Le meilleur choix pour 2023

Les carrières dans le domaine de la science des données ont connu ces dernières années une demande croissante, le Bureau of Labor Statistics prévoyant une augmentation de 22 % de la croissance de l’emploi entre 2020 et 2030, bien supérieure à la croissance moyenne des autres professions. Alors que les entreprises continuent de se concentrer sur la génération, la collecte et l’analyse de mégadonnées pour les aider à gérer leurs activités, cette demande ne montre aucun signe de ralentissement.

Le guide suivant offre un aperçu des principales différences entre deux des professions les plus importantes de la science des données – scientifique des données et ingénieur des données – et couvre tout ce que vous devez savoir pour prendre une décision éclairée sur la carrière qui vous convient le mieux, des rôles et responsabilités aux salaires moyens, aux exigences en matière d’éducation et aux différentes voies qui peuvent mener à un emploi de rêve en travaillant avec des données.

Y a-t-il une différence entre un Data Engineer et un Data Scientist ?

Il fut un temps où les data scientists étaient censés jouer le rôle d’ingénieurs de données. Mais à mesure que le domaine des données s’est développé et a évolué, la collecte et la gestion des données devenant de plus en plus complexes et difficiles à manier, et les organisations attendant plus de réponses et d’informations à partir des données collectées, le travail a été divisé en deux.

Aujourd’hui, la principale différence entre ces deux professionnels des données est que les ingénieurs de données construisent et maintiennent les systèmes et les structures qui stockent, extraient et organisent les données, tandis que les scientifiques de données analysent ces données pour prédire les tendances, glaner des informations commerciales et répondre aux questions pertinentes. à l’organisation.

Data Engineer vs Data Scientist

Bien qu’il existe un chevauchement des compétences entre les ingénieurs de données et les scientifiques de données, et que dans le passé, les scientifiques de données devaient effectuer certaines des tâches des ingénieurs de données, les deux rôles sont distincts et différents.

Rôle et responsabilités

Il est utile de penser que les ingénieurs de données et les scientifiques de données ont des rôles complémentaires. Les data scientists construisent et optimisent les systèmes qui permettent aux data scientists de faire leur travail. Les scientifiques des données, quant à eux, trouvent un sens dans les trésors de données que les ingénieurs de données gèrent.

Que fait un ingénieur de données ?

Un ingénieur de données est un professionnel des données qui prépare l’infrastructure de données pour l’analyse. Ils se concentrent sur la préparation à la production de données brutes et d’éléments tels que les formats, la résilience, la mise à l’échelle, le stockage des données et la sécurité. Les ingénieurs de données sont chargés de concevoir, créer, tester, intégrer, gérer et optimiser des données provenant de diverses sources. Ils construisent également l’infrastructure et les architectures qui permettent la génération de données.

Leur objectif principal est de créer des pipelines de données fluides en combinant une variété de technologies de mégadonnées qui permettent des analyses en temps réel. Les ingénieurs de données écrivent également des requêtes complexes pour s’assurer que les données sont facilement accessibles.

Que fait un Data Scientist ?

Les scientifiques de données se concentrent sur la recherche de nouvelles informations à partir des données qui ont été préparées pour eux par les ingénieurs de données. Dans le cadre de leur travail, ils mènent des expériences en ligne, élaborent des hypothèses et utilisent leurs connaissances en statistiques, en analyse de données, en visualisation de données et en algorithmes d’apprentissage automatique pour identifier les tendances et créer des prévisions pour l’entreprise.

Ils dialoguent également avec les chefs d’entreprise pour comprendre leurs besoins spécifiques et présenter des résultats complexes, à la fois verbalement et visuellement, d’une manière qui peut être suivie par un public professionnel général.

Éducation et exigences

De nombreux ingénieurs de données et data scientists sont titulaires d’un baccalauréat en informatique ou dans un domaine connexe comme les mathématiques, les statistiques, l’économie ou les technologies de l’information. Et tandis que les employeurs recherchent souvent des candidats titulaires de diplômes avancés, il est possible de décrocher un poste en science des données ou en ingénierie des données sans diplôme.

Quelles sont les conditions requises pour devenir ingénieur de données ?

Les ingénieurs de données sont généralement issus d’une formation en génie logiciel et maîtrisent les langages de programmation tels que Java, Python, SQL et Scala. Alternativement, ils peuvent avoir un diplôme en mathématiques ou en statistiques qui les aide à appliquer différentes approches analytiques pour résoudre des problèmes commerciaux.

Pour être embauché en tant qu’ingénieur de données, la plupart des entreprises recherchent des candidats titulaires d’un baccalauréat en informatique, en mathématiques appliquées ou en technologie de l’information. Les candidats peuvent également être tenus d’avoir quelques certifications en ingénierie des données, comme l’ingénieur de données professionnel de Google ou l’ingénieur de données certifié IBM. Cela aide également s’ils ont de l’expérience dans la création d’entrepôts de données volumineuses capables d’exécuter des opérations d’extraction, de transformation et de chargement, ou ETL, sur des ensembles de données volumineuses.

Quelles sont les conditions requises pour devenir Data Scientist ?

Les data scientists se voient généralement présenter de gros volumes de données sans aucun problème métier particulier à résoudre. Dans ce scénario, le scientifique des données devra explorer les données, formuler les bonnes questions et présenter ses conclusions. Il est donc essentiel que les scientifiques des données aient une connaissance approfondie des différentes techniques dans les infrastructures de mégadonnées, l’exploration de données, les algorithmes d’apprentissage automatique et les statistiques. Comme ils doivent également travailler avec des ensembles de données qui se présentent sous diverses formes pour exécuter leurs algorithmes de manière efficace et efficiente, ils doivent également être à jour avec toutes les dernières technologies.

Les scientifiques des données doivent maîtriser les langages de programmation tels que SQL, Python, R et Java, et être familiarisés avec des outils tels que Hive, Hadoop, Cassandra et MongoDB.

Salaire de Data Scientist vs Data Engineer

Pour l’esprit analytique, les deux postes offrent une carrière très enrichissante et lucrative.

Que gagne un ingénieur de données ?

Les salaires des ingénieurs de données dépendent de variables telles que le type de rôle, l’expérience pertinente et l’emplacement du poste. Selon Glassdoor, le salaire moyen d’un ingénieur de données est d’environ 142 000 $ par an.

Que gagne un Data Scientist ?

Encore une fois, ce que gagnent les scientifiques des données dépend également du type d’emploi, de leurs compétences, de leurs qualifications et de l’endroit où il se trouve. Selon Glassdoor, un data scientist gagne en moyenne environ 139 000 $ par an.

Possibilités de carrière

Il n’y a pas de voie unique pour devenir ingénieur de données ou scientifique de données, mais vous trouverez ci-dessous quelques-unes des manières courantes par lesquelles les gens ont navigué sur le terrain pour accéder à l’emploi de leurs rêves.

Quel est le cheminement de carrière typique d’un ingénieur de données ?

L’ingénierie des données n’est généralement pas un rôle d’entrée de gamme. Pour cette raison, de nombreux ingénieurs de données font leurs débuts en génie logiciel ou en intelligence d’affaires/analyse de systèmes – des rôles qui leur donnent une exposition aux systèmes et à l’infrastructure qui sont cruciaux pour le domaine de la science des données.

De nombreux ingénieurs de données profitent de rôles tels qu’architecte de données, architecte de solutions et développeur de bases de données pour perfectionner leurs compétences en ingénierie de données, développer une connaissance plus approfondie du traitement des données et du cloud computing, et acquérir de l’expérience avec ETL et les couches de données. Certains peuvent également travailler dans l’analyse de données pour renforcer leurs connaissances sur les besoins des analystes de données et des data scientists avant de passer à l’ingénierie des données.

Quel est le cheminement de carrière typique d’un Data Scientist ?

De nombreux data scientists font leurs débuts dans un rôle débutant en science des données, que ce soit par le biais d’un stage ou d’une embauche en tant que data scientist junior. Ces postes d’entrée de gamme donnent aux nouveaux scientifiques des données l’opportunité de continuer à développer leurs compétences techniques et de travailler sur des projets qui leur sont assignés avant de passer à la conception de leurs propres expériences et à la résolution de problèmes commerciaux plus ambitieux.

Les analystes de données pivotent généralement vers des rôles de science des données soit en apprenant eux-mêmes les compétences pertinentes en science des données, soit en s’inscrivant à un cours en ligne ou à un bootcamp.

Lecture connexe : Data Analyst vs Data Scientist : salaire, compétences et parcours

Un ingénieur de données peut-il devenir un scientifique de données (ou vice versa) ?

La réponse courte est oui, les ingénieurs de données peuvent devenir des scientifiques de données et vice versa, avec une formation supplémentaire. Le chevauchement des compétences – de la connaissance des langages de programmation à l’utilisation des pipelines de données – signifie que les membres des deux professions sont dotés des connaissances et du vocabulaire de base pour avoir une transition de carrière relativement facile. Mais, étant donné que les ingénieurs de données se concentrent davantage sur l’architecture et l’infrastructure qui soutiennent le travail des scientifiques de données, et que les scientifiques de données sont plus préoccupés par le développement et le test d’hypothèses à travers les données, les deux professions devraient acquérir des compétences supplémentaires avant que cela puisse faire le saut.

Data Scientist vs Data Engineer : lequel vous convient le mieux ?

Malgré le chevauchement des compétences entre les deux professions, les scientifiques des données et les ingénieurs des données ont des responsabilités différentes, et les rôles peuvent être mieux adaptés à certains types de personnalité.

Envisagez d’être un ingénieur de données si…

Les ingénieurs de données s’occupent principalement de l’infrastructure et de l’architecture qui stockent et organisent les données. Ce sont de solides codeurs qui aiment apprendre et utiliser de nouvelles technologies, découvrir de nouvelles façons de rendre les logiciels et les systèmes plus efficaces et s’épanouir en aidant une organisation à économiser du temps et des ressources. Si vous êtes un bricoleur qui cherche toujours des moyens d’améliorer les choses que vous construisez, trouvez un but dans la création d’outils de soutien qui aident les autres à faire leur travail et aimez jouer avec les derniers outils et technologies, alors l’ingénierie des données pourrait être la bonne carrière. pour toi.

Envisagez d’être un Data Scientist si…

Les scientifiques des données sont des penseurs analytiques qui sont curieux, n’ont pas peur de poser des questions et vivent pour mettre leurs hypothèses à l’épreuve. Les data scientists utilisent non seulement les données pour donner un sens aux choses qui se sont produites dans le passé, mais ils prévoient également les tendances et essaient de comprendre ce qui pourrait se passer dans le futur. Si vous aimez exécuter des analyses statistiques avancées, écrire des algorithmes d’apprentissage automatique et faire preuve de créativité pour résoudre des problèmes, une carrière de data scientist pourrait vous convenir.