Data analyst et data scientist : deux métiers aux rôles souvent confondus, mais pourtant différents

Ynov campus en tant qu’école d’informatique qui prépare ses étudiants à devenir de véritables professionnels vous propose de découvrir la différence entre ces deux métiers souvent mélangés.

Les métiers de data analyst et data scientist sont très recherchés aujourd’hui. En effet, posséder la data, savoir l’analyser et la comprendre, procurent une supériorité concurrentielle non négligeable pour les entreprises d’aujourd’hui. Cependant, nous pensons, à tort, que ces deux fonctions sont, pour ainsi dire, identiques. Vous souhaitez alors connaître les responsabilités qui incombent à chacune d’entre elles ? Vous vous demandez également quelles sont les principales différences de langages ? Nous allons tout de suite répondre à vos interrogations, car nous sommes un organisme de formation aux métiers du digital. Notre rôle est donc, en premier lieu, d’informer sur ce sujet. Ainsi, vous trouverez des informations sur le parcours d’études à suivre, la rémunération, et les perspectives de carrière concernant ces deux postes. Data analyst vs data scientist : c’est ici !

Responsabilités et formation d’un data analyst

Ses responsabilités dans une entreprise

Le data analyst est un expert dans l’analyse des données rassemblées par les entreprises (aussi appelée data analytics). Grâce à cela, il peut soumettre des propositions, et conseiller des orientations en matière de marketing digital. Il est souvent amené à élaborer des tableaux de bord afin de concevoir, et maintenir, des bases de données relationnelles pour les différents départements. Pour ce faire, il utilise des outils variés, comme des logiciels de Business Intelligence, ou la programmation. Il peut également être amené à contribuer à la sensibilisation des diverses équipes au monde de la data.

Professionnel polyvalent, le data analyst doit détenir diverses compétences, telles que :

  1. Maîtriser les langages de programmation, dont Python, qui l’aideront à collecter des données, les nettoyer, et procéder ainsi à leur analyse statistique. De là, il sera en mesure d’élaborer des visualisations de données.
  2. Faire preuve d’esprit critique et analytique. En effet, la curiosité, et la créativité, sont deux aptitudes qui permettent à une entreprise de se démarquer de la concurrence. Elles aident à poser les questions adéquates afin d’interroger les données numériques.
  3. Se spécialiser dans le forage de la data, l’analyse de décision, ou la dataviz (visualisation des données massives) afin d’être compétitif.
  4. Être qualifié en machine learning est très recherché chez les data analysts, bien qu’il soit généralement du ressort des data scientists.

Prérequis et formation

Afin de vous épanouir pleinement dans le rôle d’un data analyst, il est préférable d’adhérer à quelques qualités requises :

  1. Vous devez, avant tout, apprécier de travailler avec les statistiques. Vos outils de travail principaux sont des tableaux, des graphiques, des bilans, etc. Il est donc indispensable de très bien maîtriser le langage informatique et les outils statistiques.
  2. La manipulation du big data nécessite une profonde rigueur, un fort esprit d’analyse, et une organisation inébranlable.
  3. La concentration figure également dans la liste des aptitudes indispensables pour devenir un expert en data analytics.
  4. Si vous êtes recruté par une entreprise, afin d’y pratiquer cette activité, la discrétion sera de mise. Vous serez effectivement tenu de suivre des règles de confidentialité, ainsi que de non-divulgation d’informations sensibles.
  5. Pour finir, un excellent niveau d’anglais est recommandé, afin d’exercer dans ce secteur qui est fortement internationalisé.

Les diplômes requis, afin de pouvoir prétendre au métier de data analyst, sont les suivants :

  1. formation de niveau bac +3 : licence statistique et traitement de l’information, ou en datamining ;
  2. formation de niveau bac +5 : diplôme d’école d’ingénieur spécialisé en statistique, ou big data ;
  3. master statistique et économétrie, ou informatique décisionnelle.

Candidature

Rôle et parcours d’études d’un data scientist

Son rôle au sein d’une entreprise

Le data scientist est un spécialiste de l’analyse des informations. Il est apte à régler des problèmes complexes, grâce à sa curiosité, et ses connaissances techniques. Sa mission première est d’amener les entreprises à mieux évaluer leurs données massives. En prenant en compte des tendances comportementales individuelles, ou collectives, il est en mesure de déceler les points positifs, et les points négatifs. L’entreprise va ainsi se reposer sur ses observations, et prendre de meilleures décisions, ou se mettre en quête de nouveautés répondant aux besoins des clients.

Tout comme le data analyst, le scientist doit détenir de nombreuses qualifications pour pouvoir prétendre à cette fonction, dont voici une liste non exhaustive :

  1. Des compétences techniques avec une expertise en algorithme, et en méthode de deep learning. Il doit également maîtriser des langages de programmation, comme Java ou Python.
  2. Des compétences en statistiques. Elles vont l’aider à constituer des modèles de machine learning. Ainsi, les connaissances informatiques qu’il détient lui permettront d’anticiper leur mise en production.
  3. Des compétences en modèles mathématiques comportementaux. Ils justifient d’expliquer, ou de prédire, la fluctuation d’une variable.
  4. Une interaction avec les bases de données, et autres moyens de stockage d’informations, tels que les data warehouses ou les data lakes.
  5. Veille technologique sur les nouveaux outils, et solutions logicielles, de data science.
  6. Une bonne connaissance du secteur dans lequel il évolue (banque, commerce, médical…). Cela lui apportera une aisance appréciable avec ses collaborateurs.
  7. Un bon niveau d’anglais.

Savoir-être et parcours d’études

  1. Manifester de la créativité pour exceller, car les meilleurs doivent pouvoir « raconter une histoire » à partir du big data. En effet, ils doivent le résumer dans un format compréhensible, même pour une audience sans aucune connaissance technique.
  2. En tant que consultant, le data scientist peut avoir pour mission de travailler sur des sujets extrêmement variés. Une capacité d’adaptation, et surtout de compréhension des problématiques, sont alors attendues.
  3. Divers soft skills sont également très importants, tels que :

    1. l’esprit critique, de synthèse et d’analyse;
    2. la créativité, et le goût pour l’innovation ;
    3. le sens de l’écoute, et de la communication ;
    4. la rigueur ;
    5. la curiosité ;
    6. la pédagogie.

Data analyst vs data scientist : rémunération, et perspectives professionnelles

Une rémunération proportionnelle aux compétences

Il est facile de penser qu’il n’y a pas, ou peu, de différences notables entre un data analyst et un data scientist. En effet, ce dernier possède les mêmes capacités que l’analyste, en termes de modélisation, d’analyse, de mathématiques, de statistiques et d’informatique. Pourtant, il est important de prendre en compte les principales différences relatives aux responsabilités supplémentaires qui lui incombent :

  1. Il possède, en plus, une expertise métier, ainsi que des compétences en data visualization.
  2. Il explore les données de différentes sources, distinctes les unes des autres, alors que l’analyst se concentre uniquement sur les données d’une source unique.
  3. De plus, ce dernier se contente de résoudre les questions posées par son entreprise. L’expert en science des données, lui, s’interroge seul sur les questions à solutionner.

Ainsi, les scientists apparaissent comme des analysts plus poussés. Bien entendu, cela explique les différences de formation entre chaque spécialité. Il n’est donc pas surprenant que l’on retrouve également des différences de salaires, dont voici un aperçu :

  1. Celui des analystes de données oscille, en moyenne, entre 30 000 et 50 000 euros brut par an, en fonction du niveau d’expérience. Cependant, il dépend, en plus, de la spécialité : généralement, les analystes financiers sont les mieux rémunérés.
  2. Celui des scientifiques varie, en moyenne, entre 35 000 euros brut par an, pour un débutant, et 55 000 euros brut par an, pour un profil plus expérimenté.

Des perspectives professionnelles pour les deux spécialistes

Les possibilités de recrutement d’un data analyst sont nombreuses. En effet, il peut tout aussi bien travailler dans le domaine de la banque, de l’assurance, de la mutuelle, qu’au sein de grands groupes industriels, ou de sites e-commerce. S’il le souhaite, il a également la possibilité d’évoluer vers de nouvelles responsabilités. En effet, après avoir passé plusieurs années à son poste, et acquis une certaine expérience, il peut prétendre à la fonction de data scientist. De plus, un poste managérial, comme celui de Chief Data Officer, ou une évolution vers le consulting, lui sont également accessibles à ce moment-là.

Dans le monde du digital, la data science est un nouveau domaine exploitant plusieurs disciplines. Le data scientist est justement un spécialiste pluridisciplinaire capable de travailler de manière transversale. En effet, il met à profit les sciences, ainsi que les techniques, afin « d’éclairer les routes » du marketing. C’est pour cela qu’aujourd’hui, ce métier est en tête des profils les plus recherchés dans les offres d’emploi dans le digital.

Le scientist junior peut, malgré tout, s’il le désire, débuter en free-lance, et faire du consulting. Une fois expérimenté, il peut lui aussi évoluer en data chief officer, ou préférer des fonctions de data engineer, ou de chef de projet informatique.

Une fois chaque spécialité analysée, nous nous rendons compte que les data analysts et les data scientists œuvrent tous pour le même objectif. Celui-ci consiste à améliorer les performances, ainsi que les stratégies marketing des entreprises. Ainsi, dégager des observations business utiles, à partir d’un afflux de données massives, afin d’orienter les prises de décision, est leur cheval de bataille. Pourtant, leurs responsabilités ne sont pas égales, puisque le scientifique possède des compétences supplémentaires, et cette différence se répercute sur la durée des formations. A ce sujet, Ynov Campus vous propose de vous perfectionner dans le domaine de la data science, en optant pour un mastère data scientist. En alternance, ou par conventions de stage, cette formation spécialisée vous préparera au mieux à votre futur métier.

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