Data Analyst vs. Data Scientist Quelles sont les distinctions ?
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Si vous envisagez le domaine de la science des données Il y a deux voies que vous pouvez suivre comme devenir un analyste de données ou devenir un scientifique de données. Les professionnels de la science des données et de l’analyse des données sont très recherchés et gagnent des salaires nettement supérieurs au salaire annuel médian. L’étude d’IBM de 2017 intitulée The Quant Crunch, a révélé que les employeurs recherchent des professionnels qui ont des compétences en matière d’analytique, d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. On attend des scientifiques et des analystes de données qu’ils maîtrisent certaines capacités, mais quelles sont les principales différences entre ces deux postes ?
Les différences et les similitudes entre les analystes et les scientifiques des données font l’objet de nombreuses discussions, mais les principales différences résident dans les techniques qu’ils emploient pour traiter les données.
Comparaison des diplômes et des formations des analystes de données et des scientifiques de données
Pour devenir un analyste ou un scientifique des données, vous devez avoir au minimum une licence dans un domaine d’études quantitatives, comme les mathématiques, les statistiques ou l’informatique. Toutefois, certains analystes de données peuvent être titulaires d’un diplôme de commerce axé sur l’analyse des données.
Formation : L’étude d’IBM a révélé que 6 % des emplois d’analystes de données nécessitent l’obtention d’une maîtrise. Toutefois, les spécialistes des données ainsi que les professionnels de l’analyse prédictive (PAP) sont plus susceptibles de posséder une formation supérieure. Selon l’étude de Burtchwork Salaries of Data Scientists & Predictive Analytics Professionals en juin 2019, 94 % des experts en données possèdent un doctorat ou un master, et 86 % des professionnels de l’analyse prédictive ont un doctorat ou un master. L’étude a également révélé que les salaires des professionnels titulaires d’un diplôme supérieur étaient plus élevés que ceux des titulaires d’un diplôme de premier cycle.
Expérience dans le domaine : À mesure que ces domaines deviennent plus populaires, les bootcamps et les masters en science des données ont donné aux professionnels la possibilité de changer de carrière. Il peut y avoir une plus grande demande pour les professionnels ayant une expérience antérieure. D’après l’étude d’IBM, environ 75 % des emplois d’analystes et de scientifiques des données exigent au moins trois ans d’expérience professionnelle. Burtchworks a découvert qu’environ 35 % des Data Scientists et un peu moins de 30 % des PAP qu’ils ont interrogés avaient moins de cinq ans d’expérience.
Les responsabilités des analystes de données et des scientifiques de données diffèrent. Analystes de données et scientifiques de données
Les fonctions d’un analyste ou d’un scientifique des données peuvent varier en fonction du secteur ou du lieu. En général, les tâches quotidiennes peuvent consister à rechercher les causes de ce qui s’est passé, par exemple la raison de la baisse des ventes, ou à créer des tableaux de bord qui aident au développement d’indicateurs de performance clés.
Il est essentiel de lire attentivement les descriptions de poste pour être en mesure de comprendre les attentes de l’entreprise. Dans certains cas, les offres d’emploi qui font appel à un Data Scientist peuvent en fait impliquer les fonctions d’un Data Analyst, et vice versa. Pour vous permettre de mieux comprendre les distinctions entre les analystes de données et les scientifiques de données, voici quelques-unes des tâches typiques des analystes de données et des scientifiques de données :
Analyste de données :
- Accès aux données avec SQL*.
- Analyser des données et établir des prévisions avec Excel
- Créer des tableaux de bord à l’aide de logiciels de veille stratégique.
- Effectuer différents types d’analyses, notamment des analyses descriptives, diagnostiques, prédictives , ou prescriptives.
Scientifiques des données
- Obtenir des données à l’aide d’API ou créer des pipelines ETL
- Nettoyage des données à l’aide de langages de programmation (par exemple, Python ou R)
- Analyser les données statistiques à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique, tels que la régression logistique, le traitement du langage naturel, KNN, Random Forest ou le gradient boost.
- Créer des méthodes d’automatisation et de programmation, comme des bibliothèques, pour faciliter la gestion de leurs tâches quotidiennes.
Chaque emploi requiert la capacité d’analyser des données et d’obtenir des informations utiles pour prendre des décisions liées à l’entreprise. Les analystes utilisent SQL, qui est un logiciel de veille économique, et le logiciel statistique SAS pour les spécialistes, tandis que les analystes utilisent Python, JAVA et l’apprentissage automatique pour interpréter leurs données.
Compétences requises pour un analyste de données par rapport à. Un expert en données
Il existe un certain chevauchement dans l’analyse entre les capacités des spécialistes des données ainsi que des analystes. Les principales distinctions sont que les spécialistes des données utilisent des langages de programmation tels que Python et R, tandis que les analystes de données peuvent utiliser SQL ou Excel pour rechercher, nettoyer ou comprendre leurs données. Une autre différence réside dans les méthodes ou les outils qu’ils emploient pour modéliser leurs données. Les analystes de données utilisent généralement Excel tandis que les scientifiques de données utilisent l’apprentissage automatique. Il est important de se rappeler que certains analystes ayant un diplôme supérieur peuvent utiliser des langages de programmation ou avoir une expérience du Big Data.
Pour mieux connaître les distinctions entre les analystes et les scientifiques des données, voici quelques-unes des compétences professionnelles les plus courantes des analystes et des scientifiques des données :
Analystes de donnéesCapacités des scientifiques de donnéesCapacités de l’exploration de données Capacités de l’exploration de données Entreposage de données et entreposage de données Mathématiques Statistiques Mathématiques, Statistiques, Informatique Visualisation de tableaux et de données Visualisation de tableaux et de données/Storytelling SQL Python, R, JAVA, Scala, SQL, Matlab, Pig Business Intelligence Économie SAS Big Data Compétences avancées en Excel Machine Learning.
Distinctions salariales entre les analystes de données et les scientifiques de données
Le salaire d’un analyste ou d’un scientifique de données peut différer en fonction de sa profession ainsi que de l’organisation qui l’emploie. Les scientifiques ont généralement un salaire de départ plus élevé que les analystes. Selon une étude d’IBM, les analystes ayant un minimum de trois ans d’expérience professionnelle peuvent gagner entre 67 396 et 99 970 dollars.
Burtchworks a découvert que les étudiants ayant un minimum de trois ans d’expérience obtiennent généralement un salaire de départ de 95 000 dollars en moyenne. Les scientifiques experts ayant un minimum de neuf ans d’expérience sont en mesure de gagner un salaire moyen de 167 000 dollars.
Comparaison des parcours professionnels
Les analystes qui ont moins de trois ans d’expérience peuvent commencer dans un poste de base, dans lequel leurs principales responsabilités consistent à créer des tableaux de bord et des rapports. L’étape suivante, après cinq ans, pourrait être d’assumer une mission qui nécessite des stratégies ou des techniques analytiques avancées, comme un analyste ayant un haut niveau d’expérience. À l’avenir, un analyste avancé pourrait chercher un poste de direction et devenir éventuellement un analyste responsable après neuf ans de travail. Dans certains cas, l’analyste de données poursuivra ses études et développera ses capacités pour devenir un spécialiste des données.
La valeur d’un data scientist augmente à mesure qu’il acquiert de l’expérience. Il existe une pénurie de compétences en demande dans le domaine de la science des données et la plupart des scientifiques des données ont moins de cinq ans d’expérience, cependant les entreprises recherchent des personnes expérimentées ayant 10 ans d’expérience ou plus. Leur titre ne changera pas après 10 ans : le data scientist peut poursuivre ses études et obtenir un doctorat ou assumer le rôle de responsable de la science des données.
