Data Analyst vs Data Scientist

Le Big Data est aujourd’hui au cœur des préoccupations de nombreuses entreprises. L’expression Big Data fait référence aux volumes énormes de données (parfois appelés megadonnées) qui sont collectées aujourd’hui grâce au développement des technologies comme les moteurs de recherche, les applications mobiles, les outils analytics, iOT, etc.

Les megadonnées présentent des enjeux scientifiques et commerciaux importants. Alors que les chercheurs se demandent comment ces données doivent être traitées, stockées, exploitées (ou non…), les entreprises cherchent avant tout comment ces masses de données peuvent les aider dans leurs poursuites marketing et commerciales.

Le phénomène de Big Data est à l’origine du développement de nouveaux métiers, notamment ceux de Data Analyst et de Data Scientist. Ces deux métiers font actuellement partie des plus recherchés (et des mieux rémunérés) du secteur informatique.

Mais quels sont les rôles et les objectifs de ces deux différentes professions ? Si vous avez du mal à faire la différence entre ces deux métiers, soyez rassuré car vous n’êtes pas seul ! Que vous cherchiez à recruter un professionnel des données ou que vous souhaitiez poursuivre une carrière en tant que Data Analyst ou Data Scientist, cet article vous aidera à comprendre les particularités de ces deux professions.

Qu’est-ce qu’un Data Analyst ?

Pour comprendre ce qu’est un Data Analyst, il faut d’abord s’intéresser au Data Analytics. Le Data Analytics, comme son nom l’indique, désigne l’analyse de données. L’objectif de cette discipline est d’analyser de grandes quantités de données dans un but précis, pour répondre à des problématiques d’ordre commercial ou marketing.

Le rôle du Data Analyst va donc souvent être d’agréger et d’analyser des données pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques. Grâce à l’analyse des données, le Data Analyst pourra mettre en évidence des tendances, et créer des supports graphiques pour mieux visualiser et comprendre le sens des données de masse.

Les Data Analysts ont généralement des connaissances poussées en informatique. Ils maîtrisent notamment les bases de données (SQL, DMX, etc.) et différents outils statistiques. Le Data Analyst doit également faire preuve d’excellentes connaissances du secteur d’activité pour lequel il analyse les données, afin d’en tirer des conclusions informées.

Pour ceux et celles qui souhaitent poursuivre une carrière en tant que Data Analyst, il faut savoir que ces professionnels sont généralement titulaires d’un diplôme de niveau Bac + 4 ou Bac + 5 au minimum dans l’ingénierie informatique, les études statistiques ou dans le marketing.

Voici quelques exemples des missions qui peuvent être exercées par un Data Analyst au sein d’une entreprise :

  • Trouver des sources de données pertinentes,
  • Extraire des données commerciales ou marketing et les transformer en données statistiques
  • Analyser ces données pour en tirer des conclusions stratégiques
  • Déterminer des tendances et des habitudes de consommation
  • Apporter des informations et des analyses stratégiques aux preneurs de décisions des entreprises

Au niveau de l’évolution professionnelle, les Data Analysts peuvent se former pour poursuivre une carrière en tant que Data Scientist.

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Les Data Scientists se distinguent des Data Analysts à plusieurs niveaux. Alors que les Data Analysts partent généralement de sources de données déjà définies, les Data Scientists doivent souvent déterminer en amont quelles données doivent être récoltées. Ils ont un rôle plus fondamental dans l’analyse des données, puisqu’ils peuvent construire de nouveaux modèles de collecte et d’analyse, au lieu de simplement se reposer sur des systèmes existants.

Les Data Scientists doivent maîtriser les études statistiques et mathématiques, et plusieurs langages de programmation : Python, R, C++, Java, Perl… Des compétences en Machine Learning sont également un atout considérable pour le Data Scientist.

Les Data Scientists, comme leur nom l’indique, travaillent en respectant des méthodes scientifiques et statistiques rigoureuses. Les missions des Data Scientists ne se limitent pas à aider les entreprises à comprendre les nuances de leur marché ou les désirs de leurs clients. En effet, les chercheurs en data science travaillent également sur des questions plus théoriques et éthiques, comme le stockage, l’utilisation et les analyses prédictives.

Avec la croissance exponentielle du volume de données à notre disposition, il est en effet nécessaire de réfléchir à l’utilisation de ces données et au contrôle que chaque individu doit pouvoir exercer sur ces données et comment elles sont traitées.

Conclusion

Maintenant vous connaissez un peu mieux les différences entre le métier de Data Analyst et celui de Data Scientist, en espérant que cela vous aide à choisir votre carrière ou le type de profil que vous souhaitez recruter !