Le Big Data a changé la face du monde

Source Unsplash

Quelles sont les différences entre un Data Engineer et un Data Scientist ?

Quand une entreprise produit un service ou un bien, elle a besoin d’informations exploitables pour comprendre leurs marchés, obtenir des informations sur les concurrents, créer un produit, comprendre les clients, et plein d’autres données.

La pyramide des besoins en Data Science

Data Engineer, la partie techniques des données (Conception — Construction — Modification)

Les Data Engineers sont spécialisés dans 3 domaines principaux : concevoir, construire et organiser les « pipelines » de données. Ce sont en quelque sorte des architectes de la données. Les Data Engineers ont souvent des compétences de fond en ingénierie informatique ou en création de systèmes.

Parcours des données brutes à travers la pipeline de données. Source : Colleen Farrely, Data Scientist et Topologiste

Data Scientist : Analyser — Tester — Créer — Présenter

Le Data Scientist a normalement 4 tâches principales quand il travaille en entreprise. Il analyse, teste, crée et présente les résultats à l’équipe.

Qu’en est-il des offres d’emploi et des salaires dans tout cela ?

Selon Glassdoor, au 6 juin 2021, le salaire moyen d’un Data Scientist est :

https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-scientist-salaire-SRCH_KO0,14.htm
https://www.glassdoor.fr/Salaires/data-engineer-salaire-SRCH_KO0,13.htm?clickSource=searchBtn

“Le nombre d’offres d’emploi pour Data Engineer est presque cinq fois plus élevé que le nombre d’offres d’emploi pour les Data Scientists. Cela est logique car la plupart des organisations ont besoin de plus d’ingénieurs de données que de scientifiques de données dans leur équipe”, selon Glassdoor.

Data Engineer vs Data Scientist : quel est l’état du marché de l’emploi dans le domaine des données ?

Data Scientist, un métier en développement

Le poste de Data Scientist est un métier de rêve sur le papier :

La pénurie de Data Engineer

Les Data Engineer sont devenus une denrée rare.

“Même les entreprises les plus chaudes de la Silicon Valley ne parviennent pas à atteindre un ratio de un pour deux. […] Vous n’avez pas assez de talents en ingénierie. C’est très cher”, explique Tomer Shiran, PDG et cofondateur de Gremio, un développeur de middleware pour le big data.

Mais pourquoi les recruteurs ont-ils des difficultés à trouver des ingénieurs en données aujourd’hui ?

Parce que le processus de recherche de Data Engineers nécessite du temps et de l’énergie que les entreprises n’ont pas nécessairement.

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