Quelle est la différence entre le Data Scientist et le Data Analyst ?

difference Data Scientist data analyst

Rédigé par Xavier

29 décembre 2021

Le point commun entre le Data Scientist et le Data Analyst est que ces deux professionnels explorent et interprètent un grand nombre de données. Toutefois, ces deux métiers ne sont pas identiques. Découvrez la différence entre le Data Scientist et le Data Analyst.

Data analyst et data scientist : deux experts en analyse des données

Le data analyst et le data scientist sont deux rôles essentiels dans le domaine de l’analyse des données, mais ils diffèrent dans leurs responsabilités et leurs compétences.

  • Le data analyst se concentre principalement sur l’extraction, la transformation et la visualisation des données pour fournir des informations exploitables aux décideurs. Il utilise des outils statistiques et des techniques d’analyse pour identifier des tendances, des modèles et des corrélations dans les données existantes, afin d’aider les entreprises à prendre des décisions éclairées.
    En savoir plus ici : https://www.mype-consulting.com/post/perspectives-carriere-data-analyst
  • En revanche, le data scientist va au-delà de l’analyse descriptive et se concentre sur la recherche, l’exploration et la modélisation des données. Il développe et met en œuvre des algorithmes avancés, utilise des techniques de machine learning et d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes complexes, prédire des résultats futurs et créer des modèles prédictifs. Le data scientist est également responsable de la collecte de données, de la gestion des bases de données et de l’optimisation des performances.

En somme, bien que le data analyst et le data scientist partagent des compétences analytiques, le data scientist a une expertise plus approfondie en matière de modélisation et d’exploration des données, tandis que le data analyst se concentre davantage sur la visualisation et l’interprétation des données existantes pour soutenir la prise de décision.

 

 

 

Le Data Scientist, l’expert en data science

Dans la data science, les données sont étudiées, analysées et interprétées afin qu’une décision plus éclairée soit prise par rapport à un problème donné. Cette discipline est très populaire aujourd’hui du fait du nombre important de données créées par l’évolution des moyens de communication. Le Data Scientist est un expert en data science. Il utilise des modèles statistiques et mathématiques pour obtenir d’importantes informations. L’expert de la data science se sert des données pour réaliser des projets qui intègrent des algorithmes d’apprentissage automatiques, des probabilités ainsi que des modélisations d’incertitudes

Considéré comme la « rockstar du Big data », le Data Scientist maîtrise parfaitement les méthodes de programmation, comme Python, Java et MySQL. Il a aussi une bonne connaissance des modèles prédictifs statistiques et mathématiques et sait comment rechercher des données à partir du Big data, une démarche appelée data mining ou forage de données en français.

Quel parcours pour devenir Data Scientist ? 

Pour devenir Data Scientist, une première option consiste à suivre une formation universitaire spécialisée en statistiques ou en Data Science. Mais si vous avez déjà débuté votre carrière professionnelle, il est possible de se reconvertir dans la science des données en suivant une formation accélérée en Data Science.

Il peut être recommandé de suivre un parcours académique en mathématiques, en statistiques ou en informatique, de préférence avec une spécialisation en science des données.

Le parcours typique pour devenir Data Scientist commence par l’obtention d’un diplôme universitaire en informatique, en mathématiques appliquées, en statistiques, en économie ou dans une discipline connexe. Les programmes de baccalauréat ou de maîtrise en science des données sont de plus en plus populaires et offrent une formation plus spécialisée pour ce domaine.

Une fois les études de base terminées, il est important de poursuivre une formation supplémentaire en science des données pour acquérir des compétences pratiques dans les domaines clés de la manipulation de données, de la visualisation de données, de l’apprentissage automatique et de l’analyse statistique. Les formations en ligne, les bootcamps de science des données et les programmes de certification professionnelle peuvent être des moyens efficaces de se perfectionner dans ces domaines.

En plus de la formation académique et professionnelle, il est également important de se constituer une expérience pratique en travaillant sur des projets de science des données, en participant à des compétitions de science des données, ou en effectuant des stages dans des entreprises de technologie ou des laboratoires de recherche.

Enfin, il est important d’acquérir des compétences en communication, en collaboration et en pensée critique pour pouvoir travailler efficacement en équipe et communiquer les résultats de manière claire et concise.

 

Le Data Analyst (data miner), le « petit frère » du Data Scientist

Pour faire simple, le Data Analyst se présente comme le « petit frère » du Data Scientist. Sa spécialité est l’extraction des données du Big data, de là l’appellation parfois utilisée de data miner (data mining). Le Data Analyst a également des compétences en programmation. Nombreux sont les profils de Data Analyst qui travaillent en utilisant la suite Hadoop pour l’extraction et la présentation de leurs données de façon claire.

Ce qu’il est important de noter est que le Data Analyst est un peu moins qualifié que le Data Scientist. Mais il reste compétent dans son expertise. Il n’est pas rare que le Data Analyst décide de se spécialiser dans un domaine précis, comme la cuisine et le sport.

Quel parcours pour devenir data analyst ?

Comme on l’a vu plus haut, le data analyst ou data miner travaille au sein de la direction des systèmes d’information. Il crée, administre, analyse les précieuses données de l’organisation en vue de mieux les exploiter. Mais alors, on peut se demander quel parcours pour devenir Data Analyst ? Une formation d’ingénieur en informatique, en marketing ou statistiques est le plus souvent requise. Les études supérieures sont indispensables, un diplôme de niveau bac + 5 apparaissant le plus souvent comme un prérequis pour prétendre à un tel poste.

Quelle évolution de carrière ?

En tant que data analyst expérimenté vous aurez plusieurs choix d’évolution : Devenir Lead Data Analyst par exemple ou bien data scientist, data engineer ou vous orienter vers des postes d’encadrement en postulant en tant que responsable data ou chief data officer.

 

Quelle est la différence fondamentale entre le Data Scientist et le Data Analyst ?

De façon claire et précise, la différence fondamentale entre le Data Scientist et le Data Analyst se situe au niveau de leur fonctionnement. Le Data Scientist a un spectre de compétences plus important que le Data Analyst. En effet, le Data Analyst est capable d’extraire des données brutes à partir d’un existant, qui est le Big data, afin d’en tirer des conclusions stratégiques à haute valeur ajoutée. En plus, il développe des outils stratégiques et décisionnels qui, également, apportent une très forte valeur ajoutée. Notez que le Data Scientist est capable de faire tout ceci. Mais il fait mieux en effectuant une analyse brute des données recueillies. En outre, il a le savoir nécessaire pour mettre en place des modèles prédictifs mathématiques et statistiques qui deviennent des outils décisionnels de haute importance.

Le Data Scientist peut faire tout ce que fait le Data Analyst. Par contre, il n’est pas évident que le Data Analyst puisse réaliser toutes les missions du Data Scientist.

Des compétences communes

data scientist

Photo de Mikhail Nilov – Pexels

Même s’il y a une différence entre le Data Analyst et le Data Scientist, sachez que ces deux métiers se rejoignent. Les deux professionnels ont des compétences communes.

Pour travailler en tant que Data Analyst ou Data Scientist, il est impératif d’avoir des compétences en mathématiques et en ingénierie logicielle. Aussi, il est nécessaire d’avoir une bonne compréhension des algorithmes et d’avoir du talent en communication.

Quand on travaille en tant que Data Analyst, on doit maîtriser les langages de programmation, tels que Python, SQL, R, HTML et Javascript.De plus, on doit être à même d’utiliser les outils de tableurs comme Excel, ainsi que ceux de Data visualisation. Un Data Analyst fait preuve de curiosité intellectuelle en permanence pour mieux exploiter les données. En ce qui concerne le Data Scientist, sachez qu’il possède toutes les capacités du Data Analyst dans les domaines de l’analyse, de la modélisation, des statistiques, des mathématiques et de l’informatique.

Mais le Data Scientist est plus aguerri car il a des compétences supplémentaires, d’où la différence entre les deux. En effet, en plus des langages que le Data Analyst exploite, le Data Scientist utilise MatLab, SAS, Hive, Pig et Scala. Il a la particularité de comprendre les problématiques métier et est capable de communiquer ses découvertes aux autres équipes de la structure et aux dirigeants. Le Data Scientist peut influencer significativement la manière dont une entreprise fait face à ses différents défis. Cet expert des données exploite également les Frameworks de calcul distribués. En plus, ses compétences en machine learning sont attestées.

Lire aussi…