L'essor du numérique a favorisé l'émergence de nouveaux métiers dans le domaine du Big Data. Bon nombre de personnes considèrent à tort l'ingénieur des données et le Data Analyst comme des professions interchangeables. Cet article présente en détail les différences qu'il existe entre ces deux métiers. Aujourd'hui, Jedha vous donne les clés sur les métiers, compétences, missions, salaires et formations aux métiers de la Data, avec un article complet.
Tout savoir sur les différences entre un Data Engineer VS un Data Analyst
Loin d'être un administrateur système ou un programmateur de machines, l'ingénieur des données prépare le terrain pour les autres professionnels du Data. C'est par lui que passent en premier lieu l'administration et le développement de l'architecture des données. Le Data Analyst intervient après le passage du Data Scientist. Il est celui qui réceptionne les données afin de les interpréter. Ce professionnel a pour mission de créer de la valeur ajoutée à une entreprise en utilisant la data.
Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?
On considère le Data Engineer comme un développeur en informatique chargé de collecter les informations et de les apprêter. Il est à l'origine de la création des systèmes et des bases de données. C'est un professionnel qui conçoit les réseaux et les infrastructures data et assure leur mise en marche.
Compétences et missions d'un Data Engineer
Le métier de Data Engineer est très exigeant. Les tâches confiées au professionnel sont diverses et requièrent des compétences techniques précises.
Quelles sont ses missions ?
Le rôle principal du Data Engineer est de mettre en place des plateformes capables de supporter une masse importante de données. Il travaille en étroite collaboration avec les Data Scientists et les Data Analysts. Cet ingénieur développe des solutions pour favoriser la collecte et le stockage des données via des API.
Il effectue ensuite des tests pour assurer l'automatisation du traitement des informations recueillies. Le Data Engineer est aussi amené à mettre en production des modèles de statistiques ou de machine learning. Il s'occupe de la maintenance de ces différentes structures. Ce spécialiste est par ailleurs sollicité pour l'établissement des spécifications techniques conformément aux besoins de l'entreprise.
Compétences techniques d'un ingénieur de données
Le Data Engineer est à la fois un architecte et un professionnel en charge de la sécurité des données. Son travail est en grande partie axé sur les systèmes et les bases de données. Il est en général détenteur d'un diplôme de niveau Bac+5 en informatique, en statistiques et en data science.
Une formation Data Engineering est surtout recommandée pour ceux qui veulent exercer ce métier. Comme prérequis, ils doivent maîtriser le fonctionnement des Frameworks tel que : Hadoop, Spark, Hive… Des connaissances précises en méthodologie agile sont vivement souhaitées. On note surtout :
- la bonne maîtrise des langages de programmation (Python, C++, Java…),
- la connaissance des outils de gestion (SQL, NoSQL, MySQL…),
- la maîtrise des systèmes d'exploitation…
Les principes de cybersécurité et les règlementations relatives aux données personnelles ne doivent pas non plus avoir de secret pour un Data Engineer.
Qu'en est-il des "Soft skills" ?
L'ingénieur des données doit fait preuve de rigueur et être à l'aise avec le travail d'équipe. Il est tenu aussi de développer d'excellentes capacités d'adaptation. En plus d'être un fin challenger, le Data Engineer gagnerait à avoir une bonne connaissance du monde des affaires.
Quel est le salaire moyen d'un Data Engineer en 2023 ?
Très sollicité par les entreprises, l'ingénieur des données touche une importante rémunération compte tenu des fonctions qui lui sont attribuées. En France, le salaire moyen d'un Data Engineer est de 45 000 euros par an pour un professionnel junior. Les experts peuvent gagner jusqu'à 80 000 euros. Cette rémunération peut tout de même varier d'un pays à l'autre.
Pourquoi choisir le Data engineering ?
La data science offre de nombreuses opportunités d'emploi. À l'heure de l'intelligence artificielle et du big data, l'ingénieur des données reste indispensable pour toute entreprise. Faire carrière dans ce métier garantit donc un emploi stable avec des revenus élevés. De plus, après avoir acquis de l'expérience, il est possible d'évoluer vers d'autres postes plus importants. On peut par exemple devenir Data Scientist ou chef de projet Data.
Qu'est-ce qu'un Data Analyst ?
Le Data Analyst s'occupe de la gestion de l'ensemble des données d'une entreprise. Il identifie ces dernières, les organise pour mieux les réutiliser (après les passages du Data Engineer et du Data Scientist). Le Data Analyst se concentre sur l'analyse et l'exploitation des données. Ces dernières sont notamment utilisées pour instaurer des services précis pour l'entreprise.
Compétences et missions d'un Data Analyst
Le métier de Data Analyst est loin d'être une sinécure. On le considère comme le responsable de la gestion des données. Par conséquent, il doit avoir des connaissances et des aptitudes très précises.
Quelles sont ses missions ?
Le Data Analyste répertorie les besoins d'une entreprise et utilise les ressources disponibles pour y répondre. Il doit alors :
- effectuer l'extraction et la structuration des données,
- réaliser des analyses pour créer des tableaux de bord,
- présenter ses résultats aux autres membres de l'équipe…
Ce professionnel est constamment à la recherche des solutions et de méthodes d'analyse pouvant lui permettre de mieux servir ses clients (via la data).
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Compétences techniques d'un analyste de données
L'analyste des données n'a pas forcément besoin de créer des algorithmes, mais doit pouvoir être en mesure de les manipuler. Il peut en général suivre une formation Data Analyst afin de se professionnaliser. Pour être capable d'analyser les données, il faut avoir de solides bases en :
- statistiques,
- langages de programmation,
- systèmes d'exploitation,
- data visualisation…
La bonne connaissance des outils de gestion des données et de traitement de l'information fait également partie des compétences requises pour exercer ce métier.
Soft skills
Comme tout professionnel appelé à travailler en groupe, le Data Analyst doit pouvoir communiquer facilement. Faire preuve de curiosité et d'adaptabilité est aussi souhaité. On recommande par ailleurs que l'analyste des données possède un sens aigu du business.
Quel est le salaire moyen d'un Data Analyst en 2023 ?
En début de carrière, l'analyste des données touche en moyenne 2 730 euros par mois en France. Au fil de ses expériences, le professionnel peut gagner bien plus. Tout dépend de son application et des responsabilités qui lui sont confiées. Cette rémunération peut toutefois varier d'une région ou d'une entreprise à l'autre.
Pourquoi choisir l'analyse de données ?
L'analyste des données est aujourd'hui un profil très recherché. Les offres d'emploi disponibles pour ce métier sont donc nombreuses. Le professionnel peut ainsi se spécialiser dans un secteur précis, compte tenu de ses centres d'intérêt. Il a surtout la possibilité de migrer vers d'autres postes plus importants au fil des années.
Data Engineering ou Data Analysis : quelle formation choisir ?
Les Data Engineers et les Data Analysts se complètent. Le travail des uns ne peut se faire sans celui des autres. Il existe des formations adaptées pour chaque domaine. L'idéal reste tout de même d'opter pour un apprentissage plus complet, d'autant que ces métiers évoluent rapidement.
Jedha propose à cet effet des modules de cours axés sur le Big data et l'intelligence artificielle en général. Notre offre de formation se veut plurielle et transversale. Nous préparons nos élèves à l'ensemble des métiers du numérique.
Ainsi, à l'issue de leur formation, ils pourront évoluer dans le poste de leur choix. Pour connaître Jedha Bootcamp et découvrir nos modules de cours en Data Engineering et en Data Analysis, on vous invite à télécharger notre syllabus et explorer nos articles sur les thématiques qui vous passionnent.
Financements publics des formations
Jedha est le leader de la formation Tech en France. Nos cours peuvent donc être financés par différents dispositifs. L'aide individuelle à la formation (AIF) de Pôle emploi en est un exemple. Dans le cadre d'une reconversion professionnelle, il est possible de financer sa formation avec le dispositif Transition Pro.
Conclusion
La différence entre le Data Engineer et le Data Analyst se situe au niveau des tâches à accomplir et des compétences requises pour ce faire. Ces deux professionnels forment avec le Data Scientist une équipe indissociable pour améliorer les performances d'une société. La réponse est donc oui, il existe une large différence, car le métier est dans le même domaine, cependant les missions ne sont pas les mêmes, et des formations différentes sont requises : la data engineering pour un Data Engineer, et une formation en data analytics ou en data science pour un data analyst.
Questions fréquentes
Un Data Analyst peut-il devenir Data Engineer ?
L'analyste des données peut exercer le métier de Data Engineer. Tout dépend du cursus d'apprentissage suivi.
Peut-on devenir ingénieur de données ou Analyste de données sans diplôme ?
Non, il n'est pas possible de devenir Ingénieur de données ou Data Analyste sans avoir un diplôme requis.
Est-il suffisant de savoir coder en Python pour devenir Data Engineer ?
Les connaissances en codage Python ne suffisent pas pour exercer en tant qu'ingénieur des données. Il faut forcément suivre une formation qualifiante.
