Quelles différences entre data analyst et data scientist ?

Le Big Data est l’un des secteurs informatiques les plus en vue actuellement à cause des nombreux avantages qu’ils offrent. En plus de faciliter la gestion et la migration des données, il facilite le stockage des informations binaires. C’est l’une des raisons pour lesquelles de nombreuses entreprises font recours à des experts de ce domaine en pleine expansion. De plus, le big data offre de nombreuses opportunités de métier pour les acteurs du web. Parmi ceux-ci, les plus connus sont les gestionnaires de données. Toutefois, il existe une certaine confusion entre certains profils du big data, notamment les data analyst et les data scientist. Quelles sont alors les particularités de ces deux profils ? C’est ce que vous allez découvrir à travers notre article.

Deux rôles souvent confondus, mais aux objectifs bien distincts

Avant de faire appel à un profil data, il faut déjà comprendre ses spécificités. Trop souvent, les entreprises mélangent data analyst et data scientist, comme s’il s’agissait d’un même poste. Pourtant, leurs missions, leur posture et leur impact ne sont pas interchangeables. Définir clairement ces deux fonctions est une première étape vers un usage plus stratégique des données numériques.

Le data analyst : un expert de l’analyse descriptive au service du métier

Le data analyst a pour mission principale de donner du sens aux données existantes. Il les structure puis les analyse pour faire ressortir des tendances, des corrélations ou des indicateurs clés. Il intervient fréquemment sur des tableaux de bord, des rapports ou des analyses à destination des équipes métiers : marketing, finance, ressources humaines.

Sa valeur repose sur sa capacité à répondre à une question précise grâce à une lecture rigoureuse des données passées. Ce rôle demande une forte sensibilité métier. Le data analyst n’est pas là pour créer des modèles prédictifs, mais pour aider à la prise de décision immédiate. Il travaille souvent main dans la main avec des outils de visualisation (Power BI, Tableau, Looker) et maîtrise SQL pour extraire l’information pertinente.

Le data scientist : un profil technique orienté prédiction et automatisation

Le data scientist va au-delà de l’analyse descriptive. Son rôle est de créer des modèles statistiques ou des algorithmes pour anticiper les comportements, automatiser des processus ou personnaliser des services. Il intervient notamment dans la recommandation de contenu, la détection de fraude ou encore la maintenance prédictive.

Doté de compétences poussées en mathématiques, en programmation et en machine learning, le data scientist est généralement rattaché à l’équipe technique plutôt qu’à un département métier. Sa mission consiste à transformer de grandes masses de données en modèles actionnables, capables de générer une valeur continue et évolutive.

Maintenant que la distinction entre leurs missions est posée, voyons comment leurs outils orientent aussi leurs usages et leurs résultats.

Des outils similaires, des finalités opposées

Si les data analyst et les data scientist partagent certains langages et environnements de travail, ils ne les exploitent pas de la même manière. Là où l’un cherche la clarté d’un tableau, l’autre explore la complexité d’un algorithme.

Des langages communs comme Python ou SQL, mais des usages très différents

Ces deux profils mentionnent la plupart du temps Python ou SQL sur leur CV. Pourtant, l’usage qu’ils en font diverge considérablement. Le data analyst s’en sert surtout pour nettoyer et explorer les données. Par contre, le data scientist va plus loin avec des bibliothèques de machine learning (scikit learn, TensorFlow, PyTorch).

En clair, même si la boîte à outils se recoupe, le niveau de technicité attendu et les objectifs poursuivis ne sont pas les mêmes. Le data analyst travaille avec des volumes souvent plus petits, centrés sur des problématiques business, tandis que le data scientist manipule des jeux de données massifs et hétérogènes pour entraîner des modèles.

Visualisation vs modélisation : une divergence dans les livrables

Autre différence notable : la nature des livrables. Le data analyst produit des dashboards, des visualisations dynamiques ou des rapports structurés. Il rend la donnée lisible pour les décideurs. À l’inverse, le data scientist livre des modèles ou des scripts intégrables dans des produits ou des services.

Ce clivage influe aussi sur la temporalité. Le travail du data analyst s’inscrit dans un cycle à court terme, avec des livrables réguliers. Le data scientist, lui, travaille souvent sur des projets de fond, avec des phases d’expérimentation, de test et de déploiement.

Une fois cette distinction posée, vous devez comprendre comment ces parcours se construisent et vers quels débouchés ils mènent.

Des formations qui orientent vers des postures différentes

La formation initiale ou continue influence beaucoup le positionnement de ces profils. En fonction du cursus, un candidat pourra viser un rôle plus orienté business ou plus technique.

Les cursus types pour devenir data analyst

Le parcours type du data analyst passe fréquemment par une école de commerce avec une spécialisation en data. Les acteurs de ce profil peuvent aussi passer par une formation en statistiques appliquées ou en marketing quantitatif. L’accent est mis sur la compréhension des enjeux business, la rigueur dans le traitement des données et la communication des résultats.

Certaines formations continues ou bootcamps permettent également une reconversion rapide vers ce métier. Elles permettent de rapidement acquérir les aptitudes techniques et la maîtrise des outils adaptés à ce métier. Ce profil convient bien à ceux qui aiment croiser chiffres et décisions opérationnelles.

Les parcours et spécialisations pour devenir data scientist

Le data scientist suit généralement un cursus plus scientifique : école d’ingénieur, master en mathématiques appliquées, en intelligence artificielle ou en data science. Le niveau technique requis est plus élevé, notamment en ce qui concerne les algorithmes et les méthodes statistiques avancées.

Des certifications spécifiques (comme celles délivrées par Google, IBM ou Microsoft) viennent souvent compléter le parcours académique. Les entreprises attendent de ce profil une capacité à concevoir des modèles robustes et à les intégrer dans des solutions réelles.

Mais au-delà des formations, ces deux profils interagissent au quotidien avec d’autres métiers clés dans l’écosystème data. C’est ce que nous allons explorer maintenant.

Des métiers voisins dans l’écosystème data

Autour du data analyst et du data scientist gravitent d’autres profils complémentaires qui ouvrent des perspectives hybrides. Ces profils comme le data consultant ou le data science analyste permettent de fluidifier le travail des acteurs du Big data. 

Quelle est la particularité du métier de data consultant ?

Le poste de data consultant est l’un des postes dans le secteur de la gestion des données qui fluidifient les tâches d’un data consultant ou science analyste. Il joue un rôle central dans la gestion des données numériques. Ceci étant, quelle est la particularité du métier de data consultant ?

Le data consultant est un profil transverse. Il connaît les enjeux métier comme les techniques de traitement de données, ce qui lui permet d’intervenir sur des missions de cadrage et d’audit. De plus, il peut aussi s’occuper de la stratégie ou de l’accompagnement au changement. Il ne produit pas forcément lui-même les modèles ou les analyses, mais sait piloter des équipes data et aligner les projets avec les objectifs business.

Sa force réside dans sa vision globale du cycle de vie de la donnée. Il sait orchestrer les expertises internes et externes, arbitrer les outils, prioriser les livrables et parler à toutes les parties prenantes. En somme, c’est le chef d’orchestre des équipes liées aux données informatiques.

Data science analyst : une fusion de plusieurs métiers ?

Comme annoncé un peu plus haut, le data science analyst fait partie de l’un des meilleurs profils du Big Data. Mais, quelle est la particularité de ce profil ? Le data science analyst :  une fusion de plusieurs métiers ? Découvrez-le à travers cette section. 

Ce terme hybride est parfois utilisé pour désigner un analyste avec des compétences avancées en modélisation. C’est aussi un data scientist capable de vulgariser et de produire des dashboards. C’est un profil encore peu connu, mais de plus en plus recherché dans les structures qui ne peuvent pas se permettre de recruter une équipe complète.

Le data science analyst est à la croisée des chemins. Il comprend les problématiques business, maîtrise les bases de la data science et sait produire des livrables opérationnels. Ces profils hybrides interagissent de près avec d’autres rôles structurants, notamment ceux qui posent les fondations techniques de tout projet data.

Les métiers qui structurent et accompagnent ces deux rôles

Sans une base technique solide, ni le data analyst ni le data scientist ne peuvent exploiter pleinement leur potentiel. D’où l’importance des métiers d’architecture et d’ingénierie data.

Data architect : salaire et liens avec analystes et data scientists

Parmi les métiers d’architecture qui favorisent le big data, on ne peut pas exclure le data architect. En effet, c’est lui fait le lien entre des data analystes et scientist. Ceci étant, Data architect : salaire et rapports avec les métiers de data analyst et data scientist ?

Le data architect conçoit et maintient l’infrastructure qui permet de collecter, stocker et structurer les données. Il définit les flux, les formats, les règles d’accès et les conditions de sécurité. C’est lui qui crée les conditions de travail pour les autres profils data comme les data analyst et les data scientist.

Côté rémunération, le data architect se situe en moyenne entre 60 000 et 90 000 € bruts annuels, selon l’expérience et la complexité des projets. Il travaille en étroite collaboration avec les data scientists pour garantir la qualité des données et la stabilité des systèmes d’apprentissage automatique.

Data engineer et data architect : des métiers techniques au service de la chaîne data

Le data engineer est le bâtisseur. Il développe les pipelines de données, automatise les traitements, gère les flux temps réel ou batch et optimise les performances. Sans lui, impossible d’avoir des données fiables ou exploitables à grande échelle.

Le data architect, quant à lui, conçoit l’architecture globale. Ensemble, ces deux profils permettent aux analystes et aux scientifiques de se concentrer sur leur valeur ajoutée. Ils sont les piliers invisibles de toute stratégie data ambitieuse.

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