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Quelles différences entre les métiers de Data Scientist et de Data Analyst en 2023 ?
Les entreprises traitent chaque jour de plus en plus de données. On assiste à une explosion de la quantité de données générées dans presque tous les secteurs, qu'il s'agisse du marketing, des produits, des ventes, des RH ou encore de la finance.
Sommaire
Les entreprises sont en recherche constante de profils pour les aider à faire parler ces données, qui n’ont de valeur que si elles sont correctement analysées et exploitées. Les profils « orientés data » ayant des compétences en Analyse de données, en Machine Learning ou encore en Intelligence Artificielle sont particulièrement recherchés par les employeurs en France, mais aussi à l’étranger.
Les Data Analysts et Data Scientists sont également ceux dont les revenus sont les plus hauts parmi les métiers de la Tech, car leurs profils sont rares sur le marché.
Pour palier à cette pénurie de talents, Le Wagon propose un bootcamp Data Analytics accessible sans aucun pré-requis technique. Il se distingue de notre bootcamp Data Science, qui s’adresse aux personnes ayant déjà des compétences en code et en mathématiques. Ces deux formations sont disponibles à temps plein (9 semaines) ou temps partiel (24 semaines).
Vous vous demandez donc peut-être quelle formation est faite pour vous ? Excellente question ! Dans cet article, vous trouverez toutes les infos nécessaires pour faire votre choix.
Qu’est-ce qu’un(e) Data Analyst ?
En interprétant les données de l’entreprise, les Data Analysts aident à faire le lien entre les informations dont dispose l’entreprise et le business. Cela permet à toutes les équipes de mieux comprendre les données et de prendre de meilleures décisions.
Leur rôle est donc de tirer des conclusions à partir des données disponibles pour décrire, prédire et améliorer les performances de l’entreprise.
En convertissant les données en insights (littéralement, en connaissances) pour l’entreprise, les Data Analysts posent des chiffres concrets sur la réalité de l’entreprise. Ils rassemblent, examinent et présentent les données afin de répondre au mieux aux besoins business.
La recherche de nouvelles sources de données et de nouvelles méthodes pour améliorer la collecte, le traitement et la présentation visuelle des données fait partie de la fiche de poste des Data Analysts.
Quelles sont les compétences des Data Analysts ?
Voici les 4 compétences principales nécessaires pour prétendre au poste de Data Analyst. Bien sûr, nous vous enseignons chacune d’entre elles au sein de notre formation Data Analytics :
Langages de programmation et bases de données : Python, langage de programmation R, SQL, MongoDB…
Principes fondamentaux en Mathématiques
Visualisation des données
Machine Learning
Au même titre que les Data Scientists, les Data Analysts doivent également posséder un ensemble de compétences :
Visualisation de données
Nettoyage de données
Langage SQL
Spreadsheets
Quelles sont les responsabilités des Data Analysts ?
Les Data Analysts utilisent les données pour produire des tableaux de bord ou des visualisations, qui informent leur entreprise ou leurs clients sur les tendances ou les événements commerciaux actuels.
Les entreprises disposent d’une tonne de données, que les Data Analysts organisent dans un format facile à comprendre pour les équipes. En se basant sur les vastes volumes de données, ils fournissent aux décisionnaires de l’entreprise des informations sur ce qui se passe actuellement dans leur entreprise.
Quelles sont les missions des Data Analysts ?
Collecter et nettoyer des données à partir de sources primaires et secondaires
Travailler avec les équipes internes pour fixer des objectifs commerciaux
Examiner les ensembles de données et fournir des résultats exploitables pour prendre des décisions commerciales pour l’entreprise
Visualiser les données et les présenter de manière lisible pour que les membres de l’équipe non techniques puissent facilement les comprendre
Qu’est-ce qu’un(e) Data Scientist ?
Les Data Scientists supervisent la collecte, l’analyse et l’interprétation des données pour soutenir la prise de décision au sein d’une entreprise. Mathématicien(ne), scientifique ou encore statisticien(ne) ne sont que quelques-unes des vocations traditionnelles et techniques réunies dans la fonction de Data Scientist.
Les Data Scientists combinent des idées scientifiques avec des méthodes d’analyse de pointe, comme le Machine Learning et la modélisation prédictive.
Les spécialistes des données exploitent souvent les données des entreprises pour trouver des informations qui peuvent être utilisées pour prévoir le comportement des consommateurs, trouver de nouvelles opportunités de revenus, repérer les transactions frauduleuses ou répondre à d’autres besoins de l’entreprise. En outre, ils effectuent un travail analytique crucial pour les organismes de santé, les établissements d’enseignement, les organismes gouvernementaux, les équipes sportives et d’autres organisations.
Quel est le rôle des Data Scientists ?
Les Data Scientists sont appréciés pour leur capacité à reconnaître les situations dans lesquelles l’IA (Intelligence Artificielle) et le Machine Learning peuvent être utiles aux entreprises.
Ils collaborent avec des experts data pour localiser les données nécessaires, identifier celles qui peuvent être exploitées pour obtenir des informations précieuses, puis procéder à l’intégration et aux tests à l’aide d’une variété de modèles. Le nettoyage des données peut entrer dans les missions de certains Data Scientists. Dans d’autres cas, certaines entreprises peuvent employer des Data Engineers pour effectuer ces tâches.
Quelles sont les missions d’un Data Scientist ?
Développer des algorithmes de Machine Learning capables de repérer des modèles dans les données.
Créer des modèles prédictifs à l’aide de techniques de modélisation statistique et d’analyse prédictive, prévoir les tendances des données,
Identifier les sources de données et automatiser le processus d’extraction des données de ces sources,
Pré-traiter les données non structurées et structurées afin de les mettre à la disposition des Data Analysts,
Analyser les systèmes de données pour en vérifier l’efficacité, la sécurité et les possibilités d’optimisation.
Comment choisir entre la Data Science et la Data Analyse ?
Ces deux métiers sont d’excellentes alternatives de carrières.
Bien que ces deux disciplines se chevauchent, la Data Science et la Data Analyse couvrent des missions bien distinctes et les personnes travaillant dans ces domaines sont appelées à jouer différents rôles au sein des entreprises.
La trajectoire de votre carrière peut dont changer du tout au tout, en fonction de l’option que vous choisissez. Les Data Scientists auront tendance à se concentrer davantage sur le développement de modèles et d’algorithmes sophistiqués de Machine Learning, tandis que les Data Analystes analyseront les données et mettront en place des analyses de rentabilité, pour soutenir les décisions commerciales au sein de l’entreprise.
Si votre préférence penche du côté de la Data Analyse, voici un aperçu de ce que vous pourrez apprendre pendant notre nouvelle formation Data Analyse :
Comprendre le sourcing des données
Maîtriser l’extraction et la transformation des données
Apprendre la BI et la visualisation des données
Apprendre Python pour l’analyse des données.
Si vous souhaitez développer vos compétences en Data Science, Le Wagon offre la possibilité de maîtriser tous les pans de cette discipline. Notre formation Data Science couvre des sujets tels que :
La science de la décision (inférences statistiques, tests d’hypothèses, régression multivariée et intervalles de confiance)
Le Machine Learning
Le Deep Learning
L’ingénierie Machine Learning
En gardant toutes ces choses à l’esprit, vous pouvez facilement choisir ce qui vous convient et vous lancer, que vous souhaitiez lancer votre carrière dans la data ou évoluer dans votre métier actuel. En fin de compte, notre objectif est de vous donner les clés afin que vous puissiez changer votre vie pour le meilleur et construire une carrière qui vous passionne.
