Data analyst vs data scientist : Quelle est la différence ?

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Les data analyst vs data scientist représentent deux des emplois les plus recherchés et les mieux rémunérés, selon le rapport 2023 sur l'avenir des emplois du Forum économique mondial [1]. Ces deux rôles travaillent avec des données, mais de manière différente.

Dans cet article, nous comparerons les data analyst vs data scientist, notamment leurs responsabilités professionnelles, les compétences qu'ils utilisent et ce que vous pouvez faire pour vous orienter vers chacune de ces carrières. Ensuite, si vous souhaitez commencer à vous diriger vers une carrière dans les données en développant des compétences pertinentes pour le marché du travail, envisagez de vous inscrire à un Certificat Professionnel proposé par les leaders technologiques actuels, comme le Certificat professionnel en analyse de données de Google ou le Certificat professionnel en science des données d'IBM.

Data analyst vs data scientist : Que font-ils?

Les analystes de données travaillent généralement avec des données structurées pour résoudre des problèmes commerciaux concrets en utilisant des outils comme les langages de programmation SQL, R ou Python, des logiciels de visualisation de données et l'analyse statistique. Les tâches courantes d'un analyste de données peuvent inclure :

• Collaborer avec les dirigeants de l'organisation pour identifier les besoins en information

• Acquérir des données à partir de sources primaires et secondaires

• Nettoyer et réorganiser les données pour l'analyse

• Analyser des ensembles de données pour repérer des tendances et des modèles qui peuvent être traduits en insights exploitables

• Présenter les résultats de manière facilement compréhensible pour éclairer les décisions basées sur les données

Les data scientists traitent souvent 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 des données structurées et non structurées. Ce rôle est généralement considéré comme une version plus avancée d'un data analyst. Quelques tâches quotidiennes des data scientists peuvent inclure :

• Collecter, nettoyer et traiter les données brutes

• Concevoir des modèles prédictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour exploiter les grands ensembles de données

• Développer des outils et des processus pour surveiller et analyser l'exactitude des données

• Créer des outils de visualisation de données, des tableaux de bord et des rapports

• Écrire des programmes pour automatiser la collecte et le traitement des données

Exigences en matière de formation pour l'analyse de données vs la science des données

En France, le parcours traditionnel pour devenir data analyst passe par un Bac+3 à Bac+5 en mathématiques, statistiques, informatique ou finance. Les formations les plus reconnues sont les masters spécialisés et les diplômes d'écoles d'ingénieurs, particulièrement pour les postes senior et les fonctions de data scientist [2].

Cependant, de nouvelles voies d'accès au métier se développent rapidement. Les bootcamps intensifs, comme ceux proposés par DataScientest ou Data Bird, permettent d'acquérir les compétences nécessaires en 8 à 24 semaines [3, 4]. Ces formations, souvent éligibles au CPF, se concentrent sur l'apprentissage pratique des outils essentiels comme SQL, Python et Tableau.

Les certifications professionnelles reconnues par France Compétences offrent également une alternative crédible. Ces programmes, d'une durée de 3 à 5 mois, permettent d'obtenir une certification de niveau Bac+¾ [5]. Ils incluent des projets professionnalisants et préparent efficacement à l'entrée dans le métier, avec un taux d'employabilité élevé dans les 6 mois suivant la formation [6].

Différence entre les compétences d'un data analyst vs data scientist

Les data scientists et les data analysts travaillent tous deux avec des données, mais chaque rôle utilise un ensemble légèrement différent de compétences et d'outils. De nombreuses compétences impliquées dans la science des données s'appuient sur celles utilisées par les data analysts. Voici un aperçu de leur comparaison.

Moyens de développer vos compétences en données sur Coursera avec de puissants leaders de l'industrie :

-Développez les fondamentaux de Python avec le Certificat professionnel IBM Applied Data Science

-Apprenez à travailler avec Excel et R dans le Certificat professionnel IBM en nalyse de données avec Excel et R

-Exploitez l'IA pour obtenir des insights rapides avec la Microsoft Copilot pour la spécialisation en science des données

-Explorez les avantages de l'analyse de données dans le cloud computing avec le Certificat professionnel Google Cloud Data Analytics

-Utilisez Power BI pour vous connecter aux sources de données et les transformer en insights pertinents avec le Certificat professionnel d'analyste de données Microsoft Power BI.

Développez des compétences importantes en données sur Coursera

Les professionnels des données utilisent leur connaissance des données pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions, plus éclairées. Développez les compétences analytiques dont vous avez besoin pour démarrer votre carrière dans les données avec l'un de ces programmes éducatifs sur Coursera :

Pour acquérir des compétences fondamentales en matière d'analyse de données, inscrivez-vous au Certificat professionnel Google Data Analytics. Vous apprendrez des compétences analytiques clés telles que le nettoyage, l'analyse et la visualisation des données, ainsi que des outils de données essentiels, notamment SQL, R et Tableau.

Pour vous préparer à une carrière de data scientist, essayez le Certificat professionnel IBM Data Science. Apprenez les outils, les langages et les bibliothèques utilisés par les data scientists professionnels, notamment Python et SQL.

Pour débloquer l'efficacité de l'IA pour les données, envisagez la Microsoft Copilot pour la spécialisation en science des données. Acquérir une expérience pratique en utilisant Copilot pour générer du code, analyser des données, construire des modèles génératifs simples et atténuer les biais dans les processus pilotés par l'IA.

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