Différences entre Data Analyst et Data Scientist

Le Data Analyst se concentre sur l’analyse descriptive des données pour extraire des insights pertinents et soutenir la prise de décision stratégique au sein de l’entreprise. Ce professionnel maîtrise des outils spécifiques pour traiter et visualiser des informations complexes, créant ainsi une valeur ajoutée concrète. En analysant des résultats chiffrés et en interprétant des tendances, il aide à répondre aux questions décisionnelles et optimise les processus. Grâce à son esprit d'analyse, le Data Analyst fournit une meilleure compréhension des données, apportant des réponses claires aux besoins décisionnels de l'organisation.

Le Data Scientist, quant à lui, est spécialisé dans la modélisation prédictive et l’utilisation d’algorithmes de Machine Learning pour résoudre des problèmes complexes. Ils utilisent des techniques pointues pour réaliser des prédictions, basées sur de la data structurée ou non. Son rôle est généralement considéré comme étant plus technique que celui du Data Analyst.

Les missions principales d’un Data Analyst et d’un Data Scientist sont complémentaires pour achever un travail global et utile de la donnée.

Au quotidien, les missions du Data Analyst incluent principalement:

• Collaboration avec les dirigeants pour identifier des besoins en termes d’analyse de data
• Acquisition de data auprès de sources
• Nettoyage et organisation de la donnée brute
• Analyse de données pour identifier les tendances qui peuvent être transposées en informations utiles au business
• Création de tableaux de bord
• Génération de rapports pour accompagner les décisions stratégiques

Quant à elles, les missions quotidiennes du Data Scientist sont principalement:

• Processing de raw data
• Modélisation prédictive
• Construction d’algorithmes pour miner des sets de data conséquents
• Design d’outils pour monitorer la cohérence de la data
• Développement de programmes pour automatiser le processing de data
• Expérimentation avec des données non structurées

Les Data Analysts et les Data Scientists travaillent et manipulent les données au quotidien, chacun des deux rôles nécessitant des compétences techniques complémentaires.

Les compétences techniques du Data Analyst sont principalement:

• Connaissances approfondies en statistiques et en mathématiques
• Maîtrise des langages de programmation R, Python et SQL
• Gestion des fonctions avancées d’Excel, de SAS et d’outils de business intelligence software
• Exploitation de plateformes analytiques
• Réflexion analytique

Les compétences techniques du Data Scientist sont principalement:

• Connaissances approfondies en statistiques et et en analyse prédictive
• Maîtrise des langages R, Python et SQL pour une utilisation en programmation orientée objet
• Gestion des softwares et outils dédiés comme Hadoop, MySQL ou encore Spark
• Machine Learning et manipulation de grands volumes de bases de données

Pour devenir Data Analyst ou Data Scientist, vous pouvez emprunter plusieurs parcours différents, mais si vous envisagez une carrière d’excellence, les formations proposées par les écoles de commerce les plus réputées seront les plus adaptées à vos ambitions.

Le Master in Data Science & Artificial Intelligence d’emlyon est une formation d’excellence vous permettant de devenir un expert hautement qualifié en intelligence artificielle et en science de la donnée et d'accéder à des postes comme data scientist ou AI strategist.

Cette formation, enseignée en anglais, en un an ou en deux ans, en fonction du niveau du diplôme le plus élevé de l’étudiant, se déroule sur le campus de Paris, avec deux périodes en immersion l’étranger et un séminaire immersif en Europe.

Ce Master, reconnu par l’Etat, confère un diplôme de niveau bac +5. Il vous permettra d’acquérir des compétences de très haut niveau en data science et en intelligence artificielle et fera de vous un expert des techniques, des outils, des stratégies et de l’éthique appliquée au domaine.

Tout au long de votre formation, vous serez exposé à une dimension internationale, via des périodes d’échange, des stages, des séminaires et des offres d’emploi sur les 5 continents. Vous apprendrez comment différentes cultures utilisent l’intelligence artificielle et la date pour redéfinir le futur de l’industrie.

Ce cursus est particulièrement recherché par les recruteurs des entreprises les plus prestigieuses et vous ouvrira les portes de postes à responsabilité pour que vous puissiez embrasser la carrière à laquelle vous aspirez.

Comme pour tous les métiers très spécialisés, le salaire dépend principalement de vos qualifications, de vos responsabilités et de l’entreprise pour laquelle vous exercez. Cependant, voici quelques tendances générales, à titre indicatif.

D’une manière générale, les Data Scientists sont mieux rémunérés que les Data Analysts. Le salaire moyen annuel d’un Data Analyst est de 110 000 dollars aux Etats Unis, alors qu’il est d’environ 60 000 euros en France.

Le salaire moyen annuel d’un Data Scientist est de 140 000 dollars aux Etats-Unis et d’environ 65 000 euros en France.

Si vous vous spécialisez encore plus, dans un secteur de niche très porteur comme l’architecture de l’intelligence artificielle, vous pouvez augmenter considérablement votre salaire, que ce soit en tant que Data Analyst ou en tant que Data Scientist.

En vous formant dans une école réputée axée sur l’ouverture à l’international, vous pourrez convoiter un poste dans un pays à la pointe des nouvelles technologies, dans une entreprise valorisant ses Data Analysts et Data Scientists, aux Etats-Unis, au Moyen-Orient ou en Asie.

Si vous souhaitez rester en France, il existe aussi des postes particulièrement rémunérateurs dans le domaine mais ils sont plus rares et souvent très qualifiés. En vous formant dans une école comme emlyon business school, vous aurez accès au réseau d’entreprises partenaires de l’école, qui proposent ce genre de postes de niche.

Que ce soit en France ou à l’étranger, vous pourrez prétendre à des augmentations de salaire importantes en acquérant de l’expérience et en sachant saisir les opportunités qui s’offriront à vous au fil des innovations dans le secteur.

Restez au fait des nouvelles tendances, profitez du réseau de votre organisme de formation et n’hésitez pas à participer à des événements pour rester à la pointe des nouvelles initiatives dans ce domaine qui évolue de manière exponentielle.

Au fil de son expérience le Data Analyst se verra confier des missions de plus en plus importantes, avec de plus en plus d’autonomie. Après plusieurs années, il pourra devenir manager et diriger une équipe, en tant que Lead Data Analyst.

S’il envisage se réorienter vers un nouveau métier de la data, le Data Analyst peut devenir Data Scientist, notamment s’il souhaite disposer d’une gestion plus large du pipeline et concevoir ses propres modèles de Machine Learning. Après plusieurs années d’expérience, il pourra alors devenir Lead Data Scientist.

Le Data Analyst et le Data Scientist peuvent aussi devenir Business Analyst. Ce métier consiste en l’analyse des données financières et gère des projets pour optimiser la réussite des investissements et des lancements de produits et services de son entreprise.

D’autres métiers, comme Chief Data Officer (CDO) ou Consultant Business Intelligence, sont aussi accessibles aux Data Analysts et Data Scientists qui aspirent à plus de responsabilités dans la data.

Il peut être difficile de choisir entre les deux métiers car ils sont assez proches sans pour autant être similaires. Les différences entre ces deux métiers sont subtiles et peuvent être délicates à appréhender avant de les avoir expérimentées, à l’occasion d’un stage par exemple.

Si vous nourrissez un intérêt pour l’analyse des tendances actuelles, que vos compétences analytiques sont impressionnantes et que vous êtes focus sur le reporting, vous serez plus à même de vous épanouir dans le rôle de Data Analyst.

Si vous êtes plus passionné de modélisation et que vous présentez un intérêt affirmé pour l’innovation, avec une appétence pour les mathématiques et la programmation, le métier de Data Scientist sera plus approprié.

Si vous n’êtes pas certain d’avoir fait votre choix entre les deux parcours, ne vous inquiétez pas car rien n’est figé et la frontière est mince entre ces carrières. Vous pourrez tout à fait passer d’un poste à l’autre, au fil des opportunités qui se présenteront à vous et en fonction de vos aspirations personnelles.