Data Analyst et data scientist : comparaisons et Similitudes

Dans le domaine de la Data Analyse, on mentionne souvent les rôles du data analyst et du data scientist. Ces deux derniers diffèrent sur pas mal d’aspects, bien qu’ils aient des similitudes. Nous vous en parlons.

I. Quels sont les rôles du Data Analyst et du data scientist ?

1. Data Analyst

Un Analyste de données se focalise de façon globale sur l’analyse de données afin de fournir des insights commerciaux exploitables. En effet, il examine les données disponibles pour en identifier des tendances, des modèles et des corrélations pouvant aider les entreprises dans leur prise de décisions. Les data analysts utilisent des outils et des techniques statistiques pour interpréter les données et les présenter de manière claire et compréhensible.

2. Data Scientist

D’autre part, un Scientifique des données est un professionnel qui excelle dans l’analyse de données complexes. Il a pour rôle principal de collecter, nettoyer et analyser de grandes quantités de données afin d’en extraire des insights significatifs. Il fait souvent usage des techniques avancées telles que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes et prévoir des tendances futures.

II. Quelles sont leurs Compétences requises ?

Les compétences d’un data analyst et un data scientist peuvent varier légèrement, mais il y a souvent un chevauchement significatif.

1. Data Analyst

1. Maîtrise des langages de programmation comme SQL, Python ou R.
2. Capacité à manipuler et à nettoyer de grands ensembles de données.
3. Compétences en visualisation de données avec des outils tels que Tableau, Power BI ou Matplotlib.
4. Compréhension des techniques d’analyse statistique et des modèles de régression.
5. Bonne connaissance des bases de données relationnelles et des outils d’extraction de données.
6. Capacité à communiquer efficacement les résultats d’analyse aux parties prenantes non techniques.

2. Data Scientist

1. Solides compétences en programmation dans des langages tels que Python, R et/ou Java.
2. Maîtrise des techniques d’apprentissage automatique et d’apprentissage statistique.
3. Expérience dans la création et le déploiement de modèles prédictifs et de classification.
4. Capacité à comprendre et à traiter des données non structurées telles que des textes ou des images.
5. Connaissance approfondie des outils et des bibliothèques d’apprentissage automatique tels que TensorFlow, Scikit-learn ou PyTorch.
6. Compétences en ingénierie des fonctionnalités et en extraction de caractéristiques pertinentes des données.
7. Capacité à travailler avec des bases de données distribuées et à grande échelle.
8. Excellentes compétences en communication pour expliquer les résultats des modèles aux parties prenantes.

III. Quelles sont leurs Tâches et Responsabilités ?

Les Analyste de données se concentrent sur l’extraction d’insights à partir des données, la création de rapports et la présentation des résultats aux parties prenantes de l’entreprise. Tandis que les tâches d’un Scientifique des données incluent la collecte et la préparation de données, le développement de modèles prédictifs et la création de visualisations de données pour communiquer les résultats.

IV. Quels Outils et technologies utilisent les data analysts et les data scientists ?

Les Data Analysts et les Data Scientists utilisent une panoplie d’outils et de technologies afin de mener à bien leurs tâches.

1. Data Analyst :

Ils utilisent :

1. Langages de programmation : SQL, Python, R.
2. Bases de données : MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server.
3. Outils de visualisation : Tableau, Power BI, Matplotlib, Seaborn.
4. Outils d’analyse statistique : Excel, SPSS, SAS.
5. Outils d’extraction de données : Apache Hadoop, Apache Spark, Talend, Informatica.

2. Data Scientist :

1. Langages de programmation : Python, R, Java.
2. Bibliothèques d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond : TensorFlow, Scikit-learn, PyTorch, Keras.
3. Outils de visualisation avancée : Matplotlib, Seaborn, Plotly.
4. Environnements de développement intégrés (IDE) : Jupyter Notebook, PyCharm, RStudio.
5. Outils de traitement des données non structurées : Natural Language Toolkit (NLTK) pour le traitement du langage naturel (NLP), OpenCV pour la vision par ordinateur.
6. Outils de gestion des versions et de collaboration : Git, GitHub, GitLab.

V. Formation et parcours professionnel

1. Data Analyst

Les Data Analysts peuvent provenir de divers horizons éducatifs, mais une formation en statistiques, en économie ou en informatique est généralement bénéfique. De nombreuses entreprises offrent également des programmes de formation interne pour les Analystes de données.

2. Data Scientist

Pour devenir Data Scientist, une formation en informatique, en mathématiques ou en statistiques est souvent nécessaire. De nombreux Scientifiques des données possèdent également des diplômes avancés tels qu’une maîtrise ou un doctorat.

VI. Salaire et perspectives d’emploi

Les Data Scientists ont tendance à avoir des salaires plus élevés que les data analysts en raison de la complexité de leurs tâches et de leurs compétences spécialisées. En effet, un Data Scientist peut gagner entre 49 000 et 60 OOO euros.

De l’autre côté, le salaire d’un Data Analyst avec 4ans d’expérience peut varier entre 40 000 et 50 000 euros. Chez Inventiv IT, nous proposons une fourchette salariale comprise entre 46 000 à 50 000 euros.

Quoiqu’il en soit, les rôles de Data Analyst et de Data Scientist offrent d’excellentes perspectives d’emploi dans un marché du travail en pleine croissance pour l’analyse de données.