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Les ing茅nieurs et les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 (aussi appel茅s couramment data engineer vs data scientist) permettent aux entreprises de mettre en 艙uvre des strat茅gies pour exploiter les 诲辞苍苍茅别蝉 et fournir des mesures pr茅cieuses. Dans le monde d'aujourd'hui, les 诲辞苍苍茅别蝉 sont largement accessibles et sont utiles pour optimiser les pratiques commerciales, telles que la maximisation de la rentabilit茅 et l'am茅lioration de l'efficacit茅 des op茅rations commerciales. Cependant, les 诲辞苍苍茅别蝉 seules ne sont pas suffisantes, il faut des professionnels tels que les ing茅nieurs et les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 pour transformer de grandes quantit茅s de 诲辞苍苍茅别蝉 en informations utilisables. Selon la taille de l'organisation, les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent jouer 脿 la fois le r么le d'ing茅nieurs des 诲辞苍苍茅别蝉 et de scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉, la science des 诲辞苍苍茅别蝉 茅tant le domaine le plus vaste. Sinon, les ing茅nieurs et les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 travaillent souvent ensemble sur les m锚mes projets, les ing茅nieurs des 诲辞苍苍茅别蝉 soutenant l'architecture utilis茅e par les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉.

Que fait un ing茅nieur des 诲辞苍苍茅别蝉 ?

Les ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉 con莽oivent et d茅veloppent l'infrastructure n茅cessaire au traitement, au stockage et 脿 l'analyse des 诲辞苍苍茅别蝉. Comparer un data engineer vs data scientist permet de mieux comprendre leurs r么les distincts au sein d'une organisation. Le travail des ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉 facilite l'acc猫s aux 诲辞苍苍茅别蝉 pour les data engineer vs data scientist, les analystes ou d'autres membres d'une organisation. Non seulement l'accessibilit茅 est importante pour la valeur des 诲辞苍苍茅别蝉 et les perspectives qu'elles peuvent offrir, mais la qualit茅 des 诲辞苍苍茅别蝉 l'est tout autant. Les ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉 veillent 脿 ce que les 诲辞苍苍茅别蝉 soient de haute qualit茅 afin d'en maximiser l'utilisation.听

Les 诲辞苍苍茅别蝉 de haute qualit茅 pr茅sentent certaines caract茅ristiques telles que l'exhaustivit茅, la pertinence et l'exactitude. Les ing茅nieurs des 诲辞苍苍茅别蝉 utilisent 茅galement le processus ETL (extraction, transformation, chargement), qui permet d'int茅grer des 诲辞苍苍茅别蝉 provenant de sources multiples dans un lieu ou un syst猫me unique, tel qu'un entrep么t de 诲辞苍苍茅别蝉. Les pipelines ETL sont une forme courante d'architecture des 诲辞苍苍茅别蝉 et les ing茅nieurs des 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent mettre en 艙uvre ces pipelines pour automatiser le processus, ce qui est essentiel dans une comparaison data engineer vs data scientist.

Les responsabilit茅s de l'ing茅nieur de 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent varier, certains concentrant la majorit茅 de leur travail sur les bases de 诲辞苍苍茅别蝉, tandis que d'autres consacrent plus de temps 脿 l'ing茅nierie du pipeline de 诲辞苍苍茅别蝉. L'ing茅nierie des 诲辞苍苍茅别蝉 appliqu茅e aux bases de 诲辞苍苍茅别蝉 implique la cr茅ation ou la maintenance de bases de 诲辞苍苍茅别蝉 complexes et de grande taille, ainsi que la recherche de moyens d'optimiser les performances. Les ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉 sp茅cialis茅s dans les pipelines se concentrent davantage sur la transformation des 诲辞苍苍茅别蝉 afin de les rendre plus accessibles 脿 des fins d'analyse, ce qui diff茅rencie clairement un data engineer vs data scientist.

Comp茅tences de l'ing茅nieur de 诲辞苍苍茅别蝉

L'ing茅nieur de 诲辞苍苍茅别蝉 doit poss茅der diverses comp茅tences techniques, notamment les suivantes :

• Programmation : La connaissance des langages de programmation est essentielle pour concevoir et maintenir l'architecture des 诲辞苍苍茅别蝉. Parmi les langages de programmation couramment utilis茅s par les ing茅nieurs des 诲辞苍苍茅别蝉 figurent Python, Java et Scala.

• Syst猫mes de base de 诲辞苍苍茅别蝉 et d'entreposage de 诲辞苍苍茅别蝉 : Lorsqu'ils travaillent avec des bases de 诲辞苍苍茅别蝉, des comp茅tences telles que SQL permettent aux ing茅nieurs des 诲辞苍苍茅别蝉 d'acc茅der aux bases de 诲辞苍苍茅别蝉 et d'y naviguer. Toutes ces 诲辞苍苍茅别蝉 ont 茅galement besoin d'un endroit pour 锚tre stock茅es, ce qui d茅pend des entrep么ts de 诲辞苍苍茅别蝉 construits par les ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉.

• Comp茅tences analytiques : Travailler avec des 诲辞苍苍茅别蝉 signifie que les ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉 ont besoin d'un esprit analytique afin d'identifier les opportunit茅s d'am茅liorer les syst猫mes et d'optimiser l'utilisation des 诲辞苍苍茅别蝉.

Que fait un scientifique de 诲辞苍苍茅别蝉 ?

Les data engineer vs data scientist utilisent une combinaison de diff茅rentes m茅thodes et concepts techniques afin de d茅velopper 脿 partir des 诲辞苍苍茅别蝉 des connaissances qui permettent aux organisations de prendre des d茅cisions 茅clair茅es. Ces techniques font appel aux statistiques, 脿 la programmation, 脿 l'apprentissage automatique, 脿 l'intelligence artificielle et 脿 d'autres outils d'analyse avanc茅s tels que la mod茅lisation pr茅dictive. En appliquant leurs comp茅tences aux connaissances sp茅cifiques 脿 l'activit茅 d鈥檜ne organisation, les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 sont en mesure de fournir 脿 celle-ci des informations pr茅cieuses dans plusieurs domaines, illustrant bien la distinction data engineer vs data scientist.

Dans certaines organisations, les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent 茅galement assumer de nombreuses responsabilit茅s d'un ing茅nieur des 诲辞苍苍茅别蝉, telles que la gestion des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 et l'organisation des 诲辞苍苍茅别蝉 afin de garantir l'utilisation d'informations de haute qualit茅. Toutefois, les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 se distinguent des ing茅nieurs des 诲辞苍苍茅别蝉 lorsqu'il s'agit d'obtenir des informations r茅elles 脿 partir des 诲辞苍苍茅别蝉, ainsi que de donner des repr茅sentations visuelles des 诲辞苍苍茅别蝉 de la science des 诲辞苍苍茅别蝉, de fa莽on 脿 pr茅senter les r茅sultats de mani猫re plus simple pour un public techniquement moins comp茅tent.

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Comp茅tences des scientifiques de 诲辞苍苍茅别蝉

Les scientifiques de 诲辞苍苍茅别蝉 poss猫dent un grand nombre de comp茅tences similaires 脿 celles des ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉, puisqu'ils remplissent les fonctions des deux en fonction de l'employeur. Il se peut qu'ils n'aient pas le m锚me niveau de connaissances dans des domaines sp茅cifiques de l'ing茅nierie des 诲辞苍苍茅别蝉, mais dans l'ensemble, l'ensemble des comp茅tences d'un scientifique des 诲辞苍苍茅别蝉 a tendance 脿 锚tre plus polyvalent. Voici quelques-unes des comp茅tences cl茅s que vous devez acqu茅rir pour faire carri猫re en tant que data scientist :

• Programmation : Les langages de programmation les plus utilis茅s en science des 诲辞苍苍茅别蝉 sont Python, R, Java, Scala et SQL.

• Structures de 诲辞苍苍茅别蝉 et algorithmes : La connaissance des structures de 诲辞苍苍茅别蝉 et des algorithmes aide les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 脿 stocker et 脿 r茅cup茅rer les 诲辞苍苍茅别蝉, et les algorithmes d'apprentissage automatique sont capables de produire des mod猫les capables de limiter l'erreur humaine.

• Traitement des 诲辞苍苍茅别蝉 : Les comp茅tences en mati猫re de gestion des 诲辞苍苍茅别蝉 permettent aux scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 de transformer des 诲辞苍苍茅别蝉 brutes en 诲辞苍苍茅别蝉 utilisables en supprimant les valeurs aberrantes et les 诲辞苍苍茅别蝉 incompl猫tes ou inutiles et en fusionnant des 诲辞苍苍茅别蝉 provenant de sources multiples.

• Probabilit茅 et statistiques : La mise en 艙uvre de techniques impliquant les probabilit茅s et les statistiques permet aux scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 d'analyser les 诲辞苍苍茅别蝉, en plus de produire des mod猫les pr茅dictifs pour identifier les tendances futures.

• Visualisation des 诲辞苍苍茅别蝉 : La ma卯trise des outils de visualisation tels que Tableau estcomp茅tences pr茅cieuse des data scientists. Les langages de programmation courants de la science des 诲辞苍苍茅别蝉, Python et R, disposent 茅galement de biblioth猫ques et de progiciels permettant de transformer vos 诲辞苍苍茅别蝉 en repr茅sentations graphiques.

Formation requise pour les ing茅nieurs et les scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉

Les exigences en mati猫re de formation des ing茅nieurs des 诲辞苍苍茅别蝉 et des scientifiques des 诲辞苍苍茅别蝉 sont similaires, car les responsabilit茅s et les comp茅tences des uns et des autres se recoupent en partie. Pour les deux postes, il est g茅n茅ralement n茅cessaire d'锚tre titulaire d鈥檜n dipl么me de niveau bac + 5 voire d鈥檜n doctorat dans un domaine pertinent. Il peut s'agir de dipl么mes en informatique, en science des 诲辞苍苍茅别蝉, en ing茅nierie informatique, en math茅matiques ou en statistiques. Pour le poste de data engineer, un niveau bac + 2 ou bac + 3 compl茅t茅 par une premi猫re exp茅rience peut aussi convenir [, ]. Il existe d'autres options de formation, notamment des formations acc茅l茅r茅es et des certifications. Vous pouvez 茅galement obtenir des sp茅cialisations et certificats professionnels, tels que la sp茅cialisation Google Cloud Database Engineer ou le certificat professionnel Google Data Analytics. Ceux-ci sont utiles pour d茅velopper certaines des comp茅tences plus sp茅cifiques et techniques en ing茅nierie des 诲辞苍苍茅别蝉 et en science des 诲辞苍苍茅别蝉 dont vous avez besoin pour r茅ussir.

Salaires et perspectives d'emploi

Selon Glassdoor, les ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉 ont en France un salaire annuel moyen de 45 000 鈧� [], tandis que les scientifiques de 诲辞苍苍茅别蝉 gagnent 48 000 鈧� []. Outre leur r茅mun茅ration 茅lev茅e, les postes li茅s aux 诲辞苍苍茅别蝉 pr茅sentent de solides perspectives pour les ann茅es 脿 venir. L鈥櫭﹖ude 芦 Les m茅tiers en 2030 禄 de France Strat茅gie pr茅voit une augmentation de 26 pour cent des postes d鈥檌ng茅nieurs de l鈥檌nformatique entre 2019 et 2030 [].

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Sur 糖心vlog官网观看, vous pouvez trouver des cours tr猫s bien not茅s pour vous aider 脿 franchir la prochaine 茅tape pour devenir un ing茅nieur de 诲辞苍苍茅别蝉 ou un scientifique de 诲辞苍苍茅别蝉. Le parcours Data Engineering Foundations Specialization d'IBM offre la possibilit茅 de d茅velopper vos comp茅tences en Python et en SQL pour g茅rer des bases de 诲辞苍苍茅别蝉 ainsi que d'autres concepts fondamentaux d'ing茅nierie des 诲辞苍苍茅别蝉. Introduction to Data Science in Python de l'Universit茅 du Michigan est un autre cours o霉 vous pouvez apprendre les bases de la programmation Python et les techniques de manipulation de 诲辞苍苍茅别蝉 en utilisant la biblioth猫que de science des 诲辞苍苍茅别蝉 Python Pandas.