Analyste de données vs. Data Scientist : Guide comparatif pour 2026

L'avènement d'Internet et l'utilisation croissante des technologies ont entraîné une augmentation exponentielle des volumes de données. Le recours croissant des entreprises à la prise de décision fondée sur les données les a amenées à rechercher les meilleurs talents pour collecter 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 vivier de talents adéquat, les rôles d'analyste de données et de scientifique de données sont apparus comme les deux rôles les plus recherchés. Leur popularité découle de la demande croissante pour 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 de données découle de la nature du travail qu'ils accomplissent. 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 de données découle du niveau d'expertise dans l'utilisation des données. Parmi ces deux professions, le data scientist devrait être plus impliqué dans les techniques de programmation avancées et les outils informatiques. De plus, un data scientist devrait être plus compétent dans le développement de modèles de données et d'algorithmes. Comprendre les différentes façons dont les entreprises utilisent les données peut contribuer à clarifier davantage leurs rôles respectifs. 

• Analyse descriptive : Les solutions analytiques de cette catégorie répondent aux questions « quoi » et « pourquoi » des problèmes commerciaux. Ils fournissent des informations exploitables en analysant 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 qui la sous-tendent.
• 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 observées dans les données passées. Par exemple, le calcul de la probabilité de vendre un produit complémentaire à un client en fonction de son historique d'engagement est effectué à l'aide de l'analyse prédictive.
• Analyse prescriptive : L'analyse prescriptive utilise les résultats des analyses descriptives et prédictives pour formuler des stratégies commerciales améliorées. Une fois encore, en s'appuyant sur l'engagement historique et la probabilité de ventes croisées, l'entreprise peut identifier la meilleure combinaison de produits pour ses clients.

Un analyste de données utilise l'analyse descriptive pour rendre compte des faits et fournit parfois des analyses prescriptives sous forme de recommandations basées sur ces informations. Un data scientist couvre l'ensemble du processus analytique, en se concentrant principalement sur l'analyse prédictive et la création de valeur pour les organisations à partir des données. 

Analyste de données vs. Data Scientist : Une comparaison de leurs rôles et responsabilités

Un analyste de données peut également porter plusieurs autres titres, tels que stratège, analyste en intelligence économique, analyste en intelligence de marché, consultant ou analyste en veille concurrentielle. Quel que soit le titre exact du poste, un analyste de données est généralement chargé de fournir des informations en interrogeant de grands volumes de données (principalement structurées), puis en les convertissant en rapports pertinents destinés à diverses parties prenantes. Par conséquent, le rôle consiste davantage à identifier des tendances dans les données, à générer des visualisations de données et à communiquer les informations pertinentes aux parties prenantes de l'entreprise. Pour en savoir plus sur la manière de devenir analyste de données ou data scientist, veuillez consulter nos articles dédiés. 

En revanche, un data scientist effectue des tâches relevant du domaine de l'analyse prédictive et prescriptive. Par exemple, dans le cas d'un service de logiciel de transport à la demande, un analyste de données évaluerait l'impact historique d'une promotion sur l'activité de transport à la demande. D'autre part, un data scientist pourrait travailler sur un algorithme de mise en correspondance qui associe de manière optimale les chauffeurs aux passagers. 

Cycle de vie d'un projet pour un analyste de données et un scientifique de données

Analyste de données

Vous trouverez ci-dessous une description détaillée du cycle de vie type d'un projet géré par un analyste de données.  

1. Extraction des données : L'extraction de données est limitée aux ensembles de données de petite taille, car les analystes de données se concentrent principalement sur des scénarios commerciaux spécifiques.
2. Nettoyage et préparation des données : Une fois extraites, les données sont traitées et synthétisées sous forme de visualisations qui permettent de mettre en évidence de manière intuitive les faits sous-jacents, les tendances émergentes et les anomalies. 
3. Exploration des données : Au cours de cette activité, l'analyste commence à examiner les raisons qui expliquent les différentes tendances et anomalies observées lors de la phase de préparation des données. 
4. Visualisation des données et rapports : Ensuite, l'analyste prépare des tableaux de bord intuitifs et des rapports de gestion comprenant des commentaires commerciaux, puis les partage avec les parties prenantes finales. Généralement, plusieurs outils d'intelligence économique tels que Tableau et Power BI sont utilisés à cette fin.

Spécialiste en science des données

Le diagramme de flux ci-dessous détaille les différentes étapes du projet gérées par un data scientist.

1. Extraction des données : Il s'agit d'une étape courante tant pour les analystes de données que pour les scientifiques de données. Cependant, la source de données pour les scientifiques des données ne se limite pas à un ensemble de petits tableaux, mais est généralement très vaste. Dans de tels cas, un data scientist et un data engineer collaborent.
2. Nettoyage des données : Au cours de cette étape, le data scientist consacre 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 en vue des étapes suivantes.
3. Ingénierie des caractéristiques : Avant que les scientifiques des données ne commencent à travailler sur des modèles prédictifs, ils procèdent à l'ingénierie des caractéristiques. 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 cible. Par exemple, pour élaborer un modèle prédictif permettant de prévoir la probabilité qu'une personne développe un diabète, l'IMC peut également être utilisé comme donnée supplémentaire dans le modèle, en plus de la taille et du poids. Ici, l'IMC est une caractéristique technique calculée à partir de la taille et du poids.
4. Développement de modèles à l'aide de techniques d'IA/ML : Les données sont ensuite transmises à un algorithme d'apprentissage automatique afin de générer des prévisions. Il existe une large gamme d'algorithmes d'apprentissage automatique présentant différents degrés de complexité et d'utilisation. Veuillez consulter ce guide pour comprendre les différences entre les divers types d'algorithmes d'apprentissage automatique.  
5. Essais sur modèle : Au cours de cette étape, un data scientist valide les résultats du modèle. En cas de résultats insatisfaisants, le scientifique réexamine les paramètres du modèle et les ajuste afin d'obtenir le résultat souhaité. Toutefois, si l'ajustement du modèle échoue, le data scientist revient à la case départ et envisage de repenser la fonctionnalité afin de faciliter les constructions de modèles ultérieures.
6. Mise en production du modèle : Après le développement et le réglage du modèle, les équipes d'ingénierie logicielle et d'ingénierie des données collaborent pour créer des pipelines de modèles prêts à être mis en production. Cela permet une intégration transparente avec le pipeline de données. Enfin, ils s'occupent de formaliser et de déployer le code dans l'environnement de production.

Maintenant que nous avons une idée des rôles et des responsabilités des analystes de données et des scientifiques de données, la question qui se pose est la suivante : quelles compétences vous prépareront le mieux à assumer l'un ou l'autre de ces rôles ? Voici un guide comparatif des compétences requises pour ces postes.

Analyste de données vs. Data Scientist : Comparaison des compétences

Les compétences requises pour ces 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 attendu d'un analyste de données et d'un scientifique de données :

Analyste de données

Le cycle de vie d'un projet pour un analyste de données comprend généralement deux étapes : Génération et communication d'informations pertinentes. Comprenons les compétences requises pour chacune de ces étapes :

• Génération d'informations: Afin de générer des informations exploitables et pertinentes, les analystes de données doivent disposer de connaissances suffisantes dans leur domaine pour explorer efficacement les données. Une expertise insuffisante dans l'un ou l'autre domaine pourrait entraîner une mauvaise compréhension des problèmes commerciaux et potentiellement conduire à des résultats trompeurs. Compte tenu du paysage technologique actuel dans les organisations, l'analyse exploratoire exige que les analystes maîtrisent les langages de programmation tels que SQL, Python et R. Ils doivent être capables d'écrire efficacement des codes dans le cadre du paradigme de la programmation fonctionnelle. Par conséquent, une connaissance pratique de ces langages devrait suffire pour effectuer de manière optimale toute opération de traitement de données. La maîtrise de l'ingénierie des données peut considérablement aider les analystes de données à réduire leur dépendance vis-à-vis des équipes chargées des données. Cela peut constituer un avantage considérable pour eux.
• Communication éclairée: Il est essentiel de savoir communiquer et présenter efficacement ses idées aux parties prenantes de haut niveau. Pour être efficace, une bonne maîtrise des outils de visualisation de données tels que Tableau et Power BI peut s'avérer utile pour un analyste de données. Étant donné que la communication des informations s'effectue généralement par le biais de présentations et de tableaux de bord, un analyste de données est rarement amené à mettre en production les codes. Par conséquent, la connaissance des aspects liés au génie logiciel passe généralement au second plan.

Spécialiste en science des données

Bien que les problèmes commerciaux traités par les scientifiques des données semblent variés, les projets qu'ils gèrent consistent généralement à élaborer des modèles prédictifs et à les mettre en production. Les compétences requises pour mener à bien ces activités sont les suivantes :

• Modélisation prédictive: En plus d'être compétent en exploration de données et en connaissance du domaine d'activité, un data scientist doit également maîtriser diverses techniques de modélisation des données et les algorithmes associés. Une maîtrise approfondie des langages open source tels que Python et R est donc indispensable. L'utilisation d'outils de visualisation est indispensable pour leur permettre de partager les résultats de la modélisation avec les différentes parties prenantes. En outre, un data scientist doit être capable d'extraire des données à volonté et de communiquer efficacement les exigences relatives au pipeline de données à l'équipe d'ingénieurs. Par conséquent, il est essentiel pour un data scientist de posséder des compétences dans le domaine de l'ingénierie des données.
• Production du modèle: En règle générale, les résultats des modèles de données sont intégrés dans un système frontal accessible aux utilisateurs de première ligne. Afin d'assurer une intégration harmonieuse, un data scientist est tenu de développer des API Restful, des flux JSON et d'autres services web. Tous les codes rédigés par un data scientist lors du développement du modèle et de l'API doivent être prêts pour la production. Une connaissance pratique du génie logiciel est donc nécessaire pour faciliter la compréhension de la programmation orientée objet.

Analyste de données vs. Data Scientist : Formation

Cette section vous donnera un aperçu général des diplômes généralement requis pour devenir analyste de données ou scientifique de données, de leurs domaines d'étude et de certaines tendances émergentes clés. 

Une comparaison des diplômes

Selon l'étude Burtch Works Study 2023, le niveau d'éducation d'un analyste de données et d'un scientifique de données a un impact significatif sur leur salaire, une conclusion qui sera corroborée dans la section suivante consacrée aux perspectives du secteur pour ces deux rôles.

Source : Étude Burtch Works 2023

En 2021, parmi l'ensemble des data scientists interrogés, 49 % étaient titulaires d'un doctorat. Cependant, seuls 19 % des analystes de données interrogés étaient titulaires d'un doctorat. 

Source : Étude Burtch Works 2021

Alors que l'informatique s'est imposée comme le domaine d'études le plus populaire auprès des scientifiques des données, l'ingénierie gagne progressivement en popularité parmi ces deux profils.

Principales tendances

Selon l'étude Burtch Works Study 2021, les principales tendances démographiques qui se dégagent dans le domaine de la science et de l'analyse des données sont les suivantes :

• Le nombre de professionnels titulaires d'un doctorat a connu une augmentation significative par rapport aux années précédentes, où les chiffres montraient une préférence pour les programmes de licence ou de master. Par exemple, dans l'étude portant sur les scientifiques des données, la proportion de titulaires d'un doctorat est passée de 43 % en 2020 à 48 % en 2021. 
• De nombreux professionnels expérimentés en analyse de données, titulaires d'un doctorat, et des universitaires désireux d'occuper des postes en entreprise apparaissent comme 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 été remplacés par des programmes tels que le MS en analyse commerciale ou le MS en science des données, car ceux-ci accordent une plus grande importance aux aspects quantitatifs. Parmi les scientifiques des données, les diplômes en commerce sont passés de 12 % en 2019 à 8 % en 2021.

Alors que les étudiants et les professionnels s'orientent vers divers cours avancés pour améliorer leurs compétences et se recycler, les cours en ligne constituent une excellente offre qui permet d'obtenir des certifications professionnelles en dehors du cadre traditionnel de l'université.  

Cours sur l'analyse de 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 scientifique de données, DataCamp propose des cursus pour ces deux rôles qui répondent à leurs exigences spécifiques en matière de compétences.

Cursus professionnels pour les analystes 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 abordé les notions fondamentales, ce cursus approfondit les techniques de traitement et de visualisation des données. Apprenez également à récupérer des données provenant de différentes sources telles que le Web, des bases de données et des fichiers JSON. De plus, ce cursus offre une vue d'ensemble des techniques d'analyse exploratoire des données et permet à l'apprenant d'approfondir ses connaissances sur 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 compétences principales requises pour les analystes de données travaillant avec le langage de programmation R. Il propose un contenu complet couvrant les packages R les plus couramment utilisés, tels que tidyverse, ggplot et dplyr. Tout comme le cursus Python, ce cours permet d'acquérir des connaissances intermédiaires en matière d'analyse de données, telles que la collecte, la manipulation et la visualisation des données. 

Analyste de données avec SQL (Contenu du cours : 41 heures)

Ce cursus professionnel permet à l'apprenant d'acquérir une compréhension approfondie de SQL Server, des concepts des bases de données relationnelles, de leur conception et de l'optimisation des performances.

Cursus professionnels pour les scientifiques des données

Des parcours professionnels pour les scientifiques des données sont disponibles en Python et R. Ils permettent à l'apprenant d'approfondir ses connaissances sur les aspects liés au génie logiciel de Python, tels que la programmation orientée objet. Ils fournissent 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 importante afin de permettre aux apprenants de se familiariser avec des problèmes concrets.

Data Scientist avec Python (Contenu du cours : 88 heures)

Ce cours accompagne l'apprenant dans son parcours, de débutant à expert en science des données. En plus de présenter Python pour la collecte, la manipulation et la visualisation de données, il offre également aux apprenants un aperçu des paradigmes de programmation fonctionnelle et orientée objet. Ce cours permet d'acquérir une compréhension approfondie des algorithmes d'apprentissage automatique dans les catégories supervisée, non supervisée et de regroupement. En plus d'apprendre les concepts de la science des données, l'apprenant est également confronté à des défis concrets liés à des projets réels à travers des études de cas pertinentes.

Data Scientist avec R (Contenu du cours : 88 heures)

Pour les scientifiques des données qui utilisent le langage de programmation R, ce cursus professionnel explore en profondeur le langage R et présente 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 les compétences adéquates correspondent aux opportunités appropriées, car les apprenants peuvent démontrer leurs compétences tandis que l'employeur gagne en confiance dans le recrutement des talents adéquats. Les programmes évaluent les compétences des apprenants 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 le reporting. Les commentaires d'experts et les séances de mentorat aident également l'apprenant à acquérir la confiance nécessaire pour être prêt à occuper un emploi. DataCamp propose deux certifications, l'une pour les scientifiques des données et l'autre pour les analystes de données. 

La certification DataCamp de data scientist professionnel comprend quatre étapes :

1. Évaluations chronométrées : La maîtrise de l'apprenant dans des domaines tels que la programmation et l'apprentissage automatique est évaluée.
2. 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 réels.
3. Étude de cas : Les apprenants présenteront leurs conclusions comme ils le feraient dans leur travail quotidien en tant que scientifiques des données.
4. Certification : Une fois les trois étapes mentionnées ci-dessus terminées, l'apprenant recevra un certificat et aura accès à l'équipe des services d'orientation professionnelle.

La certification d'analyste de données professionnel DataCamp comprend cinq étapes :

1. Principes fondamentaux de l'analyse de données : Au cours de cette section, vos connaissances des principales approches analytiques attendues d'un analyste de données professionnel seront évaluées.
2. Analyse exploratoire : Abordez un problème, identifiez les données pertinentes et formatez-les efficacement à travers un défi de codage en SQL et Python ou R.
3. Défi de codage : Démontrez vos compétences en matière de nettoyage et de traitement des données à travers un défi SQL pratique.
4. Étude de cas : Veuillez évaluer votre capacité à analyser et à communiquer des informations issues de données en réalisant une étude de cas enregistrée avec notre équipe de certification. Ici, vous devrez analyser un problème commercial, puis présenter votre solution à un public défini.
5. Certification : Une fois les quatre étapes mentionnées ci-dessus terminées, l'apprenant recevra un certificat et aura accès à l'équipe des services d'orientation professionnelle.

Pour en savoir plus sur les programmes de certification de DataCamp, veuillez consulter le lien suivant :

Programmes de certification Data Scientist de DataCamp

Programme de certification d'analyste de données de DataCamp

Questions fréquentes sur la certification DataCamp

Analyste de données vs. Data Scientist : Perspectives du secteur

L'étude Burtch Works de 2021 examine les salaires des professionnels de la science des données et de l'analyse de données. Cette étude indique que les perspectives d'emploi pour les équipes spécialisées dans la science des données et l'analyse semblent prometteuses. L'étude indique que 73 % des équipes chargées de la science des données et de l'analyse prévoyaient de recruter au cours des premier et deuxième trimestres 2021, contre 67 % en janvier 2020. De plus, environ 81 % des équipes spécialisées dans la science des données et l'analyse prévoient de recruter au cours des troisième et quatrième trimestres 2021. Il s'agit d'une augmentation significative par rapport aux chiffres du premier semestre 2021.

Le tableau ci-dessous résume les tendances salariales pour un analyste de données et un scientifique de données par niveau. Ces tendances concernent à la fois le rôle de collaborateur individuel et celui de manager. Ces niveaux offrent également une vue d'ensemble de la manière dont les parcours professionnels d'un analyste de données et d'un scientifique de données peuvent évoluer.

Source : Étude Burtch Works 2021

Source : Étude Burtch Works 2021

Un collaborateur individuel est seul responsable de ses performances. Leur travail ne nécessite pas qu'ils gèrent une équipe. Un responsable supervise également le travail des autres employés.

Points à retenir

Les analystes de données et les scientifiques de données sont similaires dans la mesure où ils travaillent tous deux de manière intensive avec des données ; ils diffèrent simplement dans leur manière de traiter ces données. Parmi les principaux paramètres qui les différencient, on peut citer leur formation, la taille des données avec lesquelles ils travaillent et le niveau de programmation qu'ils utilisent. Bien qu'un data scientist soit susceptible de percevoir un salaire plus élevé, ce poste implique également des responsabilités et des attentes plus importantes.  Si vous hésitez encore quant au parcours à suivre, vous pourriez envisager de commencer par suivre un ou deux cours dans chaque domaine afin de mieux cerner le type de travail avec les données qui vous convient le mieux.