Si tu t’intéresses aux métiers de la data, tu as sûrement entendu parler des Data Scientists et des Data Engineers. Deux rôles techniques, indispensables aux entreprises qui veulent exploiter leurs données, mais souvent confondus.
Alors, qui fait quoi ? Qui manipule les données brutes, qui les transforme en insights actionnables ? Et surtout, si tu veux te lancer dans ce domaine, quel métier est fait pour toi ? Plongeons ensemble dans cette comparaison pour y voir plus clair.
Table des matières
Data Scientist et Data Engineer : deux rôles bien distincts
Dans une équipe data, Data Scientist et Data Engineer travaillent main dans la main, mais leurs responsabilités sont bien différentes.
Le Data Engineer : l’architecte des données
Imagine un Data Engineer comme un bâtisseur. Son travail consiste à concevoir l’infrastructure qui permet de collecter, stocker et traiter d’énormes volumes de données.
- Il construit et gère les pipelines de données : il s’assure que les données circulent bien entre les différentes sources (sites web, CRM, IoT, etc.) et qu’elles arrivent en bon état dans les bases de données.
- Il optimise les performances des systèmes de stockage et de traitement pour garantir une exploitation fluide.
- Il sécurise les données et met en place des processus pour éviter la perte ou la corruption des informations.
Concrètement, il met en place les fondations d’une maison, pour que les autres puissent y habiter confortablement.
Le Data Scientist : l’explorateur des données
Une fois que le Data Engineer a mis en place une infrastructure stable, le Data Scientist entre en scène. Son rôle est d’exploiter ces données pour générer des insights précieux.
- Il analyse les tendances en s’appuyant sur des modèles statistiques et du machine learning.
- Il crée des modèles prédictifs pour aider à la prise de décision (exemple : prédire les ventes en fonction des tendances passées).
- Il traduit les résultats en actions concrètes pour les équipes marketing, finance ou opérationnelles.
Le Data Scientist, c’est un peu le savant fou, celui qui mixe des algorithmes et des données pour en tirer des prévisions et des recommandations stratégiques.
Quelles compétences pour chaque métier ?
Si les deux rôles tournent autour des données, les compétences requises ne sont pas les mêmes.
| Compétence | Data Engineer | Data Scientist |
|---|---|---|
| Langages de programmation | Python, Java, Scala, SQL | Python, R, SQL |
| Manipulation des données | Bases de données SQL et NoSQL, ETL | Nettoyage, exploration, modélisation |
| Outils et technologies | Hadoop, Spark, Airflow, Kafka | Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, Power BI |
| Mathématiques & statistiques | Moyenne | Expertise avancée (Machine Learning, Stats) |
| Infrastructure Cloud | AWS, Google Cloud, Azure | Utilisation des outils cloud pour analyse |
Si tu aimes coder, optimiser des systèmes et gérer de gros volumes de données, alors le Data Engineer est fait pour toi.
Si tu préfères analyser, modéliser et interpréter des tendances, alors Data Scientist te conviendra mieux.
Comment ces deux métiers collaborent-ils ?
Un bon projet data repose sur une collaboration efficace entre ces deux métiers.
Prenons un exemple concret : une entreprise de e-commerce veut prédire le comportement d’achat de ses clients.
- Le Data Engineer récupère et structure les données des commandes, des visites du site, et des interactions avec le service client. Il construit des bases de données optimisées pour que l’accès soit rapide et fiable.
- Le Data Scientist analyse ces données et développe un modèle prédictif qui identifie les clients les plus susceptibles d’acheter. Il transmet ensuite ses recommandations aux équipes marketing pour personnaliser les campagnes.
Sans Data Engineer, le Data Scientist passerait plus de temps à nettoyer et organiser les données qu’à analyser.
Sans Data Scientist, le Data Engineer fournirait des données bien rangées, mais inutilisées.
Quels salaires et opportunités en 2025 ?
Avec la croissance massive des besoins en data, les entreprises se les arrachent.
Salaires moyens en France en 2025 :
- Data Engineer : entre 45 000€ et 75 000€ brut par an, selon l’expérience.
- Data Scientist : entre 50 000€ et 90 000€ brut par an, les profils seniors pouvant dépasser les 100 000€.
Opportunités d’emploi
Les grands groupes, les startups tech, la finance, le e-commerce… tous cherchent à exploiter leurs données.
Les profils les plus recherchés sont ceux qui savent combiner des compétences d’ingénierie et d’analyse.
Un Data Engineer qui comprend un peu le Machine Learning aura une longueur d’avance.
Un Data Scientist qui sait manipuler des bases de données massives sera bien plus efficace.
FAQ : les questions qu’on me pose souvent
1. Peut-on passer de Data Engineer à Data Scientist (ou l’inverse) ?
Oui, beaucoup le font ! Un Data Engineer qui apprend l’analyse de données et le Machine Learning peut évoluer vers le rôle de Data Scientist.
Inversement, un Data Scientist qui se forme aux infrastructures et bases de données peut devenir Data Engineer.
2. Lequel des deux métiers est le plus difficile à apprendre ?
Tout dépend de ton profil initial.
- Si tu as un profil technique (développement, bases de données), Data Engineer sera plus accessible.
- Si tu viens d’un background en maths/stats, Data Scientist sera plus naturel.
3. Data Scientist, c’est encore un métier d’avenir ?
Absolument, mais les entreprises attendent de plus en plus des compétences hybrides. Un Data Scientist qui sait manipuler des bases de données et automatiser ses modèles en production sera bien plus recherché.
4. Quel langage apprendre en priorité ?
- Pour Data Engineer : SQL (indispensable), Python, Java et Scala sont les plus demandés.
- Pour Data Scientist : Python et R dominent le marché, avec SQL en complément.
5. Quel est le meilleur choix pour un débutant en data ?
Si tu aimes coder et optimiser des systèmes, va vers Data Engineer.
Si tu es plus orienté analyse et modélisation, Data Scientist sera un bon choix.
Dans tous les cas, il est toujours utile d’avoir des notions dans les deux disciplines.
Conclusion : choisir entre Data Engineer et Data Scientist
Si tu veux construire et optimiser des pipelines de données, que tu aimes travailler avec des bases de données massives, de l’architecture cloud et du code bien propre, alors Data Engineer est fait pour toi.
Si tu es plus attiré par l’analyse, les statistiques avancées, le Machine Learning, et que tu veux extraire des insights précieux des données, alors Data Scientist est la voie royale.
Au final, ces deux métiers sont complémentaires et de plus en plus hybrides. Apprendre les bases des deux te donnera un sérieux avantage sur le marché du travail.
Alors, tu te vois plutôt bâtisseur de data ou explorateur de données ?