Les analystes de données et les scientifiques de données représentent deux des emplois les plus demandés et les mieux rémunérés, aux côtés des spécialistes de l’IA et de l’apprentissage automatique et des spécialistes de la transformation numérique, selon le rapport Future of Jobs 2023 du Forum économique mondial [1].
Alors qu’il y a indéniablement beaucoup d’intérêt pour les professionnels des données, il n’est pas toujours clair quelle est la différence entre un analyste de données et un scientifique de données. Les deux rôles travaillent avec des données, mais de différentes manières.
Les analystes de données et les scientifiques de données : Que font-ils ?
L’une des plus grandes différences entre les analystes de données et les scientifiques réside dans ce qu’ils font avec les données.
Les analystes de données travaillent généralement avec des données structurées pour résoudre des problèmes concrets en utilisant des outils tels que le langage SQL, R ou Python, des logiciels de visualisation des données et des analyses statistiques. Leurs tâches courantes peuvent inclure :
- Collaborer avec les dirigeants de l’organisation pour identifier les besoins en informations.
- Acquérir des données à partir de sources primaires et secondaires.
- Nettoyer et réorganiser les données pour l’analyse.
- Analyser les ensembles de données pour repérer les tendances et les schémas pouvant être traduits en informations exploitables.
- Présenter les résultats de manière claire et compréhensible pour éclairer les décisions basées sur les données.
Les scientifiques de données, quant à eux, font face à l’inconnu en utilisant des techniques de données plus avancées pour faire des prédictions sur l’avenir. Ils peuvent automatiser leurs propres algorithmes d’apprentissage automatique ou concevoir des processus de modélisation prédictive capables de traiter à la fois des données structurées et non structurées. Ce rôle est généralement considéré comme une version plus avancée de celui d’un analyste de données. Leurs tâches quotidiennes peuvent inclure :
- Rassembler, nettoyer et traiter les données brutes.
- Concevoir des modèles prédictifs et des algorithmes d’apprentissage automatique pour extraire des informations à partir de grands ensembles de données.
- Développer des outils et des processus pour surveiller et analyser l’exactitude des données.
- Construire des outils de visualisation des données, des tableaux de bord et des rapports.
- Écrire des programmes pour automatiser la collecte et le traitement des données.
Analyse de données par rapport à data science : Exigences éducatives
La plupart des postes d’analyste de données exigent au moins un baccalauréat dans des domaines tels que les mathématiques, la statistique, l’informatique ou la finance. Les scientifiques de données (ainsi que de nombreux analystes de données avancés) ont généralement une maîtrise ou un doctorat en science des données, en informatique, en mathématiques ou en statistiques.
Alors qu’un diplôme est généralement la voie principale vers une carrière dans les données, de nouvelles options commencent à émerger pour ceux qui n’ont pas de diplôme ou d’expérience préalable. En obtenant un certificat professionnel en analyse de données de Google ou IBM, disponibles sur Coursera, vous pouvez acquérir les compétences nécessaires pour un poste d’analyste de données débutant en moins de six mois d’études. Après avoir obtenu le certificat Google, vous aurez accès à un consortium de recrutement regroupant plus de 130 entreprises.
Si vous débutez, travailler en tant qu’analyste de données peut être un bon moyen de se lancer dans une carrière de scientifique des données.
Compétences en données pour les scientifiques et les analystes
Les scientifiques de données et les analystes de données travaillent tous deux avec des données, mais chaque rôle utilise un ensemble de compétences et d’outils légèrement différents. De nombreuses compétences utilisées en science des données sont basées sur celles des analystes de données. Voici un aperçu de leur comparaison.
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