Data Engineer vs Data Analyst : quelles différences ?

Les 4 grandes différences entre les métiers de Data Engineer et Data Analyst

Voici un résumé des différences entre le métier de Data Engineer et celui de Data Analyst :

• Missions : Le Data Engineer gère l’ensemble de l’infrastructure Data d’une entreprise pour permettre l’accès aux données qui seront traitées et exploitées par le Data Analyst.
• Niveau de technicité : Le Data Engineer possède des compétences techniques avancées en ingénierie informatique contrairement au Data Analyst.
• Formation requise : Le Data Engineer est formé à la gestion et à l’exploration des données, tandis que le Data Analyst maîtrise les principaux outils de Business Intelligence et de Data Visualisation.
• Niveau de rémunération : Le salaire du Data Engineer est plus élevé que celui du Data Analyst !

Data Engineer vs Data Analyst : en quoi consiste chaque métier ?

Qu'est-ce qu'un Data Engineer ?

Le Data Engineer ou Ingénieur Big Data est un ingénieur responsable de l’infrastructure Data d’une entreprise. Il construit et assure la gestion de l’ensemble des réseaux, systèmes de traitement et bases de données. Son rôle est de rendre accessible les données aux Data Analysts et Data Scientists chargés de l’analyser et de la valoriser. 

Il travaille en amont des autres professionnels comme le Data Analyst, en préparant le terrain pour leur travail.

Qu'est-ce qu'un Data Analyst ?

Le Data Analyst est un expert en analyse des données qui identifie, extrait et exploite la Data d’une entreprise. Il génère des visualisation et Dashboards pour comprendre les grandes tendances qu’il présente aux équipes dirigeantes pour les aider à prendre des décisions stratégiques.

Le Data Analyst intervient après le travail du Data Engineer et avant celui du Data Scientist.

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Data Engineer vs Data Analyst : quelles différences dans leurs missions ?

Voici les principales missions confiées au Data Engineer par rapport au Data Analyst :

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Data Engineer vs Data Analyst : quelles différences de compétences ?

Le Data Engineer est responsable de l’architecture des données d’une entreprise. Pour réaliser ses missions techniques, il doit posséder des compétences avancées en ingénierie informatique, axées sur la gestion des bases de données dans un environnement Big Data (Scala, Spark, plateformes de Cloud Computing). Il maîtrise également les langages informatiques (Python, R, SQL) pour la conception et le déploiement d'algorithmes d'Intelligence Artificielle, de Machine Learning et de Deep learning.

Contrairement au Data Engineer ou au Data Scientist, le Data Analyst n'a pas besoin de créer des algorithmes mais il doit être en mesure de les manipuler. Au-delà de ses connaissances en traitement de l’information, son expertise se centre essentiellement sur les outils de Business Intelligence et de Data Visualisation indispensables à la présentation de ses analyses aux équipes métier.

Data Engineering ou Data Analysis : quelle formation choisir ?

Pour se former à ces métiers, il existe des formations spécifiques en Data Engineering et en Data Analysis, à suivre à l’université ou en école spécialisée.

Le Data Engineer est en général détenteur d'un diplôme de niveau Bac+5 en informatique ou en Data Science, alors que le Data Analyst possède souvent un Bac +3 ou Bac +5 mais plutôt en statistique, en économie ou d'une école de commerce

Les formations professionnalisantes ont elles l’avantage d’être plus courtes, flexibles, moins onéreuses et axées sur la mise en pratique concrète des compétences demandées à ces experts de la Data.

Jedha propose à cet effet deux formations de quelques mois : une formation en Data Engineering et une formation en Data Analyse :

Si vous souhaitez en savoir plus, n’hésitez pas à consulter le syllabus ou de vous insrire à notre prochaine Soirée Portes Ouvertes. Pour toute question sur le financement de votre formation, vous pouvez contacter notre équipe admission.

Data Engineer vs Data Analyst : quelle différence de salaire ?

En France, le salaire d’un Data Engineer est plus élevé que celui d'un Data Analyst. En 2023, sa rémunération moyenne se situe autour de 3 926 euros brut par mois (47 120€ brut par an), contre 3 750 euros brut par mois pour le Data Analyst (45 000€ brut par an).

D’une façon générale, on peut observer que les différences entre le salaire moyen d’un Data Engineer et le salaire d’un Data Analyst se maintiennent tout au long de leur carrière. Cela s'explique par le plus grand niveau de technicité du métier de Data Engineer.

Un Data Engineer junior pourra prétendre à un salaire de base de 38 000€ brut par an, contre 35 000€ pour un Data Analyst. Après cinq ans d’expérience en entreprise, un Data Engineer peut toucher environ 70 000€ brut par an, contre 60 000€ pour un Data Analyst.

Conclusion

Si le Data Engineer et le Data Analyst forment avec le Data Scientist une équipe indissociable pour améliorer les performances d'une société, de nombreuses différences existent entre ces métiers. Les missions et compétences de ces professionnels ne sont pas les mêmes, ce qui implique que leurs salaires ne soient pas valorisés de la même façon par les recruteurs.

Si vous souhaitez en apprendre plus sur ces deux métiers, nous vous invitons à consulter notre fiche métier Data Analyst et notre fiche métier Data Engineer. Et si vous cherchez à vous former à l’un ou l’autre de ces métiers, n'hésitez pas à regarder les différentes formations que propose Jedha Bootcamp !

Questions fréquentes

Un Data Analyst peut-il devenir Data Engineer ?

Un Data Analyst peut tout à fait devenir Data Engineer en suivant une formation pour mettre à jour ses compétences et apprendre les techniques avancées de gestion des infrastructures Data et de mise en production propres à ce métier.

Est-il suffisant de savoir coder en Python pour devenir Data Engineer ?

Si les connaissances en codage Python sont essentielles au travail du Data Engineer, elles ne suffisent pas pour espérer décrocher ce poste. Pour y arriver, il vous faut acquérir de nombreuses compétences, en suivant une formation dédiée en Data Engineering.

Si vous souhaitez en savoir plus, nous avons rédigé pour vous un comparatif des 5 meilleures formations pour devenir Data Engineer.

Comment financer votre formation en Data Engineering ou en Data Analyse ?

Plusieurs options s'offrent à vous pour financer votre formation. La plus courante est de mobiliser votre compte CPF (Compte Personnel de Formation). Mais vous pouvez également obtenir une aide de Pôle emploi ou demander à votre entreprise de vous financer. Chez Jedha, nous pouvons également vous mettre en relation avec notre partenaire financier la Société Générale pour autofinancer votre formation grâce à un prêt étudiant à taux préférentiel.