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Data Scientist vs Data Analyst : Similitudes et différences

À l’heure du Big Data, les entreprises ont besoin d'experts sachant faire parler les données. C’est justement le rôle du data analyst et du data scientist. Mais si ces deux professionnels maîtrisent l’analyse des données, leur rôle diffère au sein des organisations. Alors quelles sont les similitudes ? Quelles sont les différences ? Découvrez le match data scientist vs data analyst.

Data scientist vs Data analyst : Qui fait quoi ?

Avant de voir les différences et similitudes entre data analyst et data scientist, il convient de comprendre le rôle de chacun.

Le rôle du Data Scientist

Le data scientist est l’expert de la science des données. Il est chargé de modéliser des volumes de données massives pour faciliter la prise de décision. Afin de remplir cette mission, le data scientist crée des algorithmes, des systèmes d’automatisation et des data frameworks.

Ce travail lui permet alors de réaliser des analyses prédictives à partir des données et de résoudre des problèmes complexes. L’intervention du data scientist se situe à un niveau macro pour répondre aux questions les plus importantes de l’organisation.

Le rôle du Data Analyst

Comme son nom l’indique, le Data Analyst doit analyser les données. Pour cela, il réunit des datas afin d’identifier des tendances, et aider les organisations dans leur processus décisionnel.

Pour accomplir sa mission, l’analyste de données utilise principalement les statistiques. Ces dernières permettent de répondre à des questions business spécifiques et de résoudre des problèmes.

Il doit aussi s’assurer d’utiliser des bases de données pertinentes, fiables et qualitatives pour réaliser des analyses performantes. Le traitement des données de l’entreprise est donc indispensable. Le data analyst doit alors nettoyer les données. C’est-à-dire transformer les informations dans le bon format, éliminer les données inutiles ou retrouver des datas manquantes.

Quelles sont les similitudes entre data scientist et data analyst ?

Data Scientist et Data Analyst sont régulièrement confondus. Et pour cause, ces deux professionnels évoluent dans l’environnement Big Data.

Comme nous vivons aujourd’hui dans l’ère de l’information, ces deux métiers sont particulièrement en vogue sur le marché du travail. En effet, c’est l’accessibilité, la compréhension, l’utilisation et la visualisation des données qui donnent aux organisations un avantage concurrentiel. Que ce soit grâce à une meilleure connaissance client, une amélioration de la supply chain, une meilleure gestion des coûts

Plus que jamais, elles ont donc besoin d’experts des données ; elles ont besoin de Data Analyst et de Data Scientist. Ces derniers traduisent des milliers de données brutes en outils d’aide à la décision stratégique.

Cette capacité à exploiter les données numériques se traduit d’ailleurs à travers des compétences similaires.

En effet, les Data Analysts et les Data Scientists doivent maîtriser les mathématiques, les statistiques ou la computer science. À ce titre, ils ont tous deux suivi des études supérieures dans l’un de ces domaines (a minima une licence).

En outre, ils doivent avoir une excellente compréhension du business pour fournir aux décideurs des analyses de données pertinentes. Sans oublier un très bon sens de la communication.

Enfin, les Analystes de données ou les Data Scientists doivent aussi travailler avec une équipe pluridisciplinaire en fonction des objectifs de l’entreprise. Ils peuvent ainsi travailler avec d’autres experts du département DSI, mais également avec des experts métiers (marketing digital, produit, finance, …) pour fournir des analyses au plus proches des besoins de l’organisation.

Malgré toutes ces similitudes, les Data Scientists et Data Analysts regroupent deux métiers bien différents.

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Quelles sont les différences entre Data Scientist et Data Analyst ?

Mission

Si les Data Analysts et Data Scientists ont tous deux pour objectif de faire parler la donnée, leur mission quotidienne varie.

Ainsi, les Data Analysts sont plus concentrés sur les analyses et le reporting régulier. De son côté, le Data Scientist va définir des modèles prédictifs qui seront ensuite utilisés par les Data Analysts.

Pour résumer la différence, retenez que le Data Analyst déduit des tendances à partir de données existantes, alors que le Data Scientist construit de nouveaux modèles permettant d’améliorer l’analyse de données prédictive.

Bon à savoir : les missions de ces professionnels peuvent aussi sensiblement varier selon le secteur d’activité ou le type d’organisation dans lequel il évolue.

Compétences

La mission des Data Analyst et Data Scientist étant différente, ils ont aussi des compétences propres.

Cela se traduit au niveau des outils informatiques utilisés. En effet, le data analyst utilise principalement des outils SQL pour effectuer des requêtes sur des bases de données relationnelles. Il va également utiliser des langages de programmation R ou SAS, des outils de visualisation, comme Power BI ou Excel.

De son côté, le Data Scientist utilise davantage Python, Java, le Machine Learning et l’Intelligence artificielle (IA) pour faire parler les données, ou encore Hadoop et Spark pour concevoir l’architecture Big Data.

Outre les compétences techniques, Data Scientist et Data Analyst se distinguent aussi par leurs soft skills. En effet, le Data Scientist doit montrer une appétence business encore plus poussée, ainsi qu’un certain esprit critique et un véritable sens de l’innovation pour concevoir des modèles de données capables de résoudre des problèmes complexes.

Formation

La data science étant souvent plus complexe que l’analytics, les Data Scientist ont généralement un niveau de formation plus élevé. En effet, ils sont plus nombreux à posséder un master (94 % d’entre eux) en science ou mathématique, alors que les Data Analysts ont plus souvent une licence (76 % d’entre eux) en business ou science.

Dans les deux cas, il est possible de poursuivre une formation spécialisée pour approfondir les compétences.

Carrières

En début de carrière, les Data Analysts ont surtout pour rôle de créer des rapports et des tableaux de bord. Progressivement, leur mission devient de plus en plus stratégique. En termes de perspective d’avenir, ils se dirigent la plupart du temps vers des rôles de management où ils doivent piloter l’activité d’autres Data Analysts. Dans certains cas, ils peuvent aussi suivre une formation spécifique pour devenir Data Scientist.

Salaire

Sans surprise, le Data Scientist a généralement un salaire plus élevé que le Data Analyst. Cela s’explique par la complexité accrue de sa profession, mais aussi par son niveau d’étude généralement plus avancé.

Ainsi, un Data Scientist peut gagner en moyenne autour de 100 K par an. Alors que le Data Analyst a plutôt un salaire de 60 K annuel.

Attention, il s’agit là de salaire américain. En France, ces deux professionnels peuvent gagner entre 35 et 60 K par an. Mais selon notre enquête, cette absence de différence s’explique par le fait qu’en Europe, data analyst et data scientist sont encore trop souvent confondus. À tel point que les data analysts français réalisent en réalité les missions des data scientists.

Dans tous les cas, le salaire varie surtout selon le secteur d’activité, l’expérience ou de l’entreprise dans laquelle ils travaillent. 

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