Expert dans l'analyse et le traitement des données, le data analyst et le data scientist sont des professionnels dont les compétences sont particulièrement demandées sur le marché du travail. Grâce à une formation ciblée et technique, les apprenants sont directement opérationnels et aptes à établir des modèles prédictifs indispensables aux prises de décision au sein d'une entreprise ou à des fins de recherche. Quelles sont les principales différences entre data analyst et data scientist ? On fait le point.
Quelle sont les principales différences entre data analyst et data scientist ?
Compétences techniques
Il existe une différence fondamentale entre les compétences techniques d'un data scientist et celles du data analyst. Les deux experts manipulent des données afin de croiser les principaux éléments et de les regrouper dans le but de les rendre exploitables. Pour cela, le data analyst doit être capable de maîtriser parfaitement des logiciels d'analyse de données. Il a également une connaissance approfondie des probabilités et des statistiques. Pour avoir la capacité de traiter toutes les typologies d'information, l'expert connaît également les langages de codage tel que Python. Enfin, parmi ses compétences techniques, l'analyst dispose d'une excellente capacité de communication et de diffusion de l'information, ainsi qu'une visibilité abstraite de l'ensemble des données traitées.
Tandis que le data scientist possède une excellente conception des algorithmes complexes. Cette faculté unique le rend expert en apprentissage automatique, mais aussi en deep learning. Grâce à ses compétences en programmation, et plus particulièrement avec la maîtrise des langages C++, R, et Python, son utilisation de l'intelligence artificielle est complémentaire à l'ensemble des connaissances pointues en mathématiques et en algèbre linéaire qu'il possède.
Responsabilités professionnelles
En ce qui concerne la responsabilité professionnelle, la différence entre le data analyst et le data scientist réside dans la finalité de leur analyse de données respectives. En effet, le data analyst a pour première responsabilité de s'assurer de l'exactitude des données collectées. La seconde partie de sa mission consiste alors à organiser l'ensemble des datas afin d'en faciliter l'analyse. Pour cela, il utilise des formats structurés après avoir réalisé des statistiques, des explorations d'identification des tendances, et enfin, des mises en relation explicites. C'est alors dans un rapport détaillé et vulgarisé que le spécialiste met en évidence ses conclusions ainsi que les points clés les plus pertinents en fonction des objectifs de sa collecte de données. Le rôle du data analyst comprend également la diffusion et la communication simple des résultats obtenus, le but étant de réaliser des analyses prédictives exploitables qui vont participer activement à des sessions de prise de décision.
En revanche, le data scientist conçoit des algorithmes complexes afin de résoudre des problématiques ciblées, soit par le biais de l'apprentissage automatique, soit grâce à l'intelligence artificielle. C'est donc son expertise dans le domaine de l'informatique, mais aussi en sciences des données, qui lui permet de créer des modèles de prédiction pertinents, ou encore des solutions de recommandation intuitives. Dans son quotidien, le data scientist expérimente l'ensemble des nouvelles technologies comme les logiciels de traitement de données ou des outils d'extractions automatiques, évalue des approches avant-gardistes, et déploie des modèles afin de les intégrer dans des systèmes existants. Ses principaux collaborateurs sont essentiellement les équipes d'ingénieurs et les chefs de produit.
Formation académique
De nombreuses formations académiques permettent d'exercer les métiers de data analyst et de data scientists. Le Bachelor data science prépare les apprenants à être directement opérationnels sur le marché du travail, et cela, grâce à une certification orientée vers les statistiques, l'informatique, ainsi que les mathématiques. Dans le cursus universitaire, un master ou un doctorat sont également réalisables si vous souhaitez intégrer une institution de recherche.
Salaire
En moyenne, la rémunération des data analyst est de 45 000 € annuel. Pour les data scientist, ce salaire culmine à 65 000 € brut annuel. Des variations salariales peuvent être constatées sur le marché du travail en prenant en compte la localisation géographique, le type d'entreprise dans laquelle vous souhaitez faire carrière, ainsi que votre degré de spécialisation dans un domaine bien particulier.
Autres métiers de la data liée aux data analyst et data scientist
Data Visualizer
Afin de rendre des données brutes accessibles et lisibles, les data visualizer ont pour rôle de réaliser des récits visuels à partir des data récoltées. Ces derniers permettent d'éclaircir les prises de décision de l'équipe de direction d'une entreprise ou d'une institution, mais également à rendre les données plus compréhensibles. Dans son quotidien, ce spécialiste de la data choisit les types de visualisation les plus adaptés à son public cible :
graphique ;
carte thermique ;
code couleur ;
légendes ;
titrage ;
etc.
Par ailleurs, de solides connaissances en statistiques, en analyse des données et en calculs linéaires sont indispensables pour exercer le métier de data visualizer.
Data engineer
Les Data Engineers conçoivent, élaborent et préservent l'infrastructure qui permet aux organisations de collecter, stocker, traiter et analyser de grandes masses de données. Ces ingénieurs jouent un rôle capital dans l'accessibilité des données par les publics cibles. Pour cela, ils réalisent des condensés de données fiables et prêtes à être exploitées par les Data Analysts ou les Data Scientists afin d'en extraire des insights indispensables aux décisionnaires des entreprises ou des institutions. Par ailleurs, les data engineers ont également la responsabilité de la gestion des systèmes de stockage de données :
système de bases de données relationnelles ;
bases de données NoSQL ;
data warehouses ;
data lakes.
Spécialiste en Big Data
L'exploitation des données en grande quantité est du ressort du spécialiste en big data. Son expertise lui permet d'analyser de très grandes quantités de données complexes dans des domaines techniques très spécifiques. Son rôle consiste ensuite à extraire des informations pertinentes qui permettent aux organisations ou aux entreprises de prendre des décisions engageantes. Ainsi, le spécialiste en big data :
collecte toutes les données provenant de diverses sources : bases de données, fichiers, flux en temps réel ;
structure les data afin de les rendre exploitables ;
utilise des technologies de traitement de données pour la gestion et l'analyse de grands volumes de données ;
conçoit des algorithmes d'apprentissage automatique ;
communique les résultats de ses analyses en adoptant un langage clair et concis ;
reste garant de la veille informationnelle en matière de technologies Big Data.
Data Project Manager
Un Data Project Manager pilote la conception et le développement de projets liés à l'analyse de données. Il a ainsi pour responsabilité de coordonner les équipes impliquées dans un projet, tout en s'assurant que les objectifs sont atteints dans les délais impartis. Ses responsabilités sont :
la définition des objectifs du projet avec un calendrier réaliste ;
l'établissement d'un plan de projet qui permet d'identifier avec précision les tâches et les ressources nécessaires ;
la proposition d'un budget réaliste avec le suivi des dépenses tout au long de la réalisation du projet d'analyse des données.
En tant que chef de projet, le data project manager fédère une équipe composée de data scientists, de data analysts, de data engineers et d'autres experts pertinents. Il attribue alors les différentes missions à accomplir, mais réalise aussi le suivi de la progression du projet. Dans son rôle de responsable d'équipe, l'expert en data identifie les risques qui pourraient affecter le projet et met en place des plans de mitigation.
Par ailleurs, le Data Project Managers a la possibilité de construire sa carrière professionnelle dans une grande variété de domaines d'activité. En effet, il peut parfaitement évoluer dans le domaine de la finance avec comme projet l'optimisation des portefeuilles, la détection de fraudes, ou encore l'évaluation des risques d'investissement. Dans le secteur de la santé, il réalise des analyses de données médicales, et plus particulièrement des statistiques, afin d'améliorer la prise en charge des patients, par exemple. Le marketing est un domaine qui implique aussi l'intervention d'un data project manager, surtout lorsqu'il s'agit d'une mission de segmentation de la clientèle afin d'en extraire des recommandations personnalisées. Dernier exemple, dans le secteur public, ce spécialiste de la data analyse des données publiques dans le but d'optimiser le développement des services publics.
Business Intelligence Analyst
Véritable pilier dans les processus de prise de décisions stratégiques au sein d'une entreprise, le Business intelligence analyst fournit aux dirigeants décisionnaires des insights puissants qui leur permettent d'optimiser la rentabilité de l'entreprise. Pour cela, il exploite des données commerciales, des outils marketing, des logiciels de gestion des ventes, ou encore des places de données clients. Son rôle consiste alors à identifier les tendances les plus populaires auprès du public cible, de détecter des modèles puissants, et de mettre en évidence des processus commerciaux afin de gagner en performance et en rentabilité.
Data Architect
Doté d'un excellent sens de la logique et de l'organisation, le data architect a pour mission de définir l'architecture des systèmes de données d'une entreprise ou d'une organisation. L'objectif étant d'apporter des réponses concrètes, réalistes et réalisables à l'ensemble des besoins stratégiques de l'entreprise. Mais aussi, en prenant en compte les exigences requises en matière de gestion des données telles le RGPD, cet expert de la data est garant du respect des réglementations relatives à l'exploitation, la diffusion et l'archivage des données.