Le monde du digital est en constante évolution et de nouveaux métiers émergent chaque jour. Parmi ces métiers, on retrouve celui de data scientist et de data analyst. Bien que ces deux professions soient liées au traitement et à l’analyse des données, elles présentent des différences notables. Dans cet article, nous allons vous expliquer les spécificités de chaque métier et les différences qui les distinguent.
Définitions et missions
Le data scientist et le data analyst sont tous deux des experts dans le domaine de la data. Cependant, leurs missions et leurs compétences sont différentes.
Le data analyst a pour mission principale de collecter, nettoyer et organiser les données. Son rôle est de trouver des réponses à des questions précises en utilisant des outils d’analyse de données. Il est chargé de la création de tableaux de bord et de rapports pour faciliter la prise de décision. Le data analyst travaille en étroite collaboration avec les différents départements de l’entreprise pour comprendre leurs besoins et leur fournir des données pertinentes.
Quant au data scientist, son rôle est plus axé sur l’exploration et la modélisation des données. Il est responsable de la création d’algorithmes et de modèles prédictifs pour résoudre des problèmes complexes et prévoir les tendances futures. Son objectif est d’extraire des informations utiles à partir des données pour aider l’entreprise à prendre des décisions stratégiques. Il est également chargé de l’analyse de données non structurées telles que les données textuelles et visuelles.
Compétences requises
Les compétences requises pour un data scientist et un data analyst sont différentes en raison de la nature de leurs missions.
Le data analyst doit avoir une excellente connaissance des outils d’analyse de données tels que SQL, Excel, Tableau, ainsi que des compétences en programmation et en statistiques. Il doit également avoir une bonne compréhension du domaine d’activité de l’entreprise pour interpréter correctement les données.
Quant au data scientist, il doit avoir une solide expérience en programmation (Python, R, etc.) et en statistiques avancées. Il maîtrise les techniques de machine learning et de deep learning pour créer des modèles prédictifs. De plus, le data scientist a une bonne connaissance des techniques de visualisation de données et des bases de données.
Salaire et évolution de carrière
En raison de leurs compétences et de leurs missions différentes, le salaire et l’évolution de carrière varient pour un data scientist et un data analyst.
Selon une étude menée par Glassdoor, le salaire moyen d’un data analyst en France est d’environ 40 000 euros par an, tandis qu’un data scientist peut gagner en moyenne 60 000 euros par an. Cependant, ces chiffres varient en fonction de l’expérience et du secteur d’activité de l’entreprise.
En ce qui concerne l’évolution de carrière, le data analyst évolue vers un poste de data scientist en acquérant des compétences supplémentaires en programmation et en statistiques. Le data scientist,quant à lui, évolue vers des postes de chef de projet ou de responsable de la data.
En résumé, bien que le data scientist et le data analyst travaillent tous les deux avec des données, leurs missions et leurs compétences sont différentes. Alors que le data analyst se concentre sur l’analyse et la présentation des données, le data scientist se concentre sur l’exploration et la modélisation des données pour résoudre des problèmes complexes. Les deux métiers sont complémentaires et jouent un rôle crucial dans la prise de décision des entreprises.
