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.

 

 

 

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.

 

 

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…