Scientifique des données vs analyste des données : les principales différences expliquées

Dans le monde des décisions basées sur les données, deux rôles importants ont émergé : les analystes de données et les scientifiques des données. Ces professionnels jouent un rôle crucial en aidant les organisations à exploiter la puissance des données, mais leurs responsabilités et leurs compétences sont très différentes.

Les analystes de données se concentrent sur l'utilisation de la visualisation des données et de l'analyse statistique pour comprendre les données et identifier les modèles. Ils sont généralement tenus d'avoir au moins un baccalauréat dans un domaine pertinent comme les mathématiques, les statistiques, l'informatique ou la finance.

Les scientifiques des données , quant à eux, travaillent à la création de cadres et d'algorithmes pour collecter et traiter des données, nécessitant souvent des connaissances avancées dans des domaines tels que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Ils détiennent généralement des diplômes supérieurs ou possèdent des compétences plus spécialisées par rapport aux analystes de données .

D'une manière générale, les deux professions impliquent l'extraction d'informations précieuses à partir de données ; cependant, leurs approches et leurs compétences varient.

Dans cet article, nous explorerons les différences entre les scientifiques de données et les analystes de données et mettrons en évidence les compétences et les responsabilités uniques requises pour chaque rôle.

Plongeons dedans.

Table des matières

• Data Scientist vs Data Analyst : quelle est la différence ?
  • Éducation et contexte
  • Compétences techniques comparées pour les analystes de données et les scientifiques de données
  • Rôles et responsabilités comparés
• Cheminement de carrière : Scientifique des données
  • Perspectives d'emploi
  • Salaire et rémunération
• Cheminement de carrière : analyste de données
  • Perspectives d'emploi
  • Salaire et rémunération
• Choisir le bon chemin pour vous
  • Facteurs à considérer
  • Quelles industries ont besoin de professionnels des données qualifiés ?
  • Tendances émergentes - L'avenir des emplois de données
• L'essentiel

Data Scientist vs Data Analyst : quelle est la différence ?

Bien que les scientifiques des données et les analystes de données travaillent tous les deux avec des données, ils ont des rôles et des responsabilités distincts.

Comprendre les différences entre ces deux rôles est important pour les organisations qui cherchent à constituer une équipe de données efficace. En outre, il est crucial pour ceux qui souhaitent faire carrière dans les données de comprendre.

Dans cette section, nous explorerons les principales différences entre les scientifiques de données et les analystes de données, y compris leurs formations, leurs compétences techniques et les types de problèmes qu'ils sont généralement chargés de résoudre.

Le tableau ci-dessous donne un aperçu rapide des différences entre les deux rôles :

Éducation et contexte

Analystes de données : L'acquisition d'un poste d'analyste de données de niveau débutant nécessite généralement un baccalauréat dans des domaines tels que les statistiques, les mathématiques, l'économie ou l'informatique. Cependant, il n'est pas rare que les analystes aient une formation en affaires ou dans un domaine connexe.

De nombreux analystes de données commencent leur carrière en tant que spécialistes de la saisie ou de la gestion des données, où ils acquièrent de l'expérience en travaillant avec des bases de données et des logiciels de données de base.

Scientifiques des données : étant donné que les scientifiques des données effectuent des tâches plus complexes que les analystes de données, le travail nécessite des diplômes plus avancés, tels qu'une maîtrise ou un doctorat. dans des domaines comme les statistiques, l'informatique ou la science des données.

Rejoindre un camp d'entraînement, utiliser des didacticiels ou suivre des cours en ligne ou des programmes de certificat peut ne pas suffire.

Les scientifiques des données doivent avoir une base solide en mathématiques, en statistiques et en informatique, ainsi qu'une expérience pratique des langages de programmation tels que Python, R et SQL.

Beaucoup ont une formation dans des domaines tels que la physique, l'ingénierie ou les neurosciences, ainsi que l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle.

Passons maintenant à la technique.

Compétences techniques comparées pour les analystes de données et les scientifiques de données

Analystes de données : Les compétences techniques nécessaires pour réussir dans un poste d'analyste de données comprennent l'analyse de données, la visualisation de données à l'aide de graphiques et des outils comme Microsoft Excel. Vous devez maîtriser l'analyse statistique, la modélisation des données et la création de rapports à l'aide d'outils tels que Tableau.

D'autres compétences d'analyste de données incluent le travail avec des bases de données et des compétences de base en langage de script.

De bonnes compétences en communication sont également importantes pour les analystes de données, car ils travaillent souvent avec des parties prenantes de différents départements pour fournir des informations et des recommandations.

Qu'en est-il des data scientists ?

Scientifiques des données : le rôle nécessite des compétences techniques avancées dans des domaines tels que l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, le traitement du langage naturel et les technologies de mégadonnées. Vous devrez également maîtriser les langages de programmation tels que Python et R.

Le travail implique de travailler sur de grands ensembles de données, de développer des modèles prédictifs et d'extraire des informations à partir de données. Comme les analystes de données, cela nécessite également des compétences non techniques telles que la communication et la collaboration, car vous devez souvent travailler avec différentes équipes.

Rôles et responsabilités comparés

Analystes de données : très simplement, le travail d'un analyste de données consiste à analyser et à interpréter des données pour fournir des informations et des recommandations aux parties prenantes.

Vous pouvez être chargé de travailler avec différentes sources de données pour identifier les tendances et les modèles qui peuvent éclairer les décisions commerciales.

Certaines responsabilités spécifiques des analystes de données peuvent inclure :

• Collecter, nettoyer et organiser des données provenant de diverses sources
• Effectuer des analyses statistiques pour identifier les tendances et les modèles dans les données à l'aide de logiciels comme Tableau
• Créer des rapports et des tableaux de bord pour visualiser les données et communiquer des informations aux parties prenantes
• Identifier les domaines d'amélioration des processus et faire des recommandations basées sur les données aux parties prenantes
• Développer et maintenir des bases de données et des systèmes de données pour soutenir l'analyse des données
• Se tenir au courant des dernières tendances et développements en matière d'analyse et de visualisation de données.

Maintenant, les choses deviennent un peu plus complexes.

Scientifiques des données : être un scientifique des données implique d'analyser des ensembles de données complexes, de développer des modèles prédictifs et d'extraire des informations à partir de données.

Ils travaillent en étroite collaboration avec les parties prenantes de différents départements pour fournir des informations et des recommandations basées sur leur analyse des données.

Certaines responsabilités spécifiques des data scientists incluent :

• Effectuer une analyse exploratoire des données pour identifier les modèles et les tendances dans les données
• Développer des modèles prédictifs à l'aide de techniques statistiques et d'apprentissage automatique
• Construire et tester des modèles d'apprentissage automatique pour améliorer la précision prédictive
• Utiliser les compétences en résolution de problèmes et l'intelligence d'affaires pour trouver des solutions basées sur les données aux problèmes de l'entreprise
• Communiquer des conclusions et des recommandations complexes aux parties prenantes non techniques
• Collaborer avec des ingénieurs de données et des développeurs de logiciels pour créer et déployer des solutions basées sur les données

Dans les deux prochaines sections, nous examinerons les perspectives d'emploi futures et les attentes salariales pour les deux professions.

Cheminement de carrière : Scientifique des données

Perspectives d'emploi

Les perspectives d'emploi pour les scientifiques des données en 2023 sont très prometteuses, car les organisations de tous les secteurs continuent de collecter et d'analyser des quantités croissantes de données.

Selon le Bureau of Labor Statistics (BLS) des États-Unis, l'emploi des spécialistes des données devrait augmenter de 36 % de 2021 à 2031 , ce qui est beaucoup plus rapide que la moyenne par rapport aux autres professions. Les opportunités d'emploi sur le terrain sont motivées par l'utilisation croissante des données et de l'analyse pour orienter la prise de décision dans les organisations de toutes tailles.

Salaire et rémunération

Les scientifiques des données sont généralement mieux rémunérés que les analystes de données, ce qui reflète les compétences et l'expertise avancées requises pour travailler avec de grands ensembles de données et gérer des données brutes.

Selon Glassdoor, le salaire moyen national des data scientists aux États-Unis est d'environ 103 000 dollars par an . De nombreuses organisations offrent également diverses formes de rémunération supplémentaires aux scientifiques des données, telles que des primes, des actions et d'autres avantages tels qu'une assurance médicale et des congés payés.

Veuillez noter que la rémunération peut varier considérablement en fonction du lieu, de l'industrie et des années d'expérience.

Cheminement de carrière : analyste de données

Perspectives d'emploi

Selon le BLS, l'emploi d'analystes de gestion (qui comprend les carrières d'analystes de données) devrait augmenter de 11 % de 2020 à 2030 . Comme les scientifiques des données, les perspectives d'emploi des analystes de données sont très positives dans un avenir prévisible.

Salaire et rémunération

La rémunération des analystes de données peut varier en fonction de facteurs tels que l'expérience, l'industrie et l'emplacement. Les analystes de données débutants gagnent généralement des salaires inférieurs, ils peuvent s'attendre à ce que leur salaire augmente à mesure que leurs compétences et leur expertise se développent au fil du temps.

En termes de salaire, la moyenne nationale des postes d'analystes de données aux États-Unis est d'environ 65 850 $ par an , selon Glassdoor.

Les perspectives d'emploi et la rémunération des scientifiques de données et des analystes de données sont très prometteuses, mais comment pouvez-vous décider quelle carrière vous convient le mieux ? Nous allons examiner les facteurs à prendre en compte dans la section suivante.

Choisir le bon chemin pour vous

Décider quel cheminement de carrière vous convient peut sembler intimidant, mais considérez-le comme une opportunité passionnante d'explorer ce monde merveilleux des données !

Les deux domaines peuvent sembler similaires à première vue, et d'une certaine manière, ils le sont, mais ils nécessitent des compétences différentes et offrent des cheminements de carrière uniques.

Avec les bonnes informations et les bons conseils, vous pouvez choisir la voie la mieux adaptée à vos compétences, vos intérêts et vos objectifs de carrière.

Dans cette section, nous vous fournirons des conseils et des idées pour vous aider à prendre cette décision et à choisir la bonne voie pour vous.

Facteurs à considérer

Lorsque vous envisagez une carrière en science des données ou en analyse de données, il est important de penser à vos compétences, vos intérêts et vos objectifs de carrière.

Voici quelques facteurs spécifiques à considérer :

1. Compétences techniques : Les scientifiques des données ont généralement besoin de compétences techniques plus avancées, telles que la programmation, l'apprentissage automatique et les technologies du Big Data. Si vous aimez travailler avec des données brutes et comprenez les principes fondamentaux des langages de programmation tels que Python et R, une carrière de data scientist peut vous convenir. Les analystes de données, en revanche, peuvent se concentrer davantage sur l'analyse statistique, la visualisation des données et les compétences Excel.
2. Formation et formation : les spécialistes des données ont souvent des diplômes d'études supérieures dans des domaines tels que l'informatique, les statistiques ou les mathématiques. Les analystes de données peuvent avoir des diplômes dans des domaines tels que les affaires, l'économie ou les statistiques, mais peuvent également provenir d'une grande variété d'horizons sans expérience préalable.
3. Rôles et responsabilités : Les scientifiques des données sont souvent responsables d'initiatives plus stratégiques et complexes, telles que le développement de modèles prédictifs ou la création d'algorithmes d'apprentissage automatique. Les rôles d'analyste de données se concentrent davantage sur les opérations quotidiennes et fournissent des informations aux parties prenantes.
4. Perspectives d'emploi et salaire : les scientifiques des données et les analystes de données ont de solides perspectives d'emploi et des salaires compétitifs, mais les perspectives d'emploi et le salaire spécifiques peuvent varier en fonction de l'industrie, de l'emplacement et des années d'expérience.

C'est une bonne idée de demander conseil à des mentors ou de réseauter avec des professionnels dans chaque domaine pour mieux comprendre les rôles spécifiques.

En fin de compte, le bon chemin pour vous dépendra de vos objectifs et aspirations individuels.

Maintenant, une grande chose à propos des compétences en matière de données est qu'elles peuvent être appliquées dans la plupart des industries, laissez-les vérifier.

Quelles industries ont besoin de professionnels des données qualifiés ?

Le domaine de la science des données et de l'analyse des données est en forte demande dans un large éventail d'industries et de types d'entreprises.

Voici quelques exemples d'industries qui emploient couramment des data scientists et des analystes de données :

• Finance et banque : le secteur de la finance et de la banque s'appuie fortement sur l'analyse des données pour identifier les tendances, évaluer les risques et prendre des décisions commerciales éclairées. Les analystes commerciaux sont très demandés.
• Soins de santé : les organisations de soins de santé utilisent la science des données et l'analyse des données pour améliorer les résultats des patients, gérer les ressources et stimuler l'innovation dans la recherche médicale.
• Commerce électronique : les entreprises de commerce électronique utilisent l'analyse de données pour mieux comprendre le comportement, les préférences et les habitudes d'achat de leurs clients afin d'améliorer leurs stratégies de marketing et de vente.
• Marketing et publicité : les entreprises de marketing et de publicité utilisent l'analyse de données pour mesurer l'efficacité de leurs campagnes, identifier les publics cibles et optimiser les stratégies de marketing. Il y a beaucoup d'offres d'emploi dans ce domaine et les recruteurs sont toujours à la recherche de nouveaux talents.
• Technologie : les entreprises technologiques utilisent la science des données et l'analyse des données pour développer de nouveaux produits et services, améliorer les expériences des utilisateurs, proposer des solutions concrètes et identifier les domaines d'innovation et de croissance.

La science des données et l'analyse des données sont des fonctions essentielles dans un large éventail d'industries qui interprètent de grandes quantités de données afin de prendre des décisions commerciales, d'améliorer l'expérience client et d'acquérir un avantage concurrentiel.

Il existe des opportunités d'emploi dans différents types d'entreprises, y compris les startups, les grandes entreprises, les cabinets de conseil et les agences gouvernementales.

Comprendre la diversité des industries et des types d'entreprises qui s'appuient sur des professionnels des données est crucial pour les personnes qui cherchent à bâtir une carrière réussie dans ces domaines.

Il est également important de noter que les deux domaines évoluent et qu'il existe des tendances émergentes qui méritent d'être prises en compte.

Tendances émergentes - L'avenir des emplois de données

En plus des types d'industries, tenez compte des tendances émergentes en science des données et en analyse de données qui modifient le paysage des deux domaines.

Voici quelques tendances actuelles qui façonnent l'avenir de la science des données et de l'analyse de données :

1. Intelligence artificielle et apprentissage automatique : l'IA et l'apprentissage automatique sont de plus en plus utilisés dans la science des données et l'analyse de données pour automatiser le traitement des données, identifier des modèles et faire des prédictions. Ces technologies ont le potentiel de révolutionner les industries, de la santé à la finance en passant par le marketing.
2. Cloud computing : le cloud computing a rendu plus facile et plus rentable le stockage, la gestion et l'analyse de grandes quantités de données. À mesure que l'infrastructure et la technologie cloud continuent de s'améliorer, on s'attend à ce que l'analyse de données et l'apprentissage automatique basés sur le cloud se généralisent.
3. Éthique et confidentialité des données : à mesure que de plus en plus de données sont collectées et analysées, les préoccupations concernant l'éthique et la confidentialité des données sont passées au premier plan. Les scientifiques et les analystes des données sont appelés à s'assurer que les données sont utilisées de manière éthique et responsable et à mettre en œuvre des mesures pour protéger les données sensibles.
4. Internet des objets (IoT) : L'IoT fait référence au réseau d'appareils et de capteurs interconnectés qui collectent et partagent des données. Avec l'adoption croissante de la technologie IoT, il existe un besoin croissant de data scientists et d'analystes capables de gérer et d'analyser les grandes quantités de données générées par ces appareils.
5. Traitement du langage naturel (NLP) : Le NLP est une branche de l'IA qui se concentre sur l'interaction entre les humains et les ordinateurs en utilisant le langage naturel. À mesure que la technologie NLP progresse, on s'attend à ce qu'elle ait un impact significatif sur l'analyse des données, en particulier dans des domaines tels que l'analyse des sentiments et le développement de chatbot.

En se tenant au courant des tendances émergentes en science des données et en analyse de données, les professionnels de ces domaines peuvent mieux se positionner pour réussir et garder une longueur d'avance dans cette industrie en évolution rapide et en constante évolution.

Assurez-vous de consulter notre LinkedIn pour rester au courant des dernières tendances en matière de données.

L'essentiel

Dans le monde des données, les scientifiques des données et les analystes de données jouent des rôles importants à temps plein dans une entreprise. Bien qu'il existe des similitudes entre les deux, ils possèdent des différences distinctes en termes de responsabilités et de compétences requises.

Les analystes de données se concentrent principalement sur le travail avec des données structurées pour résoudre des problèmes commerciaux tangibles à l'aide de langages de programmation SQL, R ou Python, d'outils de visualisation de données et d'analyses statistiques. Ils aident les organisations à identifier les tendances et à tirer des enseignements des données.

D'autre part, les scientifiques des données sont plus impliqués dans la programmation des machines, l'optimisation des systèmes et la création de cadres et d'algorithmes pour collecter des données utilisables. Leurs principales tâches consistent à collecter des données et à concevoir des solutions robustes axées sur les données.

Bien que les deux descriptions de poste fonctionnent dans le domaine du Big Data, l'identification du bon chemin dépend de vos intérêts, de vos compétences et de vos objectifs de carrière. Quelle que soit la voie que vous choisissez, les scientifiques des données et les analystes de données sont des carrières en demande, ce qui en fait un choix passionnant et enrichissant pour ceux qui souhaitent travailler avec des données.

Pour en savoir plus sur l'un de nos outils d'analyse de données préférés, regardez notre vidéo ci-dessous.

Bonne chance dans votre recherche d'emploi!

Vous n'êtes toujours pas sûr d'une carrière dans les données, testez l'eau et .