Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist sont trois des métiers les plus recherchés dans la tech au Canada. Si vous explorez une carrière dans la donnée, vous en avez sans doute entendu parler, mais bien que les titres se ressemblent, les parcours et les rôles sont très différents.
Dans cet article, nous vous proposons un décryptage concret de ce que fait chaque métier, les compétences requises, et comment identifier le parcours qui vous correspond.
Une façon de le visualiser : l’ingénieur·e de données construit la route. L’analyste de données lit la carte. Le·la scientifique de données prédit où va aller le trafic.
Les trois métiers partagent une base commune (Python, SQL), mais divergent rapidement :
Comment ingénieur·es de données, analystes de données et scientifiques de données travaillent ensembleLes ingénieur·es de données sont la colonne vertébrale de l’équipe. Sans données propres et fiables circulant à travers les bons systèmes, ni les analystes ni les scientifiques de données ne peuvent faire leur travail. Il n’est pas rare qu’un·e scientifique de données confie un modèle à un·e ingénieur·e de données pour le déploiement en production.
Choisissez Data Analytics si vous souhaitez transformer la donnée en décisions d’affaires, travailler en proximité avec des équipes non techniques et communiquer des analyses clairement. Pas besoin de formation technique pour commencer.
Choisissez Data Science & AI si vous êtes attiré·e par la modélisation prédictive, les statistiques et l’apprentissage automatique. Des bases solides en maths et en programmation sont indispensables. C’est un parcours technique dès le premier jour.
Choisissez Data Engineering si vous pensez comme un·e ingénieur·e. Vous voulez construire des systèmes, pas seulement les utiliser. La fiabilité, la performance et la scalabilité vous parlent. Beaucoup d’ingénieur·es de données viennent du développement ou de l’analyse et souhaitent aller plus loin dans la couche infrastructure.
Quelques questions pour vous aider à y voir plus clair :
Voulez-vous répondre à des enjeux d’affaires grâce à la donnée, ou construire les systèmes qui rendent cela possible ? Êtes-vous plus attiré·e par la communication et la visualisation, ou par l’architecture et l’infrastructure ? Avez-vous déjà une formation en programmation, ou repartez-vous de zéro ?
Il n’y a pas de mauvaise réponse. Les trois métiers se complètent, et beaucoup de personnes évoluent de l’un à l’autre avec le temps. Un·e analyste de données bascule parfois vers la science des données. Un·e scientifique de données se tourne parfois vers le data engineering. L’essentiel est de choisir un point d’entrée clair.
Bootcamp Data Analytics (400h). Vous apprendrez SQL, Python, dbt et les outils d’analyse comme Data Studio et Power BI. Vous interrogerez des bases de données, construirez des entrepôts de données, créerez des tableaux de bord et analyserez des jeux de données réels (tunnels de vente, rétention, campagnes marketing). Le programme se termine par un projet d’analyse réalisé en équipe, de la collecte à la présentation.
→ Télécharger le programme Data Analytics
Bootcamp Data Science & AI. Vous travaillerez avec Python, Pandas, Scikit-learn et des cadres d’apprentissage profond. Vous construirez des modèles d’apprentissage automatique, les entraînerez sur des données réelles, les packagerez en API et les déploierez dans le cloud. Le projet final se réalise en équipe : vous présentez une idée, vous la construisez, vous la partagez publiquement.
→ Télécharger le programme Data Science & AI
Bootcamp Data Engineering (200h). Vous apprendrez à construire des pipelines de bout en bout : Python, SQL, Docker, BigQuery, Airflow, Kafka. Le programme se termine par un projet que vous concevez, construisez et déployez en équipe.
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Vous ne savez pas encore quel programme correspond à votre situation ? Réservez un appel avec l’un·e de nos conseiller·es pédagogiques, nous vous guiderons à travers les options et vous aiderons à identifier le bootcamp qui correspond le mieux à vos besoins.
Note : cet article couvre les trois métiers principaux dans la donnée. L’écosystème comprend également des rôles comme ingénieur·e en apprentissage automatique (ML Engineer), ingénieur·e analytique (Analytics Engineer) ou ingénieur·e en intelligence d’affaires (BI Engineer), qui se situent aux intersections de ces parcours. D’autres pistes à explorer une fois que vous aurez identifié la direction qui vous intéresse.
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