Data Analyst vs Data Scientist
Vous n’arrivez pas à comprendre ce qui distingue les différents métiers d’analyse de données ? Découvrez ici la différence entre le poste de Data Analyst et Data Scientist.
Vous vous passionnez pour les métiers du Big Data et en particulier pour ceux dont la mission est d’analyser les données ? Toutefois, vous ne savez pas ce qui distingue le métier de Data Analyst et Data Scientist.
Nous vous aidons à faire de l’ordre en vous expliquant les différences entre ces deux métiers passionnants.
Les métiers de l’analyse des données (Data Analytics)
L’augmentation croissante des données numériques accumulées au sein de bases de données requiert des compétences élevées d’analyse. L’objectif est de comprendre l’information dissimulée derrière les données brutes dans le but d’aider les chefs d’entreprise à prendre les bonnes décisions.
Les métiers de Data Analyst et Data Scientist ont pour mission de collecter les données, les traiter, les analyser et les présenter, une fois transformées en informations utiles, à leur direction.
Les similarités entre ces deux métiers sont donc naturellement nombreuses. Ils ont la responsabilité d’analyser des quantités de données à priori totalement incompréhensibles pour en faire de véritables sources créatrices de valeurs pour l’entreprise.
Mais ils se distinguent aussi. On pourrait dire que le Data Analyst est comme le petit frère du Data Scientist dont la liste des responsabilités est plus longue et plus diversifiée.
Le Data Analyst
Le Data Analyst est formé pour traiter des données, les structurer, les croiser, les catégoriser, les analyser et les présenter sous forme de graphes et de tableaux lisibles et cohérents. Son objectif est de conseiller l’entreprise notamment dans ses décisions marketing en se basant sur l’analyse des données qu’il aura effectué. Pour cela, le Data Analyst hérite de données enregistrées dans des tableaux Excel par exemple, comprenant des centaines de lignes et de colonnes. A l’aide de langages comme SQL et Python, Hadoop ou Spark, il est capable d’agencer les données de telle manière qu’un sens en émerge. Les données transformées en informations compréhensibles ont une réelle valeur ajoutée pour l’entreprise. Les dirigeants vont pouvoir les utiliser pour améliorer leur prise de décision et ainsi augmenter leur chiffre d’affaires (business intelligence).
Le Data Analyst est le technicien des données. Son travail est hybride entre l’analyse et le marketing.
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Le Data Scientist
Le Data Scientist travaille en amont du Data Analyst. Si ce dernier travaille sur des données déjà extraites, le Data Scientist, lui, doit faire face à des volumes de données brutes colossales, sans aucune structure, aucune logique apparente, et totalement désordonnées. Sa mission consiste précisément à modéliser cette masse informe de données, et à en extraire celles qui sont potentiellement sources d’informations.
Il travaille donc sur des volumes extrêmement importants de données. Pour cela, il doit maîtriser des outils informatiques complexes, développer des algorithmes très poussés et avoir recours aux mathématiques et statistiques. C’est grâce à son travail, que les Data Analysts vont pouvoir chacun dans sa branche particulière analyser à leur tour une somme plus restreinte de données.
Le cahier des charges d’un Data Scientist est donc plus lourd que celui du Data Analyst.
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