Data Scientist vs Data Analyst : faites la différence.

Data scientist vs data analyst

Les métiers des données évoluent face à un développement continue des projets data. De nouvelles fonctions ne cessent d’enrichir la nomenclature : data wrangler, dataOps, database administrator, etc. D’autres professions plus traditionnelles au sein de la data science prennent de plus en plus une place prépondérante, comme le data scientist, le data engineer, le data analyst, ainsi de suite. Dans tous les cas, les spécificités de chaque métier échappent encore à la compréhension du plus grand nombre. 

L’exemple le plus proche concerne justement la confusion entre data scientist et data analyst. Certains points justifient l’amalgame, à commencer par le fait qu’ils sont tous les deux spécialistes de la data science. Cela étant dit, il s’agit de deux métiers à différencier tant au niveau de la nature du poste et des compétences qu’au niveau de leurs missions. Cet article vise à faire émerger les nuances.

Data scientist : un métier central de la Big data

L’appellation « data scientist » se rapproche étymologiquement de la notion de data science elle-même. D’aucuns définissent en effet le data scientist comme tout professionnel qui travaille dans la data, les mégadonnées ou ce qui s’y rapporte. Mais la pratique fait ressortir une définition particulière du métier.

Qu’est-ce qu’un data scientist ?

Sur le plan technique, le data scientist est un expert analytique qui fait usage de ses compétences en technologie et en sciences sociales entre autres, pour trouver des tendances et gérer les données (Big data). Il utilise sa connaissance du secteur (dans lequel il opère) et sa compréhension du contexte, pour remettre en question des hypothèses existantes. Il va ensuite révéler des solutions aux défis économiques correspondants.

En pratique, le data scientist établit une base de données solide afin de fournir des analyses consistantes, utilisables et fiables. Puis il utilise des tests de performance en ligne, entre autres méthodes, pour développer des idées de stratégie de croissance durable. En somme, il construit des pipelines de machine learning et de données personnalisées, pour donner lieu à une meilleure compréhension du business et des clients, et pour donner lieu aux meilleures décisions. 

Compétences d’un data scientist

Compte tenu de son rôle clé et transversal dans tous les cycles data science d’une entreprise, on attribue au data scientist un large éventail de compétences. En plus d’une maîtrise des principes fondamentaux de la data science, il devra présenter de grandes aptitudes en : 

  • Statistiques : tests, estimations, modélisation, etc ; 
  • Programmation (R, Python) ;
  • Manipulation et analyse des données ;
  • Visualisation des données ;
  • Machine learning et deep learning ;
  • Génie logiciel ;
  • Déploiement de modèles : intégration d’un modèle de ML au système de production.

Outre les fondamentaux de la data science, on met surtout l’accent sur les compétences en statistiques et en data analytics. Sans cela, on risque de ne pas pouvoir faire grand-chose, même avec une grande expertise en programmation et en ingénierie logicielle. Les capacités en déploiement de modèles de machine learning sont également importantes, pour assurer le volet intégration au bénéfice des parties prenantes de la data science et aux clients. Mais d’autres compétences non techniques sont exigées du data scientist : communication, créativité et sens de la curiosité, organisation, ainsi de suite.

Formation pour devenir data scientist

Un cursus de formation bac+3 en gestion et statistiques, doublé de cours en infrastructures de stockage et d’analyse Big data, ou des cours de data mining constituent une bonne entrée en matière pour la profession de data scientist. Mais compte tenu de son rôle central et exigeant dans la data science, la plupart des employeurs exigent un diplôme bac+5 en statistiques, avec de fortes connaissances en Big data, ainsi que des aptitudes en ingénierie logicielle. Le data scientist peut aussi avoir à présenter des compétences en management. Des formations spéciales de Master en data science, en Big data et business analytics, etc, permettent aussi d’intégrer le métier. 

Data analyst : la profession la plus courante en traitement de données

L’analyse des données est le processus qui consiste à recueillir des informations à partir de sources de données, toujours en vue d’aider à formuler de meilleures décisions business. Cela passe généralement par plusieurs étapes, à commencer par l’identification des données à analyser, leur collecte et leur nettoyage, l’analyse proprement dite et l’interprétation de résultats. Tous ces ensembles de tâches sont du ressort du data analyst.

Data analyst : qu’est-ce que c’est ?

Cet analyste des données est au top de la liste des métiers les plus connus de la data science. C’est un profil moins généraliste, avec un travail plus ciblé et orienté vers une analyse de données spécifiques (propres à son domaine ou secteur d’activités). Le data analyst détermine les caractéristiques des données à collecter et à nettoyer. Il interprète les données analysées pour répondre à une question ou une problématique. Ce professionnel en data peut travailler dans de nombreux secteurs : industrie, business et finance, recherche scientifique et médicale, la justice, ainsi de suite.

Data analyst : les compétences requises

Avec les connaissances maîtrisées de son domaine ou secteur d’activités, tout data analyst devra avoir différentes compétences de base en :

  • Langage SQL pour exploiter les bases de données
  • Visualisation et analyse des données par le biais d’outils comme Excel de Microsoft, le langage    R ou SAS 
  • Présentation d’analyses de données 
  • Machine et deep learning

A cela s’ajoutent des connaissances plus ou moins poussées en programmation (langage Python), surtout si on souhaite intégrer des entreprises de grande taille. Sinon, parmi les softs skills à avoir en tant que data analyst : la minutie, le raisonnement critique et le sens de la communication sont sans doute parmi les plus importantes. 

Formation data analyst

Un diplôme d’ingénieur statisticien ou un cursus comparable est préconisé pour qui veut devenir data analyst. Même si ce métier exige le minimum en compétences informatiques, il est tout de même préférable d’avoir des connaissances pratiques approfondies en programmation. Il est aussi conseillé de développer des compétences dans les technologies entourant la Big data (Hadoop, langage R et Python…).

Différences entre data analyst et data scientist

Deux grands spécialistes de la data analytics, data scientist et data analyst sont des métiers différents avant tout au niveau de leur fonctionnement. D’abord, le premier est un expert data science généraliste dont le travail d’analyse fait partie d’une panoplie de tâches rigoureuses d’inventaire, d’extraction, d’exploitation et de modélisation. Ses sources de données sont vastes et diversifiées. Le data analyst, lui, s’occupe principalement de ce volet analytique et de la présentation. Et son travail touche à des données spécifiques liées à son secteur d’activités.

Les moyens mis en œuvre apportent aussi des nuances entre le niveau de travail des deux métiers. Les data analysts travaillent avec des données structurées pour résoudre des problèmes concrets, en faisant usage d’outils communs comme les langages de programmation SQL, R ou Python, les programmes de dataviz et d’analyse statistique, etc. Les data scientist traitent généralement de données indéterminées en utilisant des méthodes, voire des technologies plus avancées pour faire ressortir des prédictions. Ils sont capables d’automatiser leurs algorithmes de ML ou même de concevoir des processus de modélisation prédictive à même de traiter des données structurées et non structurées.

Les niveaux de compétences sont donc tout aussi différents. On exige par exemple des connaissances mathématiques et statistiques de base à l’analyste de données. Tandis que le data scientist doit maîtriser les méthodes statistiques les plus avancées et être capable de faire des analyses prédictives. L’analyste maîtrise des outils de programmation de base comme les langages en R, Python et SQL, alors que ce sera de la programmation avancée pour le data scientist.

En somme, les missions assignées à ces deux métiers sont différentes. De manière indicative :

  • Le data analyst réalise principalement des dashboards de suivi de KPI, crée des tests A/B, fait des analyses ciblées, et gère les données. 
  • Le data scientist fait une analyse approfondie des données, crée des algorithmes, déploie les modèles en production.

Des liens entre data analyst et data scientist ?

Le data analyst donne un sens aux données en présence. Le data scientist travaille en amont sur de nouvelles façons d’extraire et d’analyser les données qui seront utilisées par les premiers. Mais il peut aussi concevoir des modèles statistiques à partir de la donnée existante, pour prédire des phénomènes à l’aide de ses propres algorithmes de machine learning. En fait, tout ce que fait le data analyst peut être pris en main par le data scientist. Mais l’inverse est peu probable.

Ces postes peuvent coexister au sein d’une même entreprise data-driven. Le data analyst peut soutenir le data Scientists dans le ciblage des données pertinentes pour la réalisation d’algorithmes. Il peut aussi aider à évaluer l’impact de ceux-ci en production en considération des KPI de l’équipe. A son tour, le data Scientist optimise les techniques d’analyse et les met à la portée du data analyst.  

L’exploitation de la Big data nécessite des compétences transversales et approfondies autant dans les statistiques, les maths, l’informatique que dans le marketing, le domaine d’activités de l’entreprise, etc. 

Data scientist vs data analyst : quel métier choisir ?

Idéalement, pour les étudiants matheux et statisticiens qui ont suivi un cursus spécialisé en data science et Big data, le poste de data scientist est idéal pour commencer une telle carrière. Non seulement on rentre dans le cœur de métier data science, mais on profite d’une rémunération pour le moins intéressante. Le salaire moyen d’un data scientist débutant tourne autour de 2900 euros bruts par mois, pour s’établir autour de 6500 à 7000 euros en milieu de carrière. 

Un début en tant que data analyst est tout aussi intéressant. Il s’agit d’ailleurs d’un métier plus accessible et idéal pour mieux commencer dans le domaine du data analytics et de la Big data. À titre d’information, son salaire débute à un peu plus de 2000 euros bruts par mois, pour atteindre 6000 chez un analyste senior.

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