Quelle est la différence entre le data analyst et le data scientist ?

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Le data analytics et la data science sont deux disciplines qui permettent d’explorer et d’interpréter cet ensemble de données gigantesques que l’on appelle les « Big Data ». La confusion entre ces deux  terminologies est fréquente, c’est pourquoi nous avons souhaité rédiger un billet sur les principales différences entre le data analyst et la data scientist. Chacune de ces professions a en effet des caractéristiques très spécifiques. Cet article indiquera les points de compréhension clés entre ces deux métiers du web (à forte valeur ajoutée).

Le Big Data : un accélérateur de croissance et un outil décisionnel pointu.

Avant de comparer ces deux métiers liés à l’analyse de données. Il convient de comprendre le Big Data et ses enjeux. Pour les non-initiés au Big Data, des métiers comme « data analyst » et « data scientist » peuvent paraître très confus voir identiques. . En effet, les technologies et les enjeux du Big Data ne sont pas faciles à envisager et ces technologies présentent des aspects qui deviendront vite complexes pour les débutants.

Pourtant, les « Big Data » font parti de notre vie quotidienne. Prenons l’exemple du film Le Stratège – une histoire (vraie) basée sur le pari d’un club de baseball qui perd ses joueurs vedettes, mais qui fait le pari d’investir dans un jeune recruteur féru d’économie et de données. Celui-ci utilisera son talent d’analyste pour recruter toutes les prochaines star à moindre frais avant les grands clubs.

Le Big Data se veut comme un outil décisionnel qui permet d’évoluer dans un monde de données.

Qu’est-ce que la data science ?

La data science ou science des données regroupe des domaines dans lesquels une étude, une analyse et une interprétation des données sont réalisées en vue de la prise d’une décision plus éclairée concernant un problème donné. Aujourd’hui, ce domaine devient populaire grâce aux profusions de données créées par l’évolution des moyens de communication. La personne qui travaille autour du data science s’appelle « data scientist ».

Ce scientifique des données utilisera alors des modèles statistiques et mathématiques pour obtenir des informations importantes. L’ensemble des données fournies par la data science permettra la réalisation des projets intégrant des algorithmes d’apprentissage automatique (#machine learning), des modélisations d’incertitudes et de probabilités etc…

Le data scientist

Le data scientist est en quelque sorte une « rockstar du Big Data ». Ce professionnel est aguerri aux méthodes de programmation telles que Python, MySqL ou Java, mais aura une très grande connaissance des modèles prédictifs statistiques et mathématiques. Il aura aussi développé de très bonnes connaissances en recherche de données à travers les Big Data (ce que l’on appelle aussi le Data Mining).

La profession est très bien rémunérée (les salaire montent vite à 120K/ an) et les compétences demandées sont très élevées. Il faut au minimum un master 2, même un doctorat semble bien plus courant dans la profession.

Le data analyst

Le « data analyst » est le petit frère du « data scientist ». Il sera spécialisé dans l’extraction des données du Big Data et aura lui aussi de très fortes compétences en programmation. De nombreux data analyst utiliseront des outils comme la suite Hadoop pour extraire et présenter leurs données de façon lisible. Les data analyst sont donc un peu moins « qualifiés » que leurs confrères data scientists, mais ils restent très compétents dans leur expertise. Certains data analyst choisissent même de se spécialiser dans un domaine précis, comme le sport, la cuisine etc.. pour affiner leur savoir-faire.

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Quelles sont les différences entre data analyse et data science ?
Source image : stephen-dawson Unsplash

Différence entre le data analyst vs data scientist

Pour résumer la différence entre le data analyst vs data scientist, le premier (data analyst) sera capable d’extraire de données brutes à partir d’un existant (Big Data) pour en tirer des conclusions stratégiques à haute valeur ajoutée et développer des outils stratégiques et décisionnels à très forte valeur ajoutée. L’autre sera un spécialiste de l’analyse brutes de données et saura mettre en place des modèles prédictifs mathématiques et statistiques qui constitueront un outil décisionnel très recherché.

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