À l’ère du digital, un grand nombre de données sont générées et échangées chaque jour. Et ces données se présentent comme de véritables mines d’or pour les entreprises. Elles offrent des renseignements précieux sur les consommateurs, la concurrence, les tendances, les phénomènes sociétaux et l’économie de façon générale.
Alors, pour capter et exploiter un maximum de données, les entreprises font appel à des experts. Parmi eux, le data analyst et le data scientist. Mais si ces professionnels de la science des données gravitent tous les deux autour du big data, ils ne remplissent pas tout à fait les mêmes missions et ne présentent pas des compétences identiques.
Si tu recherches un métier porteur dans l’univers du numérique, les professions de data analyst et data scientist peuvent t’offrir un avenir prometteur. Mais comment choisir entre ces deux voies professionnelles ? En clarifiant leurs différences !
Missions du data analyst vs missions du data scientist
Comme le nom de chaque métier l’indique, le data analyst est un expert de l’analyse des données alors que le data scientist se présente comme un spécialiste de la science des données. En d’autres termes, le data analyst analyse des données existantes. Ses missions passent par l’utilisation d’outils informatiques et de statistiques. Il s’appuie sur des bases de données qu’il trie, sécurise et interprète. Son analyse permet de mieux comprendre les données extraites du big data et de détecter des tendances afin d’aider une entreprise à ajuster sa stratégie, son positionnement et/ou son offre.
D’un autre côté, les missions du data scientist se concentrent sur la modélisation d’un grand volume de données. À l’aide d’algorithmes et de modèles mathématiques qui s’appuient sur le machinelearning, il conçoit des modèles prédictifs. Grâce à ses compétences, le data scientist conseille l’entreprise dans ses grandes décisions commerciales, opérationnelles, organisationnelles ou encore financières.
Le machine learning est une forme d’intelligence artificielle qui identifie des corrélations et des récurrences au sein d’un grand nombre de données pour en tirer des enseignements afin d’établir des prévisions. Ce fonctionnement permet en quelque sorte d’utiliser le big data pour prédire l’avenir !
Formation du data analyst vs formation du data scientist
Data analyst et data scientist peuvent tous les deux choisir une formation universitaire ou un cursus dans une école de commerce ou une école d’ingénieurs spécialisée en sciences des statistiques, sciences des données ou plus largement dans les compétences liées au big data. Cependant, leurs cursus respectifs ne sont pas tout à fait les mêmes.
La formation du data analyst
Le métier de data analyst peut être accessible avec une formation de niveau bac+3 comme le bachelor data science. Toutefois, une formation de niveau bac+5 s’avère davantage conseillée pour accéder à ce métier. Ce futur spécialiste de l’analyse des données peut s’orienter vers un :
- MSc (master of science) data science
- MSc data management
- Master en mathématiques appliquées et statistiques
- Master informatique option big data
- Diplôme d’ingénieur spécialité informatique et statistiques
La formation du data scientist
Pour accéder au métier de data scientist, une formation de niveau bac+5 s’avère incontournable. Ce futur expert de la modélisation des données peut se diriger vers un :
- MSc data science for business
- Master in data science & business analytics
- Master économétrie et statistiques
- Diplôme d’ingénieur spécialité science de la donnée
Les différences entre les compétences du data analyst et celles du data scientist
Data analyst et data scientist sont tous les deux férus d’informatique et experts des statistiques. Matheux dans l’âme, leur profil s’oriente très clairement vers le domaine de la science et plus particulièrement le secteur du numérique. D’ailleurs, ils maîtrisent tous les deux les langages de programmation propres au big data. Pourtant, chaque métier présente des compétences bien distinctes.
Les compétences techniques du data analyst et du data scientist
Sur le plan technique, data analyst et data scientist ne font pas appel au même niveau d’expertise. Le data analyst maîtrise les tableaux de bord et les graphiques liés à la data visualisation. C’est un as dans l’art de présenter les données de manière claire et créative. Il manie également les logiciels d’analyse de données comme un véritable chef d’orchestre.
De son côté, le data scientist est un spécialiste du machine learning et du deep learning, une technique qui permet aux ordinateurs de résoudre des problèmes complexes grâce à un algorithme calqué sur le cerveau humain. Son métier va plus loin que l’analyse des données puisqu’il conçoit des processus informatiques innovants pour améliorer le traitement des données et établir des modèles prédictifs.
Les qualités du data analyst et du data scientist
Data analyst et data scientist se distinguent également par leurs soft-skills. Un bon data analyst a le sens de l’observation, mais aussi des talents de communication avérés pour expliquer les données dans un langage compréhensible par tous les membres de l’entreprise.
Le data scientist, lui, est doté d’un esprit critique très développé. Il a le sens du business dans la peau et un tempérament visionnaire pour extraire des données les opportunités de demain !
Entre data analyst et data scientist, qui gagne le plus gros salaire ?
Les métiers de data analyst et data scientist offrent de véritables opportunités sur le marché de l’emploi. Chaque entreprise souhaite tirer parti du big data en exploitant un maximum de données pour obtenir un avantage concurrentiel. Et ces structures n’hésitent pas à mettre la main au portefeuille pour recruter les meilleurs spécialistes.
Toutefois, entre les métiers de data analyst et de data scientist, c’est celui de data scientist qui décroche le salaire le plus élevé. En moyenne, ce métier offre une rémunération de 65 000 euros bruts annuels (plus de 4 000 euros net par mois), contre 50 000 euros bruts par an (plus de 3 00 euros net mensuels) pour le data analyst.
Cela s’explique par ses compétences plus poussées dans le traitement des données et ses missions plus stratégiques dans l’univers du big data. D’ailleurs, il est courant pour un data analyst de souhaiter évoluer vers le métier de data scientist, afin de gagner en expertise, en responsabilités et en salaire !
Entre le métier de data analyst et celui de data scientist, tu as maintenant toutes les cartes en main pour faire un choix. Mais quelle que soit ta décision, c’est un secteur d’activité porteur qui te tend les bras, dans un monde où l’analyse, le traitement et l’exploitation des données n’a jamais été aussi crucial pour la croissance des entreprises !
