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Data scientist vs. Data analyst : quelles différences entre ces deux métiers ?

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Cela ne t’aura pas échappé, les big data prennent de plus en plus de place dans l’univers de la tech, si bien que de nouveaux métiers émergent. Parmi eux, deux professions clés s’imposent dans la science des données : data analyst et data scientist. Chacun, à sa manière, va exploiter et interpréter des giga-données, les big data. Toutefois, ces deux noms de métiers  portent souvent à confusion. Pour t’aider à comprendre leurs spécificités et à identifier celui qui se rapproche le plus de ton projet professionnel, nous te présentons les différences entre le data analyst et le data scientist. 

Data analyst vs data scientist : deux métiers que l’on confond souvent

Les professions de data scientist et de data analyst ont pour mission commune d’exploiter et d’analyser des données massives, appelées big data. Ces métiers exigent des compétences avancées en mathématiques, une connaissance parfaite des langages de programmation et une grande capacité de synthèse, ainsi qu’une aisance en communication. Bien que leur objectif commun soit de tirer des conclusions stratégiques pour aider à la prise de décision dans une entreprise, ils ont des enjeux bien distincts. La différence majeure entre ces deux métiers est déjà identifiable à partir de leur titre : le data scientist est un scientifique et le data analyst est un analyste.

Le data scientist est chargé de gérer les données de leur collecte à leur mise à disposition auprès de l’équipe, y compris les data analysts. Il travaille principalement sur les données brutes, en les triant, les stockant et en créant des outils de modélisation pour faciliter leur analyse. Il passe jusqu’à 60% de son temps à nettoyer les données à l’aide de langages de programmation tels que Python ou R.

Le data analyst, quant à lui, utilise les données préalablement traitées par le data scientist pour générer des rapports et identifier des tendances. Il se concentre sur la réalisation d’analyses statistiques pour répondre à des problématiques et définir des stratégies, principalement dans les domaines commerciaux. Bien que les data analysts interviennent généralement après les travaux des data scientists, il n’y a pas de lien hiérarchique entre eux, et ils sont souvent rattachés à des services différents de leur entreprise en raison de la variété de leurs missions.

Data Analyst : l’expert de l’analyse de données

Ses missions 

S’il s’agit de l’un des métiers-piliers du big data, le data analyst est souvent une profession par laquelle débuter dans l’univers de la gestion des données numériques. La principale mission du data analyst sera de se focaliser sur l’extraction des données internes d’une entreprise, de les analyser et de dresser des conclusions  qui pourront être utiles à la prise de décisions stratégiques. 

Pour cela, il doit, dans un premier temps, nettoyer et trier l’ensemble des données utilisables en fonction des problématiques préalablement établies. Une fois que ce jeu de données est exploitable, le data analyst doit être  en mesure de comprendre leur sens et d’identifier des tendances d’ordre marketing, commercial ou encore informatique. Il doit ensuite dresser des rapports de données pour résoudre les problèmes évoqués en interne par l’entreprise même. Voici quelques autres missions annexes dont est chargé le data analyst : 

– administrer une base de données ; 

– mettre en place une data warehouse, une base de données relationnelles hébergée dans le cloud ; 

– vulgariser les données brutes afin d’en tirer des informations pertinentes facilitant la prise de décision des dirigeants d’une entreprise ; 

– Identifier la cible des campagnes commerciales via les données récoltées ; 

– réaliser une veille technologique des outils permettant d’optimiser l’analyse de données ; 

– établir des reportings en intégrant des KPIs illustrant des résultats concrets. 

Pour mener à bien ses différentes missions, le data analyst doit maîtriser à la perfection de nombreux outils et logiciels techniques comme VBA, Python, SAS, Web Analytics, Excel ou encore SPSS. Il doit également connaître le langage de programmation R, consacré à la science des données et aux statistiques. 

Quelles formations suivre pour devenir data analyst ? 

Pour devenir data analyst, il est impératif de valider une formation niveau bac+5 dans les big data. Cela peut être par exemple un MSc Big Data & Digital for value comme le propose l’ESSCA, une école de management. Si tu suis un cursus bac+5 orienté dans les mathématiques, le marketing, l’économie ou encore les statistiques, tu auras toutes les cartes en main pour exercer ce métier. Voici d’autres formations pour devenir data analyst : 

– MSc (Master of Science) data science ; 

– MSc (Master of Science)  data management ;

– Cursus en data business (bootcamp) ; 

– Master informatique option big data ; 

– Master science des données.

Data scientist : le scientifique des données informatiques

Ses responsabilités et missions 

De son côté, le data scientist est considéré comme le grand frère du data analyst. En plus d’être doté des qualités et compétences en mathématiques, en modélisation et en informatique nécessaires à l’exercice de la data analyse, il possède une réelle expertise en visualisation de données grâce à sa maîtrise du machine learning, une sous-technologie de l’intelligence artificielle qui consiste à automatiser l’apprentissage des systèmes informatiques. Voici ses principales missions : 

– construire des algorithmes à l’aide du machine learning ; 

– mettre en place des modèles de données prédictifs ; 

– participer à la prise de décision d’une entreprise en proposant des recommandations business chiffrées et en collaborant avec différents services ; 

– réaliser des recherches en développement pour traiter les big data.

Une  expertise scientifique stratégique

Comme son nom l’indique, le data scientist adopte une approche scientifique dans sa pratique professionnelle. Il ne se contente pas de l’extraction et de l’analyse des données, mais procède à des tests pour élaborer des algorithmes sur mesure et concevoir des processus informatiques novateurs pour exploiter de nouvelles données externes à l’entreprise. L’objectif est de créer de nouvelles sources de données distinctes les unes des autres afin d’identifier de nouvelles opportunités de croissance pour l’entreprise. De plus, il possède une maîtrise avancée des langages de programmation tels que Javascript, Python, SAS, Scala ou encore Matlab.

Esprit critique et sens de la communication : les soft skills indispensables 

Même si le rôle du data analyst est moins prégnant à cet égard, le data scientist joue un rôle essentiel dans la gestion des données numériques au sein d’une entreprise. Un esprit critique développé est un atout indispensable pour occuper ce poste, particulièrement lors de la recherche d’informations et de l’évaluation des données. La communication efficace avec les équipes est également cruciale, car le data scientist influence significativement la manière dont une entreprise gère les imprévus.

Quelle formation pour devenir data scientist ? 

Le métier de data scientist est ouvert à celles et ceux qui ont suivi une formation niveau bac+5 en université, en école de commerce ou en école d’ingénieurs avec une spécialisation dans les big data, l’informatique ou encore les statistiques. De nombreuses écoles proposent des formations de data scientist. Parmi elles, il y a : 

– l’ENSAE Paris avec son MS Data Science

– l’ESSEC avec son Master in Data Sciences & Business Analytics ;

– l’HEC avec son MSC Data Science For Business X

– l’ENSAI avec son Master In Statistics For Smart Data.

Le salaire du Data analyst vs. Data scientist 

Puisqu’il existe des différences de missions entre les deux professions, tu te doutes qu’il existe aussi des différences de salaire. Décryptage.

Data analyst : un salaire inférieur à celui du data scientist 

La plupart des personnes exerçant en tant que data scientist débutent leur carrière en tant que data analyst. En conséquence, les salaires des data analysts sont généralement plus bas que ceux des data scientists. En France, un data analyst débutant perçoit un salaire brut annuel compris entre 35 000€ et 40 000€. Après quelques années d’expérience, cette rémunération augmente pour atteindre entre 45 000€ et 55 000€ brut par an. Lorsqu’il atteint le statut de senior, un data analyst gagne en moyenne plus de 60 000€ par an, pouvant atteindre jusqu’à 80 000€ brut annuels. Bien entendu, le salaire espéré par un data analyst varie en fonction de divers facteurs tels que son niveau d’éducation, ses compétences et le type d’entreprise au sein de laquelle il exerce son métier.

Quel est le salaire d’un data scientist ? 

En vue de toutes ses compétences et connaissances, le métier de data scientist fait partie des professions des big data les mieux payées. En début de carrière, le salaire d’un data scientist se situe entre 40 000€ et 55 000€ brut par an. Après quelques années d’expérience (entre 3  à 10 ans), il devient data scientist confirmé et touche entre 60 000€ et 80 000€ brut par an. Une fois senior et expert de la science des données, son salaire brut annuel avoisine les 100 000€ et peut monter jusqu’à parfois 200 000€ brut par an.  

Comment se former aux métiers de Data analyst et Data scientist ?

Pour devenir Data Analyst ou Data Scientist, différentes options de formation s’offrent à toi. Dans un premier temps, tu peux suivre une formation spécialisée dans une école d’ingénieurs et te spécialiser dans ce domaine à la fin de ton cursus. Une autre option est possible : intégrer une école spécialisée dès la première année de formation. Tout au long de ton parcours universitaire, de la première année jusqu’à l’obtention d’un bac+5, tu pourras acquérir les compétences managériales et techniques nécessaires pour pratiquer l’un de ces deux métiers, en fonction de ton niveau de formation.

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