Analyste de données vs. Scientifique de données : Guide comparatif pour 2024
L'avènement de l'internet et l'utilisation croissante de la technologie ont entraîné une augmentation exponentielle des volumes de données. La dépendance croissante des entreprises à l'égard de la prise de décision fondée sur les données les a poussées à rechercher le meilleur vivier de talents pour obtenir efficacement des données provenant de sources pertinentes et fiables, les stocker et les utiliser dans le cadre de leurs activités.
Alors que les entreprises continuent d'investir massivement non seulement dans la mise en place de leur infrastructure de données, mais aussi dans l'acquisition du bon vivier de talents, les rôles d'analyste de données et de scientifique de données se sont imposés comme les deux rôles les plus populaires. Leur popularité s'explique par la demande croissante de ces spécialistes des données dans presque tous les secteurs d'activité.
Comprendre les différences entre les analystes de données et les scientifiques de données
La distinction entre un analyste de données et un scientifique des données découle de la nature du travail qu'ils effectuent. Pour un analyste de données, le profil est principalement exploratoire, contrairement au profil de travail expérimental d'un scientifique des données.
La distinction entre un analyste de données et un scientifique des données découle du niveau d'expertise dans l'utilisation des données. Parmi les deux, un scientifique des données devrait être plus à l'aise avec les techniques de programmation avancées et les outils informatiques. En outre, un scientifique des données devrait être plus habile à développer des modèles de données et des algorithmes. Comprendre les différentes façons dont les entreprises utilisent les données peut contribuer à clarifier leurs rôles respectifs.
- Analyse descriptive : Les solutions analytiques de cette catégorie répondent aux questions "Quoi" et "Pourquoi" des problèmes de l'entreprise. Ils fournissent des informations exploitables en comprenant les modèles, les tendances et les anomalies des données historiques. Par exemple, l'analyse descriptive permet d'identifier l'évolution de l'engagement des clients au fil des ans et les raisons de cette évolution.
- Analyse prédictive : Comme son nom l'indique, cette catégorie de solutions utilise des modèles d'apprentissage automatique pour estimer l'avenir à partir des tendances des données passées. Par exemple, l'analyse prédictive permet de calculer la probabilité de vente croisée d'un produit au client sur la base de son engagement historique.
- Analyse prescriptive : L'analyse prescriptive utilise les résultats de l'analyse descriptive et prédictive pour formuler de meilleures stratégies commerciales. Là encore, en utilisant l'engagement historique et la probabilité de vente croisée, l'entreprise peut identifier le meilleur assortiment de produits pour les clients.
Un analyste de données utilise l'analyse descriptive pour rapporter des faits et fournit parfois une analyse prescriptive sous forme de recommandations basées sur ces informations. Un scientifique des données couvre l'ensemble du parcours analytique, en se concentrant principalement sur l'analyse prédictive et la création de valeur pour les organisations à l'aide de données.
Analyste de données vs. Scientifique de données : Une comparaison de leurs rôles et responsabilités
Un analyste de données peut avoir de nombreux autres titres de poste, tels que stratège, analyste en intelligence économique, analyste en intelligence de marché ou consultant, ou encore analyste en intelligence concurrentielle. Quel que soit le titre exact du poste, un analyste de données est généralement censé fournir des informations en interrogeant des volumes de données (principalement structurées) et en les convertissant ensuite en rapports significatifs pour les différentes parties prenantes. Le rôle consiste donc davantage à trouver des modèles dans les données, à générer des visualisations de données et à communiquer les informations aux parties prenantes de l'entreprise. Découvrez comment devenir analyste de données ou comment devenir data scientist dans nos articles dédiés.
En revanche, un scientifique des données effectue des tâches relevant du domaine de l'analyse prédictive et prescriptive. Par exemple, si l'on prend l'exemple d'un service de navette, un analyste de données analysera l'impact historique d'une promotion sur l'activité de navette. D'un autre côté, un scientifique des données peut travailler sur un algorithme d'appariement qui met en relation le plus efficacement possible les conducteurs et les cyclistes.
Cycle de vie d'un analyste de données et d'un scientifique des données
Analyste de données
Le cycle de vie d'un projet géré par un analyste de données est décrit ci-dessous.
- Extraction des données : L'extraction de données est limitée à des ensembles de données plus petits, car les analystes de données examinent principalement des scénarios commerciaux spécifiques.
- Nettoyage et préparation des données : Une fois extraites, les données sont traitées et résumées sous forme de visualisations qui peuvent mettre en évidence de manière intuitive les faits sous-jacents, les tendances émergentes et les anomalies.
- Exploration des données : Au cours de cette activité, l'analyste commence à explorer les raisons des différentes tendances et anomalies observées au cours de la phase de préparation des données.
- Visualisation des données et établissement de rapports : Ensuite, l'analyste prépare des tableaux de bord intuitifs et des rapports de gestion comprenant des commentaires sur l'activité et les partage avec les parties prenantes finales. Généralement, plusieurs outils de veille stratégique en libre-service, tels que Tableau et Power BI, sont utilisés à cette fin.
Scientifique des données
L'organigramme ci-dessous détaille les différentes étapes du projet géré par un data scientist.
- Extraction des données : Il s'agit d'une étape commune aux analystes de données et aux data scientists. Cependant, la source de données pour les data scientists ne se limite pas à un ensemble de petits tableaux, mais est surtout vaste. Dans ce cas, un data scientist et un data engineer travaillent ensemble.
- Nettoyage des données : Au cours de cette étape, le data scientist passe un temps considérable à développer une vision approfondie des données, à comprendre les problèmes sous-jacents, à identifier les anomalies et enfin à les nettoyer pour les étapes suivantes.
- Ingénierie de fonctionnalité : Avant de commencer à travailler sur des modèles prédictifs, les scientifiques des données procèdent à l'ingénierie des fonctionnalités. L'ingénierie des caractéristiques est le processus qui consiste à utiliser des données nettoyées pour créer des variables susceptibles d'avoir un meilleur pouvoir prédictif sur le résultat visé. Par exemple, pour construire un modèle prédictif permettant de prévoir la probabilité qu'une personne soit atteinte de diabète, l'IMC peut également être utilisé comme entrée supplémentaire dans le modèle, en plus de la taille et du poids. L'IMC est une caractéristique technique calculée à partir de la taille et du poids.
- Développement de modèles à l'aide de techniques d'IA/ML : Les données sont ensuite transmises à un algorithme d'apprentissage automatique pour produire des prédictions. Il existe un large éventail d'algorithmes d'apprentissage automatique dont la complexité et les cas d'utilisation varient. Lisez ce guide pour connaître les distinctions entre les différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique.
- Modèle de test : Au cours de cette étape, un scientifique des données valide les résultats du modèle. En cas de résultats insatisfaisants, le scientifique revoit les paramètres du modèle et les ajuste pour obtenir le résultat souhaité. Toutefois, si la mise au point du modèle échoue, le scientifique des données retourne à la planche à dessin et envisage de revoir la conception de la fonctionnalité pour prendre en charge les modèles ultérieurs.
- Production du modèle : Après le développement et la mise au point du modèle, les équipes d'ingénierie logicielle et d'ingénierie des données collaborent pour créer des pipelines de modèles prêts à la production. Cela permet une intégration transparente avec le pipeline de données. Enfin, ils travaillent à la formalisation et au déploiement du code dans l'environnement de production.
Maintenant que nous avons une idée des rôles et des responsabilités des analystes de données et des scientifiques des données, la question qui se pose est de savoir quelles sont les compétences qui vous prépareront le mieux à assumer l'une ou l'autre de ces fonctions. Voici un guide comparatif des compétences requises pour ces fonctions.
Analyste de données vs. Scientifique de données : Comparaison des compétences
Les compétences requises pour les deux rôles sont très similaires. Cependant, le niveau de maîtrise de chaque compétence varie considérablement. Le tableau ci-dessous répertorie les huit compétences clés et le niveau de maîtrise de celles-ci attendu d'un analyste de données et d'un data scientist :
Domaine de compétence | Analyste de données | Scientifique des données |
---|---|---|
Ingénierie des données | Faible | Moyen |
Data Exploration | Haut | Haut |
Visualisation des données | Haut | Moyen |
Outils et langages de programmation | Moyen | Haut |
Modélisation des données et algorithmes | Faible | Haut |
Connaissance du domaine d'activité | Haut | Haut |
Génie logiciel | Faible | Moyen |
Communication et présentation | Haut | Haut |
Analyse statistique | Moyen | Haut |
Apprentissage automatique | Faible | Haut |
Technologies du Big Data | Faible | Moyen |
Gouvernance des données et conformité | Moyen | Moyen |
Gestion de projet | Moyen | Faible |
Recherche et développement | Faible | Haut |
Gestion de la qualité des données | Haut | Moyen |
Collaboration interfonctionnelle | Haut | Haut |
Compétences en matière de cloud computing | Faible | Moyen |
Sécurité des données et protection de la vie privée | Moyen | Haut |
Analyste de données
Le cycle de vie d'un projet pour un analyste de données comporte généralement deux étapes : Génération d'idées et communication d'idées. Comprenons les compétences requises pour chacune de ces étapes :
- Génération d'idées: Pour générer des informations exploitables et percutantes, les analystes de données doivent avoir une connaissance adéquate du domaine afin d'explorer les données de manière efficace. Une expertise inadéquate dans l'un ou l'autre de ces domaines impliquerait une mauvaise compréhension des problèmes de l'entreprise et pourrait donner des résultats trompeurs. Compte tenu du paysage technologique actuel des organisations, l'analyse exploratoire exige que les analystes maîtrisent des langages de programmation tels que SQL, Python et R. Ils doivent être capables d'écrire des codes de manière efficace dans le cadre du paradigme de la programmation fonctionnelle. Par conséquent, une connaissance pratique de ces langages pour au moins mieux effectuer les opérations de traitement des données devrait suffire. La maîtrise de l'ingénierie des données peut aider considérablement les analystes de données à réduire leur dépendance à l'égard des équipes chargées des données. Cela peut être un grand avantage pour eux.
- Insight communication: Il est important de pouvoir communiquer et présenter des idées de manière efficace aux parties prenantes de haut niveau. Pour être efficace, une bonne maîtrise des outils de visualisation de données comme Tableau et Power BI peut s'avérer utile pour un analyste de données. Comme la communication de l'information se fait généralement par le biais de présentations et de tableaux de bord, il est rare qu'un analyste de données doive produire les codes. Par conséquent, la connaissance des aspects liés à l'ingénierie logicielle est généralement reléguée au second plan.
Scientifique des données
Bien que les problèmes commerciaux traités par les scientifiques des données semblent variés, les projets qu'ils gèrent impliquent généralement la construction de modèles prédictifs et leur mise en production. Les compétences requises pour effectuer ces activités sont les suivantes :
- Modélisation prédictive: Outre l'exploration des données et la connaissance du domaine d'activité, un data scientist doit également maîtriser les différentes techniques de modélisation des données et les algorithmes associés. Une grande maîtrise des langages open source tels que Python et R est donc nécessaire. L'utilisation d'outils de visualisation est une condition préalable pour partager les résultats de la modélisation avec les différentes parties prenantes. En outre, un data scientist doit pouvoir extraire des données à volonté et communiquer efficacement les exigences du pipeline de données à l'équipe d'ingénierie. Par conséquent, des compétences dans le domaine de l'ingénierie des données sont indispensables pour un scientifique des données.
- Production de modèles: En général, les résultats des modèles de données sont introduits dans un système frontal accessible aux utilisateurs de première ligne. Pour assurer une intégration transparente, le data scientist doit développer des API Restful, des flux JSON et d'autres services web. Tous les codes écrits par un scientifique des données au cours du développement du modèle et de l'API doivent être prêts pour la production. Une connaissance pratique du génie logiciel est donc nécessaire pour soutenir la compréhension de la programmation orientée objet.
Analyste de données vs. Scientifique de données : Contexte éducatif
Cette section vous donnera une vue d'ensemble des qualifications d'un analyste de données et d'un scientifique des données, de leurs domaines d'études et de certaines tendances émergentes.
Comparaison des diplômes
Selon l'étude Burtch Works Study 2023, le niveau de formation d'un analyste de données et d'un scientifique des données a un impact significatif sur leurs salaires, une constatation qui sera corroborée dans la section suivante sur les perspectives du secteur pour ces deux fonctions.
Aperçu des diplômes |
|
Comparaison des niveaux de diplôme |
Scientifique des données |
Baccalauréat |
31% |
Maîtrise |
57% |
PhD |
12% |
Source : Étude de Burtch Works 2023
En 2021, sur l'ensemble des data scientists interrogés, 49 % étaient titulaires d'un doctorat. Cependant, seuls 19 % des analystes de données interrogés sont titulaires d'un doctorat.
Comparaison des domaines d'étude |
||
Domaine d'étude |
Analyste de données |
Scientifique des données |
Mathématiques/Statistiques |
37% |
21% |
Entreprises |
21% |
8% |
Ingénierie |
14% |
19% |
Économie |
9% |
6% |
Informatique |
8% |
24% |
Sciences naturelles |
5% |
21% |
Sciences sociales |
5% |
1% |
Source : Étude Burtch Works 2021
Si l'informatique s'est imposée comme le domaine d'études le plus populaire pour les data scientists, l'ingénierie gagne progressivement en popularité parmi les deux fonctions.
Principales tendances
Selon l'étude Burtch Works Study 2021, les principales tendances démographiques qui ont émergé pour la science des données et l'analyse sont les suivantes :
- Le nombre de professionnels titulaires d'un doctorat a augmenté de manière significative par rapport aux années précédentes où les chiffres montraient une affinité pour les programmes de licence ou de maîtrise. Par exemple, dans l'étude de l'échantillon de data scientists, les titulaires d'un doctorat sont passés de 43 % en 2020 à 48 % en 2021.
- De nombreux professionnels expérimentés de l'analyse, titulaires d'un doctorat, et des universitaires désireux d'occuper des postes en entreprise deviennent les nouveaux favoris pour les postes en science des données, capables de convertir leurs recherches approfondies en applications commerciales.
- Les programmes traditionnels de MBA en science des données et en analyse ont cédé la place à des programmes tels que le MS in Business Analytics ou le MS in Data Science, qui mettent davantage l'accent sur les aspects quantitatifs. Parmi les data scientists, les diplômes en commerce ont chuté de 12 % en 2019 à 8 % en 2021
Alors que les étudiants et les professionnels sont de plus en plus nombreux à suivre des cours avancés pour se perfectionner et se recycler, les cours en ligne constituent une offre intéressante qui permet de regrouper les certifications professionnelles en dehors du cadre traditionnel d'une université.
Cours sur l'analyse des données et la science des données
Compte tenu de la distinction claire entre les rôles et les responsabilités d'un analyste de données et d'un data scientist, DataCamp propose des cursus de carrière pour ces deux rôles qui répondent à leurs exigences spécifiques en matière de compétences.
Les cursus d'analyste de données
Analyste de données avec Python (Contenu du cours : 62 heures)
Ce cursus commence par les bases du langage de programmation Python pour l'analyse de données. Après avoir couvert les bases, ce cursus plonge plus profondément dans les techniques de data wrangling et de visualisation des données. Apprenez également à extraire des données de différentes sources telles que le web, les bases de données et les fichiers JSON. En outre, ce cursus donne un aperçu des techniques d'analyse exploratoire des données et permet à l'apprenant de se familiariser avec les concepts des bases de données relationnelles et du langage SQL.
Analyste de données avec R (Contenu du cours : 77 heures)
Ce cursus se concentre sur les principales compétences requises par les analystes de données travaillant avec le langage de programmation R. Il offre un contenu complet couvrant les packages R les plus couramment utilisés tels que tidyverse, ggplot et dplyr. Semblable au cursus Python, le cours aide à construire une compréhension intermédiaire des compétences d'analyste de données telles que l'approvisionnement en données, la manipulation et la visualisation.
Analyste de données avec SQL (Contenu du cours : 41 heures)
Ce cursus permet à l'apprenant de développer une compréhension approfondie de SQL Server, des concepts des bases de données relationnelles, de leur conception et de l'optimisation des performances.
Les cursus de carrière des data scientists
Des cursus de carrière pour les data scientists sont disponibles en Python et en R. Ils aident l'apprenant à approfondir les aspects du génie logiciel de Python tels que la programmation orientée objet. Ils donnent également un aperçu des statistiques et des techniques d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé. Les cursus proposent également des études de cas à chaque étape afin d'exposer les apprenants à des problèmes concrets.
Data Scientist with Python (Contenu du cours : 88 heures)
Ce cours permet à l'apprenant de passer du statut de débutant à celui d'expert en science des données. En plus de présenter Python pour la recherche de données, la manipulation de données et la visualisation de données, il donne aux apprenants un aperçu des paradigmes de programmation fonctionnelle et orientée objet. Le cours fournit une compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique dans les catégories supervisées, non supervisées et de regroupement. En plus d'apprendre les concepts de la science des données, l'apprenant est également exposé aux défis des projets de la vie réelle par le biais d'études de cas pertinentes.
Data Scientist with R (Contenu du cours : 88 heures)
Pour les data scientists travaillant avec le langage de programmation R, ce cursus professionnel approfondit R et introduit l'approche de la programmation fonctionnelle aux apprenants. Ce cours comprend également une introduction approfondie aux algorithmes d'apprentissage automatique tels que la régression, la classification et le regroupement, pour n'en citer que quelques-uns.
Programmes de certification professionnelle
Les certifications suivantes contribuent à combler le déficit de compétences en matière de données qui existe sur le marché du travail. Ils garantissent que la bonne compétence rencontre la bonne opportunité, car les apprenants peuvent mettre en valeur leurs compétences, tandis que l'employeur gagne en confiance en recrutant le bon talent. Les programmes valident les compétences de l'apprenant dans plusieurs domaines clés, notamment la gestion des données, l'analyse exploratoire, l'expérimentation statistique, le développement de modèles, le codage pour les environnements de production, ainsi que la communication et la rédaction de rapports. Le retour d'information des experts et les sessions de mentorat aident également l'apprenant à acquérir la confiance nécessaire pour être prêt à l'emploi. DataCamp propose deux certifications, l'une pour les data scientists et l'autre de data analysts.
La certification DataCamp professional data scientist se déroule en quatre étapes :
- Évaluations chronométrées : Les compétences de l'apprenant dans des domaines tels que la programmation et l'apprentissage automatique sont déterminées.
- Défi de codage : Les compétences en codage R ou Python de l'apprenant sont mises à l'épreuve à l'aide d'ensembles de données du monde réel.
- Étude de cas : Les apprenants présenteront leurs résultats comme ils le feraient dans leur travail quotidien en tant que scientifiques des données.
- Certification : À l'issue des trois étapes susmentionnées, l'apprenant recevra un certificat et un accès à l'équipe des services d'orientation professionnelle.
La certification d'analyste de données professionnel de DataCamp se déroule en cinq étapes :
- Principes fondamentaux de l'analyse des données : Dans cette section, vous serez testé sur votre compréhension des approches analytiques fondamentales attendues d'un analyste de données professionnel.
- Analyse exploratoire : Abordez un problème, trouvez les bonnes données et mettez-les en forme efficacement grâce à un défi de codage en SQL et Python ou R.
- Défi de codage : Prouvez vos capacités à nettoyer et à traiter les données grâce à un défi SQL pratique.
- Étude de cas : Testez votre capacité à analyser et à communiquer des informations sur les données en réalisant une étude de cas enregistrée avec notre équipe de certification. Dans ce cas, vous devrez analyser un problème commercial et présenter votre solution à un public défini.
- Certification : À l'issue des quatre étapes mentionnées ci-dessus, l'apprenant recevra un certificat et un accès à l'équipe des services d'orientation professionnelle.
Pour en savoir plus sur les programmes de certification de DataCamp, cliquez ici :
Les programmes de certification de DataCamp pour les scientifiques de données.
Programme de certification des analystes de données de DataCamp
FAQ sur la certification DataCamp
Analyste de données vs. Scientifique de données : Perspectives de l'industrie
L'étude Burtch Works de 2021 examine les salaires des professionnels de la science des données et de l'analyse des données. Cette étude indique que le paysage de l'embauche pour les équipes de science des données et d'analyse est prometteur. L'étude indique que 73 % des équipes de science des données et d'analyse prévoient d'embaucher au premier/deuxième trimestre 2021, contre 67 % en janvier 2020. En outre, environ 81% des équipes de science des données et d'analyse prévoient de recruter au cours des troisième et quatrième trimestres de 2021. Il s'agit d'une augmentation significative par rapport aux chiffres du premier semestre 2021.
Le tableau ci-dessous résume l'évolution des salaires d'un data analyst et d'un data scientist par niveau. Ces tendances concernent à la fois le rôle du collaborateur individuel et celui du manager. Ces niveaux donnent également une vue d'ensemble de la manière dont les carrières d'analyste de données et de scientifique des données peuvent évoluer.
Comparaison du salaire médian des cotisants individuels (CI) |
|||||
Salaires médians (USD) 2021 |
|||||
Niveaux IC |
Analyste de données |
Scientifique des données |
Responsabilité professionnelle |
Avg. Années d'exp. |
|
Niveau 1 |
80,000 |
95,000 |
Niveau débutant et pratique de l'analyse et de la modélisation |
0-3 ans |
|
Niveau 2 |
103,500 |
130,000 |
Niveau d'expertise intermédiaire, pratique, peut contribuer à la formation des analystes. |
4-8 ans |
|
Niveau 3 |
135,000 |
160,000 |
Expert en la matière, peut jouer un rôle de mentor et former des analystes de manière indépendante. |
9+ ans |
Source : L'étude Burtch Works 2021
Comparaison des salaires médians des managers |
||||
Salaires médians (USD) 2021 |
||||
Niveaux de gestion |
Analyste de données |
Scientifique des données |
Responsabilité professionnelle |
|
Niveau 1 |
135,000 |
150,000 |
Vous devez être capable de diriger une petite équipe au sein d'une fonction, d'exécuter un projet et de faire preuve d'esprit tactique. |
|
Niveau 2 |
180,000 |
200,000 |
Il doit être capable de diriger l'ensemble de la fonction, de gérer une équipe de taille modérée et d'exécuter la stratégie. |
|
Niveau 3 |
250,000 |
250,000 |
Occupe un poste d'encadrement supérieur, gère une grande équipe et détermine la stratégie. |
Source : L'étude Burtch Works 2021
Un contributeur individuel est seul responsable de ses performances. Leur travail ne les oblige pas à gérer une équipe. Cependant, un manager supervise également le travail d'autres employés.
Principaux enseignements
Les analystes de données et les scientifiques de données sont similaires car ils travaillent tous deux de manière intensive avec des données ; ils diffèrent simplement quant à la manière dont ils traitent les données. Parmi les principaux paramètres de différenciation figurent leur formation, la taille des données avec lesquelles ils travaillent et le niveau de programmation qu'ils utilisent. Bien qu'un scientifique des données soit plus susceptible d'obtenir un salaire plus élevé, ce rôle implique également des responsabilités et des attentes plus importantes. Si vous êtes encore indécis quant à la voie à suivre, vous pouvez commencer par suivre un ou deux cours de chaque voie afin de vous faire une idée plus précise du type de travail avec les données que vous préférez.
blog
2022-2023 Rapport annuel DataCamp Classrooms
blog
Q2 2023 DataCamp Donates Digest
blog
Les 20 meilleures questions d'entretien pour les flocons de neige, à tous les niveaux

Nisha Arya Ahmed
20 min
blog
Les 32 meilleures questions d'entretien sur AWS et leurs réponses pour 2024
blog
Célébration de Saghar Hazinyar : Une boursière de DataCamp Donates et une diplômée de Code to Inspire

Fereshteh Forough
4 min
blog