science des données après avoir travaillé dans le développement web, l'administration de bases de données, etc.
Salaires et embauches
En ce qui concerne les salaires, aux États-Unis, le salaire annuel moyen d'un scientifique des données est de 103 000 dollars, soit près du double du salaire moyen national. Dans les différents pays, la tendance est la même : le salaire moyen d'un data scientist est supérieur d'au moins 30 % à la moyenne nationale (et en Inde, ce chiffre est nettement plus élevé !).
Pour les ingénieurs de données, le salaire annuel moyen aux États-Unis est de 114 000 dollars, et dans d'autres pays, le salaire moyen d'un ingénieur de données est très similaire à celui d'un scientifique de données.
Ces deux fonctions sont très demandées. À l'heure où nous écrivons ces lignes, Indeed recense 12 000 postes de "data scientist" et 6 000 postes d'"ingénieur en données" aux États-Unis. Des entreprises de premier plan telles que Spotify, Meta, Amazon, Google et Microsoft recrutent presque toujours pour ces deux types de postes.
Perspectives d'emploi
Comme indiqué précédemment, la création de rôles et de titres est nécessaire pour refléter l'évolution des besoins, mais il arrive aussi qu'ils soient créés pour se différencier des autres entreprises de recrutement.
Outre l'intérêt croissant pour les questions de gestion des données, les entreprises recherchent des solutions moins coûteuses, flexibles et évolutives pour stocker et gérer leurs données. Elles veulent déplacer leurs données vers le cloud et, pour ce faire, elles doivent construire des "lacs de données" en complément des entrepôts de données déjà en place ou en remplacement du magasin de données opérationnel (ODS).
Les flux de données devront être réorientés et remplacés dans les années à venir et, par conséquent, l'intérêt et le nombre d'offres d'emploi pour recruter des ingénieurs en données ont progressivement augmenté au fil des ans.
Le rôle de data scientist est en demande depuis le début de l'engouement, mais aujourd'hui, les entreprises cherchent à composer des équipes de data scientists plutôt que d'embaucher des data scientists licornes qui possèdent des compétences en communication, de la créativité, de l'intelligence, de la curiosité, de l'expertise technique, etc. Pour les recruteurs, il est difficile de trouver des personnes qui incarnent toutes les qualités recherchées par les entreprises et la demande dépasse clairement l'offre.
On pourrait dire que la "bulle des scientifiques des données" a éclaté. Ou peut-être qu'elle éclatera encore à l'avenir.
Une chose demeure malgré tout : la demande d'experts passionnés par les sujets liés à la science des données sera toujours présente. Les perspectives d'emploi pour ces experts sont très positives. Par exemple, le Bureau américain des statistiques du travail prévoit qu'il y aura 17 700 offres d'emploi pour les scientifiques des données chaque année, au cours de la prochaine décennie, et il est tout aussi optimiste en ce qui concerne les offres d'emploi pour les ingénieurs des données.
Débuter avec l'ingénierie des données et la science des données
Si vous souhaitez tracer votre chemin pour commencer une carrière dans l'une ou l'autre de ces fonctions, nos guides sont un excellent point de départ :
Si vous souhaitez vous plonger directement dans votre parcours d'apprentissage, DataCamp a tout prévu. Nous avons de nombreux cours qui sont idéaux si vous voulez commencer à apprendre l'ingénierie des données. Par exemple, les cours Importation de données en Python et Importation de données en R de DataCamp. Notre certification Data Engineer est une autre excellente option pour prouver aux responsables du recrutement que vous avez les compétences requises pour un poste de débutant.
Pour ceux qui veulent s'initier à la science des données, il y a les cours Analyse des données exploratoires, Introduction à R pour la science des données, Boîte à outils pour l'apprentissage automatique et Introduction à Python pour la science des données. De même, notre certification Data Scientist est très appréciée et vous aidera à franchir la porte d'entreprises de premier plan.
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