data analyst vs data scientist

Data Scientist vs Data Analyst : quelles différences ?

Bastien L

Bastien L

4 min

Data Scientist vs Data Analyst : Découvrez toutes les différences entre ces deux postes clés de la data science. Rôle, compétences, salaire, formations, etc. Voici un comparatif complet entre ces deux métiers du Big Data.

Les métiers de Data Scientist et Data Analyst comptent parmi les plus en vogue dans le domaine du Big Data et de la science des données. Toutefois, ces deux rôles sont souvent confondus à tort. Il existe d’importantes différences entre l’analyste et le scientifique des données. Voici les principales.

Data Scientist vs Data Analyst : les principales différences

Un Data Analyst, comme son titre l’indique, a pour rôle d’analyser les données. Le Data Scientist va plus loin, et possède une expertise métier et des compétences en ” Data Visualization “ (visualisation de données).

Bien souvent, l’analyse se concentre sur les données d’une source unique telle qu’un système de gestion de relation client. De son côté, un Data Scientist explore les données de multiples sources déconnectées les unes des autres.

Alors qu’un Data Analyst se contente de résoudre les questions posées par son entreprise, le Data Scientist formule lui-même des questions dont les solutions seront bénéfiques à l’entreprise. Par ailleurs, le Data Scientist se distingue par la conception de modèles statistiques et la maîtrise du Machine Learning.

En résumé, le Data Scientist peut être perçu comme une forme plus avancée du Data Analyst. Il dispose d’une liberté accrue, et doit faire preuve d’une créativité et d’une expertise technique supérieures.

Compétences

Les rôles de Data Analyst et Data Scientist requièrent tous deux des compétences en mathématiques et en ingénierie logicielle, une compréhension des algorithmes et un talent de communication.

L’analyste de données manie les langages de programmation Python, R, SQL, HTML et JavaScript. Il utilise aussi les outils de tableurs comme Excel, et les outils de visualisation de données comme Tableau. Il maîtrise SQL et possède une  curiosité scientifique lui permettant de raconter une histoire à partir des données.

De son côté, le Data Scientist possède toutes les capacités de l’analyste en termes de modélisation, d’analyse, de mathématiques, de statistiques et d’informatique. Il possède toutefois des compétences supplémentaires.

En plus des langages exploités par l’analyste, le scientifique utilise SAS, MatLab, Pig, Hive et Scala. Il se distingue aussi par sa capacité à comprendre les problématiques métier et à communiquer ses découvertes aux équipes informatique et aux dirigeants de l’entreprise grâce à la Dataviz.

Il est capable d’influencer la manière dont une entreprise relève les défis auxquels elle fait face. Enfin, le Data Scientist exploite les frameworks de calcul distribué comme Hadoop et dispose de précieuses compétences en Machine Learning.

Responsabilités

Un Data Analyst doit écrire des requêtes en SQL pour trouver des réponses aux questions de son entreprise. Il explore et analyse les données à disposition de l’organisation pour identifier des corrélations et découvrir des tendances.

Son rôle est aussi d’identifier les problèmes en termes de qualité des données, et d’implémenter de nouvelles métriques pour mieux comprendre l’évolution de l’activité. Il s’accorde avec les équipes de Data Engineering pour assembler de nouvelles données. Enfin, il conçoit et crée des rapports de données en utilisant différents outils de ” reporting ” pour aider son entreprise à prendre de meilleures décisions.

Le Data Scientist a davantage de responsabilités. Il a pour rôle d’exploiter les données pour aiguiller la création de nouveaux services et produits, de nouvelles pistes et opportunités de croissance et de développement pour son entreprise. En ce sens, le scientifique des données doit identifier des questions et des problématiques auxquelles il est possible de répondre grâce aux données.

Il est également chargé de ” nettoyer ” et d’organiser les données pour qu’elles soient adaptées à l’analyse. Si les ensembles de données sont dispersés ou incohérents, c’est à lui de remédier au problème en instaurant une cohérence. Il doit développer de nouvelles méthodes analytiques, et des modèles de Machine Learning.

Comme son titre l’indique, le Data Scientist est un scientifique. Il doit donc mener des expériences et des tests au quotidien. Enfin, il produit des rapports et des visualisations de données à partir des résultats de ses analyses pour les présenter aux dirigeants de l’entreprise sous forme de narration claire et compréhensible.

Salaire

Le Data Scientist a plus de responsabilités que le Data Analyst, et ses compétences sont supérieures. Il n’est donc pas surprenant que son salaire soit plus élevé.

Le salaire moyen d’un analyste de données, aux États-Unis, est d’environ 60 000 dollars par an selon PayScale, Glassdoor et Salary.com. En France, selon notre enquête menée auprès des entreprises du CAC 40, il oscille entre 35 000 et 60 000 euros par an en fonction du niveau d’expérience.

Le salaire moyen d’un analyste de données dépend toutefois fortement de sa spécialité : analyste financier, analyse en étude de marché, analyste d’exploitation… en règle générale, les analystes financiers sont les mieux rémunérés.

Concernant le Data Scientist, le salaire annuel moyen aux États-Unis dépasse les 100 000 dollars selon Glassdoor, Payscale et Indeed. En France, toujours selon notre enquête, un Data Scientist débutant peut gagner entre 35 000 et 55 000 euros par an. Un profil plus expérimenté peut espérer un salaire compris entre 45 000 et 60 000 euros par an.

De prime abord, l’écart de salaire entre ces deux métiers semble donc nettement moins prononcé en France qu’aux États-Unis. Alors que le Data Scientist gagne deux fois plus que l’analyste aux États-Unis, leurs salaires seraient presque identiques en France !

Toutefois, beaucoup d’entreprises européennes emploient des Data Analysts sous l’appellation de Data Scientists. Cette confusion contribue à faire baisser le salaire moyen théorique. Dans la pratique, les Data Scientists ont généralement un salaire nettement plus élevé.

Formation

Le métier de Data Analyst est plus accessible que celui de Data Scientist. Ainsi, DataScientest propose une formation Data Analyst adressée aux titulaires d’un Bac+2 à composantes business ou sciences, avec des notions de marketing et de statistiques.

Notre formation Data Scientist, quant à elle, est accessible aux détenteurs d’un Bac+3 en mathématiques ou en statistiques, ou d’un Bac+5 en sciences. De solides notions de communication sont également requises.

Chacune de ces formations est proposée en mode BootCamp intensif ou en formation continue, avec une approche “blended learning innovante combinant distanciel et présentiel. Elles permettent d’obtenir un diplôme certifié par l’Université de la Sorbonne, et plus de 90% des apprenants trouvent du travail. N’attendez plus, et découvrez toutes nos formations Data Science.

Vous connaissez désormais les différences entre Data Analyst et Data Scientist. Découvrez notre dossier complet sur la Data Science, et sur les autres métiers du Big Data.