Il n'y a pas de définition universellement acceptée des rôles au sein d'une organisation. Dans la pratique, cependant, les intitulés de poste ne correspondent pas souvent aux fonctions réelles. Les opinions divergent sur les tâches et les capacités requises pour de nombreux emplois dans les entreprises, ce qui entraîne une consternation généralisée. Data scientist vs data analyst sont deux exemples bien connus où beaucoup de gens semblent penser qu'un data scientist est simplement une expression galvaudée pour un data analyst. Lisez plus loin pour voir les différences entre un scientifique des données, un analyste de données et un ingénieur de données et leur salaire. Nous avons également ajouté des informations détaillées sur les différences entre un analyste de données et un analyste commercial afin que vous ne soyez pas confus au sujet des deux professions. Appréciez la balade!
Que fait un analyste de données ?
La fonction principale d'un analyste de données est de compiler des informations qui peuvent être utilisées par la haute direction pour prendre des décisions éclairées. L'analyse statistique est l'accent de ce domaine, qui vise à fournir des réponses et des solutions à un large éventail de défis. Un analyste de données interroge des bases de données relationnelles à l'aide de techniques telles que le langage de requête structuré. Un analyste de données peut également être chargé de « nettoyer » les données ou de les transformer en un format utilisable en supprimant toute information redondante ou inexacte ou en déterminant comment tenir compte de toute lacune dans l'ensemble de données.
De plus, le rôle typique d'un analyste de données est de superviser l'extraction, le nettoyage et l'analyse des données dans le cadre d'une équipe interdisciplinaire chargée de déterminer les objectifs de l'organisation. L'analyste de données développe et présente ses conclusions à l'aide de langages informatiques tels que R et SAS, d'outils de visualisation de données tels que Power BI et Tableau, et de compétences de communication efficaces.
Que fait un Data Scientist?
L'objectif principal d'un data scientist est généralement le développement de procédures de modélisation de données. Il utilise des modèles de calcul externes en développement pour les prévisions. Il est donc possible que les scientifiques des données consacrent plus de temps au développement de nouveaux instruments, systèmes d'automatisation et cadres de données.
Par rapport à un analyste de données, un scientifique des données peut être plus intéressé par la création de nouvelles approches pour collecter les données nécessaires pour relever des défis commerciaux difficiles. Posséder une intuition commerciale et la capacité de penser de manière critique est également utile pour déduire des conclusions à partir des faits. L'expertise en mathématiques et en statistiques est essentielle pour un data scientist, mais les capacités créatives de résolution de problèmes d'un hacker le sont tout autant.
Qu'est-ce que Data Scientist vs Data Analyst ?
Un analyste de données analyse les informations déjà collectées, tandis que les scientifiques des données développent de nouvelles approches pour la collecte et l'étude d'informations. Si vous êtes habile avec les chiffres, les statistiques et les ordinateurs, cela pourrait être un excellent domaine de travail pour vous. Voici les différences entre un analyste de données et un scientifique de données :
- Bien qu'un analyste de données ne soit pas tenu d'avoir un sens aigu des affaires ou des capacités avancées de visualisation de données, un scientifique des données doit avoir les deux afin de traduire les informations en une histoire commerciale.
- Alors qu'un analyste de données peut examiner des données provenant d'une source unique, telle qu'un système de gestion de la relation client, un scientifique des données examinera des données provenant de diverses sources.
- Alors qu'un analyste de données répondra à toutes les questions que l'entreprise lui posera, un scientifique des données posera des questions qui aideront réellement l'entreprise.
- Bien qu'il ne soit que parfois nécessaire pour un analyste de données d'avoir une expérience directe de l'apprentissage automatique ou de maîtriser les statistiques, c'est la principale obligation d'un scientifique des données de le faire.
- Les Data Scientists et les Analystes sont plus efficaces dans leur travail lorsqu'ils ont accès à un référentiel d'exemples de code pré-résolus.
- Les tâches d'un analyste de données comprennent la présentation fréquente de rapports et l'application de méthodes analytiques. Cependant, un scientifique des données se concentre sur les cadres de données et l'automatisation des tâches afin de relever des défis complexes.
Data Analyst vs Data Scientist – Éducation
Pour travailler en tant qu'analyste de données ou scientifique de données, vous n'avez besoin d'aucune formation formelle au-delà du lycée. Vous devez être titulaire d'un baccalauréat ou d'un diplôme supérieur dans un domaine connexe, tel que l'informatique, l'informatique, l'électricité ou le génie mécanique. L'achèvement d'un programme menant à un diplôme en mathématiques, en statistiques ou en économie est également acceptable. Vous devez connaître les tenants et les aboutissants de votre industrie actuelle ou de l'industrie dans laquelle vous postulez. Il y a de la place pour l'avancement dans les domaines de l'analyse de données par rapport à la science des données, même sans maîtrise.
Data Analyst vs Data Scientist - Compétences
Certaines des capacités requises d'un analyste de données par rapport à un scientifique de données sont similaires, mais les deux rôles sont toujours distincts. Les deux postes exigent des compétences en mathématiques élémentaires, une connaissance des algorithmes, une maîtrise de la communication écrite et orale et une connaissance du génie logiciel.
SQL et les expressions régulières sont deux des principaux outils de la boîte à outils de l'analyste de données. Les analystes peuvent créer un récit à partir de données avec juste un peu de curiosité scientifique. Cependant, un scientifique des données va au-delà des capacités d'un analyste de données en ayant une solide expérience en modélisation, analyse, mathématiques, statistiques et informatique. Les scientifiques de données se distinguent des analystes de données par leur jugement supérieur et leurs compétences en narration, qui leur permettent de persuader les responsables informatiques et les parties prenantes de l'entreprise de modifier leur approche face à un problème.
Data Analyst vs Data Scientist : rôles et responsabilités
Les fonctions d'un analyste de données par rapport à un scientifique de données peuvent changer en fonction du secteur dans lequel ils sont employés et de leur emplacement physique. Trouver la cause profonde d'un problème, comme une baisse des ventes, ou développer des tableaux de bord KPI peut constituer la journée d'un analyste de données. Les scientifiques des données, quant à eux, utilisent des cadres de données volumineuses comme Spark et des approches de modélisation des données pour prédire les événements futurs.
Si vous voulez savoir à quoi vous attendre d'une entreprise, il peut être utile d'étudier la description de poste. Les data analysts peuvent être amenés à faire le travail des data scientists et vice versa dans des situations spécifiques. Voici les rôles et responsabilités d'un analyste de données par rapport à un scientifique de données.
Rôles et responsabilités des analystes de données
- Interrogation de données basée sur SQL.
- Analyse des données et projections sur Excel.
- Développement de tableaux de bord de logiciels d'intelligence d'affaires.
- Des analyses de différentes saveurs, telles que la description, le diagnostic, la prédiction et la prescription, sont effectuées.
Rôles et responsabilités des scientifiques des données
- Le nettoyage des données peut représenter jusqu'à 60 % des efforts d'un data scientist.
- Extraire des informations en construisant des pipelines ETL ou en utilisant des API.
- Les langages de codage (comme Python et R) sont utilisés pour le nettoyage des données.
- Les méthodes d'apprentissage automatique, telles que le traitement du langage naturel, la régression logistique, le kNN, la forêt aléatoire et l'amplification de gradient, sont utilisées pour effectuer des analyses statistiques.
- Utiliser des logiciels tels que Tensorflow pour créer et former des modèles d'apprentissage automatique, puis utiliser ces modèles pour rationaliser les tâches de routine telles que la création de bibliothèques.
- Hadoop, Spark et d'autres outils d'infrastructure de Big Data comme Pig et Hive sont en cours de développement.
- Chaque poste utilise l'analyse des données pour éclairer les choix stratégiques. SQL, les outils de BI et SAS sont les piliers de la boîte à outils d'un analyste de données, tandis que Python, JAVA et l'apprentissage automatique sont les outils de choix des scientifiques des données.
Data Analyst vs Data Scientist - Croissance de carrière
Vous devriez chercher un emploi en tant qu'analyste de données au niveau d'entrée si vous souhaitez lancer une carrière dans l'analyse. Cela vous donnera une certaine expérience dans l'analyse des données d'entreprises réelles. Vous mettrez à profit vos connaissances des bases de données, des outils de business intelligence et de la génération de rapports lors de l'analyse d'informations vitales. Un analyste de données senior ou un consultant en données est une personne qui a amélioré ses capacités, utilise des méthodologies avancées d'analyse de données et applique les mathématiques dans son travail.
La santé, le commerce électronique, la fabrication, la logistique et bien d'autres domaines ne sont que quelques-uns des nombreux domaines qui font appel aux data scientists. Les scientifiques des données sont très demandés dans le monde entier, car les entreprises recherchent des experts capables d'utiliser les données pour éclairer les choix stratégiques et propulser l'expansion de l'entreprise. Il y a une pénurie de data scientists compétents et les entreprises ont du mal à combler le déficit de compétences qui en résulte. Avec la pratique, l'éducation et l'exposition au monde de l'entreprise, n'importe qui peut apprendre les outils nécessaires pour devenir un scientifique des données compétent. Les possibilités d'avancement et de devenir chercheur sont vastes.
3. Salaire de Data Scientist vs Data Analyst
Data analyst vs data scientist sont deux des professions les mieux rémunérées au monde. Et le salaire du data scientist vs data analyst varie en fonction du diplôme obtenu et du lieu.
Selon Glassdoor, le salaire moyen d'un analyste de données aux États-Unis est proche de 70,000 100,000 $ par an. Glassdoor rapporte également qu'aux États-Unis, un Data Scientist peut s'attendre à gagner en moyenne XNUMX XNUMX $ par an.
Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer
De nombreuses responsabilités et possibilités professionnelles liées aux données ont émergé dans le monde entier en conséquence directe de l'essor fulgurant de l'économie des données. Environ 28% de tous les emplois numériques attendus seront dans le domaine de la science des données, selon une étude récente. En raison de la demande croissante pour comprendre des quantités toujours croissantes de ces domaines. Data scientist vs data analyst vs data engineer devient de plus en plus lucratif. Cependant, la même recherche souligne également la pénurie critique de talents dans ce domaine.
L'absence de consensus sur les capacités spécifiques nécessaires pour chaque poste est un contributeur majeur à la pénurie de talents de l'industrie. Aujourd'hui, les entreprises n'essaient pas de combler les postes avec des « hommes à tout faire », mais plutôt avec des spécialistes dans des domaines spécifiques. Connaître les distinctions entre les trois principaux postes de données (Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer) est essentiel si vous ne voulez pas être catalogué comme un généraliste. On suppose aussi souvent à tort que les fonctions susmentionnées sont équivalentes.
Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer - Descriptions de poste et rôles organisationnels
Afin de prendre des décisions commerciales éclairées, un Data Scientist utilisera des méthodes d'analyse de données sophistiquées telles que le clustering, les réseaux de neurones, les arbres de décision, etc. Vous devez être un spécialiste de l'apprentissage automatique, des statistiques et du traitement des données, et vous serez le chef d'équipe à ce poste. Après avoir reçu les contributions des analystes de données et des ingénieurs de données, vous serez responsable de la création d'informations commerciales exploitables. Vous devez maîtriser à la fois l'analyse de données et l'ingénierie des données. Cependant, un scientifique des données a besoin d'ensembles de compétences plus complets et approfondis.
Un analyste de données est un membre junior d'une équipe qui effectue l'analyse de données. Vous devrez être un as des chiffres pour réussir dans ce poste, car vous serez responsable de les transmettre au reste de l'entreprise. En outre, vous devez bien connaître un certain nombre de sujets tels que les principes du traitement des données, des rapports et de la modélisation, ainsi que des langages de programmation populaires tels que Python et des outils tels qu'Excel. Vous pouvez gravir les échelons d'analyste de données à ingénieur de données et enfin scientifique de données avec du temps et de la pratique.
Les analystes de données et les scientifiques de données d'une organisation peuvent tous deux bénéficier des services d'un ingénieur de données. Votre travail en tant qu'ingénieur de données impliquera de faire correspondre et de nettoyer les informations à utiliser dans l'analyse ou les opérations. Ce poste nécessite une personne ayant une vaste expérience dans la construction, le développement et la maintenance de l'architecture de données. Travailler avec le Big Data, créer des rapports et les transmettre aux scientifiques des données sont toutes des responsabilités communes de ce poste.
Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer, – Les compétences
Les scientifiques des données, par exemple, doivent maîtriser plusieurs langages de programmation (Java, Python, SQL, R, SAS, etc.) car le codage est fondamental pour leur travail. La connaissance des frameworks Big Data tels que Hadoop, Spark et Pig est également requise. Connaître les bases des technologies connexes telles que l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique vous aidera à progresser dans votre poste.
Ce qu'il faut savoir sur la fonction d'analyste de données, c'est qu'elle est moins technique. Il s'agit d'un poste d'entrée de gamme qui nécessite une connaissance des logiciels tels que SAS Miner, Excel, SPSS et SSAS. Posséder même une connaissance fondamentale de Python, SQL, R, SAS et JavaScript serait avantageux.
Alors que les ingénieurs de données doivent maîtriser de nombreux langages de programmation, notamment Java, SQL, SAS, Python et autres. Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Apache Spark, NoSQL et Data Streaming ne sont que quelques-uns des frameworks avec lesquels vous devriez être à l'aise de travailler.
Analyste de données vs analyste d'affaires
Un analyste de données par rapport à un analyste d'affaires a une concentration commune sur les faits et les chiffres. Ce qu'ils en font fait toute la différence. Les analystes de ce domaine s'appuient fortement sur les données pour porter des jugements commerciaux judicieux. Leur but ultime est d'analyser les données.
Les deux postes exigent une passion pour les données, un état d'esprit analytique, la capacité de réfléchir méthodiquement aux problèmes et de se concentrer sur une vue d'ensemble. Cependant, connaître les différences entre ces deux professions est tout aussi essentiel si vous essayez de faire un choix entre elles. Voici les différences entre un analyste de données et un analyste métier :
- Les analystes commerciaux utilisent les données pour trouver des problèmes et des réponses, mais ils n'entrent pas dans les détails techniques des données pour ce faire. Ils s'intéressent aux implications commerciales des données et travaillent à un niveau conceptuel, établissant des stratégies et s'engageant avec les parties prenantes. Mais les analystes de données passent une grande partie de leur temps à faire le contraire : collecter des données à partir de nombreux endroits différents, les traiter et les nettoyer, puis utiliser une variété d'outils analytiques pour tirer des conclusions.
- L'expertise dans un domaine ou une industrie spécifique, comme le commerce électronique, la fabrication ou la santé, est une exigence courante pour les analystes commerciaux. Bien qu'ils s'appuient moins sur les aspects techniques de la recherche que les analystes de données, les personnes exerçant cette profession ont néanmoins besoin de solides bases dans les langages de programmation, les bases de données et les outils d'analyse statistique courants.
- Une base éducative solide en administration des affaires est un avantage inestimable pour les analystes d'affaires. De nombreux analystes commerciaux ont une formation ou une expérience antérieure en gestion, en commerce, en technologie de l'information, en informatique ou dans une discipline étroitement liée. Les analystes de données, en revanche, doivent bien connaître les statistiques, les algorithmes et les bases de données sophistiqués. Ils bénéficient donc d'une formation en mathématiques ou en informatique.
Quel est le meilleur analyste de données ou scientifique de données ?
Si vous cherchez à percer dans le domaine de l'analyse, un rôle d'analyste de données est un bon point de départ. Si vous souhaitez créer des modèles d'apprentissage automatique sophistiqués et appliquer des approches d'apprentissage en profondeur pour simplifier le travail humain, vous devez choisir une carrière de scientifique des données.
Est-il plus facile d'obtenir un emploi en tant qu'analyste de données qu'en tant que scientifique de données ?
Il existe une distinction substantielle entre les deux catégories d'emplois en science des données, malgré certains points communs en termes d'outils et de tâches. Les deux postes sont hautement souhaitables, mais les scientifiques des données gagnent plus d'argent dès le départ.
L'analyste de données nécessite-t-il un codage ?
Les compétences en codage ne sont normalement pas requises pour les postes en analyse de données, bien que certains d'entre eux doivent le faire dans le cadre de leur travail quotidien.
Un Data Analyst peut-il devenir Data Scientist ?
Oui, une personne qui a travaillé comme analyste de données peut accéder au rôle de scientifique des données en apprenant à coder, en améliorant ses capacités mathématiques et analytiques et en se familiarisant avec les algorithmes d'apprentissage automatique.
Réflexions finales
Les compétences en analyse, en apprentissage automatique et en intelligence artificielle sont très demandées sur le marché du travail. Les spécialistes des données et les analystes de données sont en forte demande et gagnent des salaires supérieurs à la moyenne en raison de l'importance croissante des données dans les entreprises, les économies et d'autres secteurs du monde. Vous pouvez opter pour celui qui vous passionne entre les deux.
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Bibliographie
