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Data scientist vs. Data analyst : quelles différences entre ces deux métiers ?

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Cela ne t’aura pas échappé, les big data prennent de plus en plus de place dans l’univers de la tech, si bien que de nouveaux métiers émergent. Parmi eux, deux professions clés s’imposent dans la science des données : data analyst et data scientist. Chacun, à sa manière, va exploiter et interpréter des giga-données, les big data. Toutefois, ces deux noms de métiers  portent souvent à confusion. Pour t’aider à comprendre leurs spécificités et à identifier celui qui se rapproche le plus de ton projet professionnel, nous te présentons les différences entre le data analyst et le data scientist. 

Data analyst vs data scientist : deux métiers que l’on confond souvent

Au-delà de leur appellation assez similaire, ces deux métiers ont la même mission : exploiter et analyser des données gigantesques, qui constituent le big data.  Cela demande aux professionnels exerçant ces fonctions de mobiliser  des compétences mathématiques approfondies, d’avoir développé une parfaite connaissance des langages de programmation et un excellent esprit de synthèse tout en se montrant aussi à l’aise dans les champs de la communication. Le data analyst et le data scientist vont l’un et l’autre tirer des conclusions stratégiques pour aider à la prise de décision dans une entreprise. Toutefois, ces corps de métier jouent bel et bien un rôle distinct avec des enjeux différents.

Data Analyst : l’expert de l’analyse de données

Ses missions 

S’il s’agit de l’un des métiers-piliers du big data, le data analyst est souvent une profession par laquelle débuter dans l’univers de la gestion des données numériques. La principale mission du data analyst sera de se focaliser sur l’extraction des données internes d’une entreprise, de les analyser et de dresser des conclusions  qui pourront être utiles à la prise de décisions stratégiques. 

Pour cela, il doit, dans un premier temps, nettoyer et trier l’ensemble des données utilisables en fonction des problématiques préalablement établies. Une fois que ce jeu de données est exploitable, le data analyst doit être  en mesure de comprendre leur sens et d’identifier des tendances d’ordre marketing, commercial ou encore informatique. Il doit ensuite dresser des rapports de données pour résoudre les problèmes évoqués en interne par l’entreprise même. Voici quelques autres missions annexes dont est chargé le data analyst : 

– administrer une base de données ; 

– mettre en place une data warehouse, une base de données relationnelles hébergée dans le cloud ; 

– vulgariser les données brutes afin d’en tirer des informations pertinentes facilitant la prise de décision des dirigeants d’une entreprise ; 

– Identifier la cible des campagnes commerciales via les données récoltées ; 

– réaliser une veille technologique des outils permettant d’optimiser l’analyse de données ; 

– établir des reportings en intégrant des KPIs illustrant des résultats concrets. 

Pour mener à bien ses différentes missions, le data analyst doit maîtriser à la perfection de nombreux outils et logiciels techniques comme VBA, Python, SAS, Web Analytics, Excel ou encore SPSS. Il doit également connaître le langage de programmation R, consacré à la science des données et aux statistiques. 

Data analyst : un salaire inférieur à celui du data scientist 

La plupart des data scientist exercent le métier de data analyst en début de carrière. Dans cette logique, le salaire du data analyst est inférieur à celui du data scientist. En France, un data analyst débutant gagne entre 35 000€ et 40 000€ brut par an. Après quelques années d’expérience, sa rémunération oscille entre 45 000€ et 55 000€ brut par an. Une fois senior, le data analyst touche en moyenne plus de 60 000€ jusqu’à atteindre 80 000€ brut par an. Là encore, la prétention salariale d’un data analyst varie selon le niveau d’études du professionnel, ses compétences ainsi que l’entreprise dans laquelle il exerce sa profession.  

Quelles formations suivre pour devenir data analyst ? 

Pour devenir data analyst, il est impératif de valider une formation niveau bac+5 dans les big data. Cela peut être par exemple un MSc Big Data & Digital for value comme le propose l’ESSCA, une école de management. Si tu suis un cursus bac+5 orienté dans les mathématiques, le marketing, l’économie ou encore les statistiques, tu auras toutes les cartes en main pour exercer ce métier. Voici d’autres formations pour devenir data analyst : 

– MSc (Master of Science) data science ; 

– MSc (Master of Science)  data management ;

– Cursus en data business (bootcamp) ; 

– Master informatique option big data ; 

– Master science des données.

Data scientist : le scientifique des données informatiques

Ses responsabilités et missions 

De son côté, le data scientist est considéré comme le grand frère du data analyst. En plus d’être doté des qualités et compétences en mathématiques, en modélisation et en informatique nécessaires à l’exercice de la data analyse, il possède une réelle expertise en visualisation de données grâce à sa maîtrise du machine learning, une sous-technologie de l’intelligence artificielle qui consiste à automatiser l’apprentissage des systèmes informatiques. Voici ses principales missions : 

– construire des algorithmes à l’aide du machine learning ; 

– mettre en place des modèles de données prédictifs ; 

– participer à la prise de décision d’une entreprise en proposant des recommandations business chiffrées et en collaborant avec différents services ; 

– réaliser des recherches en développement pour traiter les big data.

Une  expertise scientifique stratégique

Comme son appellation l’indique, le data scientist inclut  une approche scientifique dans l’exercice de sa profession. En effet, il ne va pas simplement extraire et analyser des données mais réaliser des tests pour développer des algorithmes personnalisés et imaginer des processus informatiques innovants afin d’exploiter de nouvelles données externes à l’entreprise. L’objectif sera ici de créer de nouvelles sources de données indépendantes les unes des autres afin d’identifier de nouvelles opportunités de croissance pour une entreprise. Il maîtrise aussi parfaitement les langages de programmation tels que Javascript, Python, SAS, Scala ou encore Maltlab.

Esprit critique et sens de la communication : les soft skills indispensables 

Si c’est moins le cas du métier de data analyst, le data scientist a un rôle déterminant dans la gestion des données numériques d’une entreprise. Un bon esprit critique est nécessaire pour occuper ce poste, notamment dans l’exercice de recherche d’information et d’évaluation des données. Il est également indispensable de bien communiquer avec les équipes puisque le data scientist  joue un rôle déterminant dans la façon dont une entreprise fait face aux imprévus. 

Quel est le salaire d’un data scientist ? 

En vue de toutes ses compétences et connaissances, le métier de data scientist fait partie des professions des big data les mieux payées. En début de carrière, le salaire d’un data scientist se situe entre 40 000€ et 60 000€ brut par an. Après quelques années d’expérience (entre 3  à 10 ans), il devient data scientist confirmé et touche entre 60 000€ et 80 000€ brut par an. Une fois senior et expert de la science des données, son salaire brut annuel avoisine les 100 000€ et peut monter jusqu’à parfois 200 000€ brut par an.  

Quelle formation pour devenir data scientist ? 

Le métier de data scientist est ouvert à celles et ceux qui ont suivi une formation niveau bac+5 en université, en école de commerce ou en école d’ingénieurs avec une spécialisation dans les big data, l’informatique ou encore les statistiques. De nombreuses écoles proposent des formations de data scientist. Parmi elles, il y a : 

– l’ENSAE Paris avec son MS Data Science

– l’ESSEC avec son Master in Data Sciences & Business Analytics ;

– l’HEC avec son MSC Data Science For Business X

– l’ENSAI avec son Master In Statistics For Smart Data.

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