Le domaine de la data est en pleine croissance, et les entreprises cherchent à recruter des professionnels pour gérer et analyser leurs données. Les deux termes qui reviennent souvent dans ce contexte sont « data engineer » et « data scientist ». Bien qu’ils travaillent tous les deux dans le domaine de la data, leurs rôles et leurs responsabilités sont différents. Voici les différences entre un data engineer et un data scientist.
Le rôle du data engineer
Pour commencer, découvrez les métiers de l’ia en vous basant sur celui du data engineer. Il est responsable de la conception, de la mise en œuvre et de la maintenance des infrastructures de données. Cela implique la création de pipelines de données, l’optimisation des performances et la mise en place de systèmes de stockage de données efficaces. Le travail d’un data engineer est de s’assurer que les données sont collectées, stockées et traitées de manière efficace, fiable et sécurisée.
Le travail d’un data engineer commence souvent par la collecte de données à partir de différentes sources telles que des bases de données, des fichiers plats ou encore des services web. Il doit ensuite s’assurer que ces données sont nettoyées, transformées et organisées de manière qu’elles soient facilement accessibles pour les datas scientists.
Le rôle du data scientist
Le data scientist, quant à lui, est responsable de l’analyse des données pour aider les entreprises à prendre des décisions plus éclairées. Cela implique la compréhension des données, la recherche de tendances et de modèles, la création de modèles prédictifs et la visualisation des données.
Le travail d’un data scientist commence souvent par l’exploration des données pour comprendre leur structure, leur qualité et leur pertinence pour l’entreprise. Il utilise ensuite des algorithmes et des techniques statistiques pour analyser les données et trouver des tendances et des modèles.
Les différences entre un data engineer et un data scientist
Il est clair que les rôles du data engineer et du data scientist sont différents, mais ils travaillent en étroite collaboration pour garantir que les données sont collectées, stockées, traitées et analysées de manière efficace.
Les compétences techniques requises pour le travail de data engineer et de data scientist sont différentes. Les data engineers doivent avoir une bonne compréhension des technologies de stockage de données, des outils de traitement des données et des langages de programmation tels que Python et Java. Les data scientists, quant à eux, doivent avoir des compétences en statistiques, en apprentissage automatique et en visualisation de données.
De même, le data engineer et le data scientist ont des objectifs différents. Le data engineer est chargé de la gestion des données, de la création de pipelines de données et de l’optimisation des performances des outils de traitement des données. Le data scientist, quant à lui, est chargé d’analyser les données pour trouver des tendances et des modèles, et de créer des modèles prédictifs pour aider les entreprises à prendre des décisions justes.