En quoi l'ingénierie des données diffère-t-elle de la science des données ?
How is data engineering different from data science?
Data Engineering occurs before data science in the data lifecycle. Data can be generated from various sources and this raw data may be structured, semi structured or even unstructured. To make sense of this data, data has to be ingested and transformed. This is when data engineering comes into picture. Data engineering includes the process of extracting the raw data, ingesting data into a system like a data lake, transforming the data for business needs and finally loading it into a table. This is commonly known as ELT (Extract-Load-Transform). ETL (Extract-Transform-Load) is also possible where transformation happens before the loading stage.
Data Science and Analytics is the next step in the data lifecycle. Once the data needed for specific business need is available, data scientists use this data to run machine learning models to find the most accurate model. This data is available to the data scientists in the form of tables. Data analysts also use this data to do some exploratory analysis and create dashboards. 
In essence, the data lifecycle would look as follows:
Raw data from different sources -> Data Engineering -> Data Science and Analytics
L'ingénierie des données intervient avant la science des données dans le cycle de vie des données. Les données peuvent être générées à partir de différentes sources et ces données brutes peuvent être structurées, semi-structurées ou même non structurées. Pour donner un sens à ces données, il faut les ingérer et les transformer. C'est à ce moment-là que l'ingénierie des données entre en jeu. L'ingénierie des données comprend le processus d'extraction des données brutes, l'ingestion des données dans un système tel qu'un lac de données, la transformation des données pour les besoins de l'entreprise et enfin le chargement dans une table. Ce processus est communément appelé ELT (Extract-Load-Transform). L'ETL (Extract-Transform-Load) est également possible lorsque la transformation a lieu avant l'étape de chargement.
La science des données et l'analyse constituent l'étape suivante du cycle de vie des données. Une fois que les données nécessaires aux besoins spécifiques de l'entreprise sont disponibles, les scientifiques des données les utilisent pour exécuter des modèles d'apprentissage automatique afin de trouver le modèle le plus précis. Ces données sont mises à la disposition des data scientists sous forme de tableaux. Les analystes de données utilisent également ces données pour effectuer des analyses exploratoires et créer des tableaux de bord.
En substance, le cycle de vie des données se présente comme suit :
Données brutes provenant de différentes sources -> Ingénierie des données -> Science et analyse des données
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