Quelle différence entre Data Engineer et data scientist ?
Data Engineer et data scientist sont deux des métiers techs les plus viables. Toutefois, même si les deux travaillent sur les données, ils sont différents sur de nombreux points.
Quels types de projets un data engineer et un data scientist sont-ils responsables ?
Un data engineer et un data scientist sont responsables des mêmes types de projets, cependant leurs responsabilités peuvent être légèrement différentes. Les principaux types de projets pour lesquels un data engineer et un data scientist peuvent être responsables sont :
Analyse et modélisation des données
Les deux professions mettent en œuvre des techniques avancées pour analyser des jeux de données massives, identifier des tendances et modéliser les résultats. Le data engineer se concentre davantage sur la préparation et le traitement des données, alors que le scientiste s’engage dans la recherche et l’expérimentation sur l’analyse et les modèles.
Développement technologique
Les professionnels consacrent du temps au développement d’applications, systèmes et outils informatiques spécifiques aux données pour résoudre des problèmes via les données. Cette tâche est plus fréquente chez les ingénieurs en général, mais quelques-uns des scientists n’hésitent pas à s’impliquer si ce qu’ils font est lié à la manipulation de donnée très « sale » ou implique le développement d’une API (Application programming interface).
consultez la fiche métier pour connaître les compétences les plus recherchées chez chacun des deux.
Quelle est la différence fondamentale entre un data engineer et un data scientist ?
Alors que les data engineers créent des applications et des systèmes destinés à collecter et traiter les données, les data scientists sont chargés d’analyser les données pour en tirer des informations pertinentes. La différence principale entre un data engineer et un data scientist réside dans le type de travail qu’ils effectuent.
- Les data engineers sont chargés de l’ingénierie : ils travaillent sur la mise en œuvre des systèmes, la sécurité des données, l’intégration des technologies, la conception et le développement des modèles. Ils doivent choisir le bon outil ou la bonne technologie et se concentrer sur son utilisation optimale.
- Les data scientist, quant à eux, sont chargés d’analyser les données afin de trouver des modèles, patterns et relations qui interviennent dans le processus décisionnel. Ils doivent être capables de traduire et de communiquer ces informations aux autres parties afin qu’elles puissent les prendre en compte pour prendre des décisions stratégiques. Pour ce faire, ils ont besoin de comprendre les principes du Machine Learning et du Deep Learning afin de pouvoir appliquer ces connaissances à travers l’analyse des données réelles.
En conclusion, bien que les Data Engineering et Data Science portent tous les deux sur l’utilisation des données, elles possèdent chacune une mission spécifique : l’Ingénierie Data étant axée sur la construction d’applications ou de systèmes basés sur la manipulation des données alors que la science des données se concentre sur analyses prédictives en créant des modèles basés sur les résultats obtenus à partir de grandes quantités de données.
