Quelle est la différence entre data analyst et data scientist ?

Les métiers de data scientist et de data analyst peuvent sembler similaires, car les différences entre les deux peuvent être difficiles à saisir. Tous deux nécessitent des compétences très poussées en analytique. Ils sont toutefois bien différents concernant les compétences techniques, les missions et la rémunération. Faisons le point ensemble.

Data analyst et data scientist : les différences en termes de missions

Avec la crise du coronavirus, de plus en plus d’entreprises recherchent des data scientists ainsi que des data analysts compétents. Ces professionnels seront en effet en mesure de leur fournir des analyses pertinentes rapidement afin de prendre des décisions importantes dans un laps de temps réduit.

Les missions du data analyst

Bien que les missions des métiers de data analyst et de data scientist soient de manipuler, puis d’exploiter les données, les objectifs sont différents. Le data analyst récupère les données qui existent déjà afin de les analyser ou de concevoir des dashboards. Ces derniers permettront aux managers de diriger leurs entreprises avec les principales KPIs afin de prendre les meilleures décisions.

Ce métier étant proche du cœur de métier d’une enseigne, il se doit d’en connaître l’environnement, le fonctionnement et les concurrents. Il doit également être bien renseigné sur les outils utilisés pour répondre aux besoins d’analyse en interne (contrôle de gestion, analyses pour les services finance ou marketing, etc.). Si vous souhaitez en apprendre davantage ou suivre une formation de data analyse, nous vous invitons à vous renseigner sur le site de Jedha. Ce type d’école vous aide à construire votre futur dans la Data, quel que soit votre niveau. Vous pourrez découvrir de nouveaux horizons, vous investir dans votre carrière ou créer une start-up dans l’IA.

Un homme avec des lunettes regardant des données sur des ordinateurs

Les missions du data scientist

Le data scientist intervient plutôt dans les domaines de la programmation, de l’algorithme et des statistiques. Grâce à des algorithmes de machine learning, il conçoit des modèles statistiques en se basant sur les données existantes pour prédire des phénomènes futurs (taux de fraudes ou de churn, prédiction de revenus ou de ventes).

Ce professionnel utilise la statistique descriptive pour obtenir une information grâce à l’analyse des données dont il dispose. Il peut également automatiser des tâches ou des processus pour y parvenir. Dans une entreprise spécialisée dans le technologie, il peut collaborer directement pour les équipes produits pour améliorer des features, pour prédire l’achat d’un utilisateur ou pour développer des systèmes de recommandations.

Les différences en termes de compétences et de salaire

Les statistiques, le nettoyage de bases de données et la Data visualisation sont autant de compétences techniques attribuées aux métiers de data scientist et de data analyst. Bien qu’ils aient des compétences en commun sur certaines missions, celles qui doivent être appliquées à leurs missions respectives doivent toujours prédominer.

Les différences au niveau des compétences

Certaines compétences doivent prédominer chez un data analyst, dont la principale qui est le SQL, le langage qui permet de faire des requêtes et de manipuler des data bases. Il revient à ce professionnel de faire parvenir les principaux KPIs à ses managers. Pour ce faire, il doit trouver les bonnes informations, puis les insérer dans un dashboard qui sera d’une grande aide dans la prise de décision stratégique ou opérationnelle.

Le data scientist, quant à lui, se doit de posséder des compétences poussées en langage de programmation Python qui lui permettront de concevoir des algorithmes de Machine Learning. Ces derniers seront mis en production afin de rendre les résultats accessibles aux parties prenantes, et le data scientist sera en mesure de traiter un grand nombre de données. La compétence de programmation en Python est par ailleurs particulièrement recherchée car extrêmement technique.

Les différences au niveau des salaires

En matière de rémunération pour le data scientist et le data analyst, tout dépend du type et de l’envergure de l’entreprise. En général, le premier perçoit une somme relativement plus importante que le second. Un data scientist junior touche entre 38 000 et 42 000 euros brut par an, tandis qu’un data analyst gagne 35 000 à 40 000 euros annuel. Les profils senior, plus expérimentés, gagnent évidemment plus, mais les salaires varient en fonction des typologies de données traitées, du type d’organisation ou de mission.

Ce qu’il faut retenir

Les différences entre le data analyst et le data scientist sont facilement identifiables. On peut retenir que le premier est capable d’extraire des données brutes à partir du Big Data (des données existantes) afin de tirer des conclusions qui ont une importante valeur ajoutée. Il pourra par la suite concevoir des outils décisionnels et stratégiques très intéressants. Le data scientist se spécialise dans la construction à partir de ces données brutes. Il crée des modèles prédictifs statistiques et mathématiques qui deviendront des outils décisionnels très demandés.

Les formations certifiantes en data science

Depuis une dizaine d’années, nous assistons à un déluge de données ainsi qu’à l’émergence de nouveaux métiers à l’instar du data scientist, particulièrement prisé des entreprises. En outre, la numérisation, les récentes avancées technologiques et la diversification des modes de collecte des données permettent le stockage de nombreuses observations dans des entrepôts de données.

Les objectifs et la finalité d’une formation en data science

Une formation en data science a pour objectif de vous permettre de mettre en œuvre les techniques d’analyse et de gestion de données conséquentes. Vous devrez également être capable d’identifier et de prendre en compte les divers formats de données, de modèles, de features (méthodes d’extraction de descripteurs) sémantiques et structurels.

Afin d’exercer le métier de data scientist, vous devez être en mesure d’utiliser et d’adapter les algorithmes, mais aussi les techniques d’apprentissage statistique et d’analyse des données. Au terme d’une formation, vous pourrez analyser les problématiques de volumétrie, puis vous lancer dans la mise en œuvre de techniques de passage à l’échelle. Grâce à un certificat Data Science, vous pourrez occuper le poste adéquat tout en développant vos compétences en gestion de données, mais aussi en analyse statistique de données massives. Vous finirez même par acquérir une parfaite maîtrise des algorithmes et des technologies d’exploitation des Big Data.

Topo sur le Big Data et la data science

Le Big Data est un outil utile dans la prise de décisions qui permet aux entreprises d’évoluer dans un monde rempli de données. La data science regroupe des domaines dans lesquels une analyse, une étude et une interprétation des data sont effectuées pour permettre une prise de décision plus éclairée face à un problème. L’évolution des divers moyens de communication qui a entraîné une profusion de données a également permis la popularisation de ce domaine. Le data scientist se sert de modèles mathématiques et statistiques pour recueillir d’importantes informations. Ces dernières permettront de réaliser des projets qui comprennent des modélisations de probabilités ou d’incertitudes, mais aussi des algorithmes d’apprentissage automatiques.

Une femme avec des lunettes qui regarde des données sur un mur d'ordinateurs

Le certificat data science

Le domaine interdisciplinaire de la data science connaît une évolution très rapide. Plusieurs enseignes ont adopté les méthodes de machine learning et d’intelligence artificielle (IA) afin d’alimenter plusieurs applications. Une formation certifiante en data science vous permet de vous familiariser avec les technologies clés dans ce domaine.

Deep learning, Web scraping, gestion d’infrastructures Big Data, Machine Learning, Data analyse, déploiement d’applications sur la toile sont autant de disciplines qu’il convient d’apprendre pour maîtriser le pipeline Data. Vous aurez ainsi la possibilité de profiter des opportunités qu’offre la science des données et de devenir un véritable acteur au sein des organisations demandeurs. Cette formation s’adresse aux ingénieurs, aux développeurs, aux chefs de projets et aux analystes qui désirent se spécialiser dans le domaine de la data science.

LAISSER UN COMMENTAIRE

S'il vous plaît entrez votre commentaire!
S'il vous plaît entrez votre nom ici

Articles similaires

Les étudiants privilégient les formations dans la santé

En plein cœur de la crise sanitaire liée à la Covid-19, les nombreux domaines du médical et de la santé ont été durement impacté. Notamment à...

Planète INP, l’espace de travail de l’institut national polytechnique de Toulouse

Polytechnique est un institut national disposant de plusieurs antennes sur le territoire français. Chacun des instituts polytechniques propose une formation comptant parmi les plus...

À quoi sert l’application « Mon Bureau Numérique » ?

Depuis la rentrée des classes en 2018, les élèves français des académies de Strasbourg, de Nancy-Metz et de Reims ont la chance d'avoir accès à un...

Derniers articles

Etiquettes