Data Analyst VS Data Scientist

Data Analyst vs data Scientist : quelle est la différence ?

Data analyst et data scientist sont deux des métiers les plus recherchés, et les mieux payés en 2021.

Bien qu’il y est indéniablement une forte demande autour des professionnels de la data, la différence entre data analyst et data scientist n’est pas toujours claire. Les deux travaillent sur des données, mais ils le font avec des manières différentes.

Data analyst et Data scientist : que font-ils ?

La grande différence réside dans la manière d’utiliser les données.

Les data Analyst travaillent typiquement sur des données structurées pour résoudre des problèmes. Ils utilisent des outils tels que SQL, R, Python ou encore des logiciels de visualisation et des statistiques.

Exemples de taches du data analyst :

  • Collaborer avec les chefs de projets pour identifier les besoins en données.
  • Récupérer des données depuis des sources primaires et secondaires
  • Nettoyer et réorganiser les données
  • Analyser des données pour mettre en lumière des tendances et des motifs qui peuvent être intéressants
  • Présenter les résultats des analyses de manière compréhensible pour faciliter les prises de décisions

 

Les Data Scientist utilisent des méthodes avancées pour prédire le futur, où de manière plus générale, traiter l’aléatoire. Ils peuvent automatiser leurs propres algorithmes de machine learning ou mettre en œuvre des modèles prédictifs qui gèrent à la fois les données structurés et non structurés. La data-scientist est souvent considéré comme une version plus avancé du data analyst.

Les taches de tous les jours d’un data scientist peuvent ressembler à ça :

  • Récupérer, nettoyer et traiter des données brutes
  • Implémenter des modèles prévisionnels et des algorithmes de machine learning pour fouiller de grandes quantités de données.
  • Développer des outils et des processus pour contrôler et analyser la précision des données
  • Construire des outils de visualisation des données, dashboards et rapports
  • Écrire des programmes pour automatiser la collection et le traitement des données

Data science vs Data analytics : la formation

La plupart des métiers de data analyse demandent au minimum une licence dans un domaine tel que les mathématiques, les statistiques, l’informatique ou la finance. Les data scientists ont typiquement un master ou l’équivalent en informatique, mathématique ou statistiques.

Compétences requises dans chacun des métiers :

  Data Analyst Data Scientist
Mathématiques Fondamentaux, statistiques Statistiques avancées, analyse prédictives
Programmation R, Python, SQL Programmation orienté objet
Outils et logiciels SAS,Excel, logiciels de business intelligence (BI) MySQL,tensorFlow,Spark
Autres compétences Pensée analytique, visualisation de données Machine learning, modelisation

 

 

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