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 :
- Il possède, en plus, une expertise métier, ainsi que des compétences en data visualization.
- 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.
- 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 :
- 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.
- 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.