Data Science vs Data Engineering : Quelle différence et quel métier choisir ?

Deux faces d'une même pièce

Dans le monde de la data, ces deux rôles sont complémentaires mais très différents. Pour faire une analogie avec la construction automobile : le Data Engineer construit l'usine et les chaînes de montage, tandis que le Data Scientist conçoit les prototypes de voitures et les teste.

Le Data Engineer : L'architecte des tuyaux

Le Data Engineer est un profil très technique, proche du développement logiciel et de l'infrastructure.

• Mission : Construire des pipelines de données robustes, nettoyer la donnée, la stocker et la rendre accessible.
• Outils : SQL, Python, Spark, Kafka, Airflow, Cloud (AWS/GCP/Azure), Docker, Kubernetes.
• Mentalité : Fiabilité, scalabilité, performance. "Comment faire passer 1 To de données d'un point A à un point B en moins de 5 minutes sans erreur ?"

Le Data Scientist : L'explorateur mathématicien

Le Data Scientist est un profil hybride entre mathématiques/statistiques et programmation.

• Mission : Analyser les données pour trouver des tendances, construire des modèles prédictifs (Machine Learning), répondre à des questions business.
• Outils : Python (Pandas, Scikit-learn), R, Jupyter Notebooks, TensorFlow/PyTorch, SQL.
• Mentalité : Expérimentation, précision statistique, communication. "Quel modèle prédit le mieux le churn client ?"

Lequel est fait pour vous ?

• Choisissez le Data Engineering si vous aimez coder, optimiser des systèmes, l'architecture logicielle et que vous préférez la logique déterministe.
• Choisissez la Data Science si vous aimez les mathématiques, les statistiques, la recherche, et raconter des histoires avec des données.

Tendance 2025

La frontière s'estompe avec l'arrivée du Machine Learning Engineer, qui fait le pont entre les deux : il prend les modèles du Data Scientist et les met en production avec la rigueur du Data Engineer.