Science des données vs ingénierie des données : différence entre la science des données et l'ingénierie des données

Depuis que les données sont devenues la nouvelle monnaie du 21ème siècle, les métiers du Big Data et de la Data Science se sont diversifiés et ramifiés à un rythme sans précédent. Data Engineer et Data Scientist sont deux des postes les plus prometteurs avec une trajectoire de carrière ascendante.

Bien que le rôle d'un Data Scientist ait été proclamé comme étant le "job le plus sexy du 21e siècle", Data Engineer n'est pas loin derrière. En effet, Glassdoor indique que le nombre d'offres d'emploi pour le profil Data Engineer est cinq fois supérieur à celui des Data Scientists. Quoi qu'il en soit, Data Scientist et Data Engineer font partie de la même équipe qui cherche à transformer les données brutes en informations commerciales exploitables. Si vous souhaitez suivre une formation professionnelle en science des données, consultez nos cours de science des données dispensés par les meilleures universités.

L'article d'aujourd'hui porte sur le débat qui fait rage entre la science des données et l'ingénierie des données, vu à travers les lentilles des profils de poste d'ingénieur de données et de scientifique de données.

Science des données vs ingénierie des données

La science des données est un domaine d'études vaste et multidisciplinaire qui combine les mathématiques, les statistiques, l'informatique, les sciences de l'information et les connaissances du domaine des affaires. Il se concentre sur l'extraction de modèles et d'informations significatifs à partir de grands ensembles de données en tirant parti d'outils, de méthodes, de procédures et d'algorithmes scientifiques. Les composants de base de la science des données comprennent le Big Data, l'apprentissage automatique et l'exploration de données.

Au contraire, l'ingénierie des données est une branche de la science des données qui s'intéresse principalement aux applications pratiques de l'acquisition et de l'analyse des données. Il se concentre sur la conception et la construction de pipelines de données capables de collecter, de préparer et de transformer des données (à la fois structurées et non structurées) en formats utilisables par les Data Scientists.

L'ingénierie des données facilite le développement de la pile de processus de données pour accumuler, stocker, nettoyer et traiter les données en temps réel ou par lots et préparer les données pour une analyse plus approfondie. Essentiellement, les ingénieurs de données créent des systèmes de support pour les scientifiques de données.

Comme l'indique David Bianco, "les ingénieurs de données sont les plombiers qui construisent un pipeline de données, tandis que les scientifiques de données sont les peintres et les conteurs, donnant un sens à une entité autrement statique".

Data Engineer vs Data Scientist : une comparaison détaillée

Avant de nous plonger dans les différences entre les ingénieurs de données et les scientifiques de données, nous devons d'abord aborder les similitudes de ces deux profils. Le point de similitude le plus important entre les profils des Data Engineers et des Data Scientists est leur formation. Habituellement, les deux professionnels ont une formation en mathématiques, en physique, en informatique, en sciences de l'information ou en génie informatique.

Ces domaines d'études sont largement privilégiés pour les profils d'emploi en science des données. Les ingénieurs de données et les scientifiques de données sont des programmeurs qualifiés qui connaissent bien des langages tels que Java, Scala, Python, R, C++, JavaScript, SQL et Julia.

Voici les principaux points de différence entre les ingénieurs de données et les scientifiques de données :

Profil de l'emploi

La principale différence entre les ingénieurs de données et les scientifiques de données est l'un des objectifs. Alors que les ingénieurs de données sont impliqués dans la construction de l'infrastructure et de l'architecture pour la génération de données, les scientifiques de données sont principalement concernés par la réalisation d'analyses mathématiques et statistiques avancées sur les données collectées.

Comme mentionné précédemment, les ingénieurs de données conçoivent, construisent, testent, intègrent et optimisent les données collectées à partir de plusieurs sources. Ils utilisent des outils et des technologies Big Data pour construire des pipelines de données fluides qui facilitent les applications d'analyse en temps réel sur des données complexes. Les ingénieurs de données écrivent également des requêtes complexes pour améliorer l'accessibilité des données.

Cependant, les Data Scientists se concentrent davantage sur la recherche de réponses à des questions commerciales cruciales telles que l'optimisation des opérations commerciales, la réduction des coûts, l'amélioration de l'expérience client, etc. En utilisant le format de données proposé par les Data Engineers, les Data Scientists posent des questions pertinentes, trouvent des modèles cachés, émettent des hypothèses, puis tirer des conclusions appropriées.

Compétences

Les compétences des Data Engineers et des Data Scientists sont assez différentes. De plus, leurs niveaux de compétence varient. Par exemple, les compétences analytiques d'un Data Scientist seront beaucoup plus approfondies que les connaissances analytiques d'un Data Engineer.

Compétences Data Engineer :

• Programmation
• Systèmes distribués
• Architecture du système
• Conception et configuration de la base de données
• Configuration de l'interface et du capteur

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Compétences des Data Scientists :

• Programmation
• Cloud computing
• Dispute de données
• Gestion de base de données
• Visualisation de données
• Probabilités et statistiques
• Calcul multivarié et algèbre linéaire
• Apprentissage automatique et apprentissage en profondeur

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Outils

Les ingénieurs de données travaillent avec des langages de programmation avancés comme Python, Java, Scala, etc., des systèmes distribués, des outils de pipelines de données (IBM InfoSphere DataStage, Talend, Pentaho, Apache Kafka, etc.) et des frameworks Big Data comme Hive, Hadoop, Spark, etc.

Alors que les Data Scientists utilisent également Python et Java, ils utilisent des outils d'analyse et de BI avancés comme Tableau Public, Rapidminer, KNIME, QlikView et Splunk. Outre ces outils, les Data Scientists s'appuient fortement sur les bibliothèques ML telles que TensorFlow, Theano, PyTorch, Apache Spark, DLib, Caffe et Keras, pour n'en nommer que quelques-unes.

Package salarial

Les ingénieurs de données et les scientifiques de données ont tous deux une trajectoire de carrière prometteuse avec de lourdes rémunérations annuelles. Les meilleurs recruteurs pour ces profils incluent de grands noms comme Amazon, IBM, TCS, Infosys, Accenture, Capgemini, General Electric, Ernst & Young, Microsoft, Facebook et Apple Inc.

Selon PayScale, le salaire moyen des ingénieurs de données en Inde est de 843 140 INR LPA, alors qu'aux États- Unis , il est de 92 260 USD.

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Le salaire moyen d'un Data Scientist en Inde est de 813 593 INR LPA, et aux États- Unis , il est de 96 089 USD.

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Data Engineers & Data Scientists : deux métiers complémentaires

Pour conclure, il faut reconnaître que les rôles de Data Engineer et de Data Scientist se complètent. Une entreprise qui exploite le Big Data doit avoir des professionnels possédant les deux compétences pour exploiter le véritable potentiel des données. Les Data Scientists s'appuient sur les Data Engineers pour construire des pipelines adéquats pour la génération et l'analyse des données. De même, les données que les Data Engineers préparent ne seront d'aucune utilité pratique sans les opérations analytiques des data scientists.

Lire aussi : Data Science vs Data Analytics

Emballer

Ainsi, les entreprises doivent créer une équipe Data Science dans laquelle Data Engineers et Data Scientists peuvent se compléter mutuellement en compétences et fonctionnalités.

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