Data Analyst vs Data Scientist – Quelles sont les différences ?

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Si vous souhaitez poursuivre une carrière dans le domaine des données, deux voies s’offrent à vous : devenir Data Analyst ou devenir Data Scientist. Les professionnels de la Data Science et de l’analyse des données sont très demandés et bénéficient de salaires considérablement supérieurs au salaire annuel moyen national. L’étude d’IBM de 2017, The Quant Crunch, a révélé que les employeurs recherchent des professionnels ayant des compétences, notamment en matière d’analyse, de machine learning  et d’intelligence artificielle. Les Data Scientist et les Data Analyst devraient être à l’aise avec certaines de ces compétences, mais quelles sont exactement les différences entre ces deux rôles ?

Bien que les similitudes et les différences entre les Data Analyst et les Data Scientist fassent l’objet d’un débat animé, les principales différences résident dans les compétences qu’ils utilisent pour traiter les données.

Comparaison des diplômes et des antécédents des Data Analyst et Data Scientist

Pour devenir Data Analyst ou spécialiste des données, il faut au moins une licence dans un domaine quantitatif tel que les mathématiques, les statistiques ou l’informatique, mais certains Data Analyst peuvent avoir une licence en commerce avec une orientation vers l’analyse de données.

L’éducation : L’étude d’IBM a révélé que 6 % des offres d’emploi pour les Data Analyst requièrent un diplôme Master. Cependant, les Data Scientistet les professionnels de l’analyse prédictive (PAP) sont plus susceptibles de détenir un diplôme de niveau supérieur. Selon l’étude de Burtchwork – Salaries of Data Scientists & Predictive Analytics Professionals, à partir de juin 2019, au moins 94 % des Data specialist sont titulaires d’une maîtrise ou d’un doctorat et 86 % des professionnels de l’analyse prédictive sont titulaires d’une maîtrise ou d’un doctorat. L’étude a également révélé que les salaires des professionnels titulaires d’un diplôme d’études supérieures étaient plus élevés que ceux des professionnels titulaires d’une simple licence.

Expérience professionnelle : Au fur et à mesure que ces domaines deviennent plus populaires, les bootcamps et des programmes de maîtrise en sciences des données ont permis aux professionnels de changer de carrière. Cela dit, la demande de professionnels ayant une déjà une expérience  pourrait être plus forte. Selon l’étude d’IBM, environ 75 % des offres d’emploi pour les scientifiques et les Data Analyst exigent au moins trois ans d’expérience. Burtchworks a constaté qu’environ 35% des Data Scientist et un peu moins de 30% des PAPs qu’ils ont échantillonnés avaient 0-5 ans d’expérience.

Différences de responsabilités entre les Data Analyst et les Data Scientist

Les responsabilités d’un Data Analyst ou d’un Data Scientist peuvent varier en fonction du lieu de travail ou du secteur d’activité. En général, le travail quotidien d’un Data Analyst peut consister à comprendre ce qui s’est passé, par exemple pourquoi les ventes ont chuté ou à créer des tableaux de bord qui soutiennent les indicateurs clés de performance d’une entreprise, alors que les Data Scientist sont plus préoccupés par ce qui va se passer ou ce qui pourrait se passer, en utilisant des techniques de modélisation des données et des logiciels, comme Spark.

Il est important de lire attentivement les descriptions de poste afin de mieux comprendre les attentes d’une entreprise. Dans certains cas, les offres d’emploi pour les Data Scientist peuvent en fait impliquer les responsabilités d’un Data Analyst et vice versa. Pour avoir une meilleure idée des différences entre les Data Analyst et les Data Scientist , voici quelques-unes des responsabilités professionnelles communes aux Data Analyst et aux Data Scientist:

Data Analyst :

• Interrogation de données à l’aide de SQL*
• Analyse des données et prévisions à l’aide d’Excel
• Créer des tableaux de bord à l’aide de logiciels de veille économique
• Effectuer divers types d’analyse, notamment l’analyse descriptive, l’analyse diagnostique, l’analyse prédictive ou l’analyse prescriptive

Data Scientists :

• Extraction de données à l’aide d’API ou construction de pipelines ETL
• Nettoyage des données à l’aide de langages de programmation (par exemple, Python ou R)
• Analyse statistique utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique tels que le traitement du langage naturel, la régression logistique, kNN, Random Forest ou le renforcement du gradient
• Créer des techniques de programmation et d’automatisation, telles que des bibliothèques, qui simplifient leurs processus quotidiens

Chaque rôle doit analyser les données et obtenir des informations exploitables pour prendre des décisions commerciales. Les analystes  utilisent SQL, un logiciel d’intelligence économique, et SAS, un logiciel statistique, tandis que les spécialists utilisent Python, JAVA et le machine learning pour donner un sens à leurs données.

Compétences requises pour un Data Analyst par rapport à un Data specialist

Il y a un certain chevauchement dans l’analyse entre les compétences des scientifiques et celles des analystes, mais les principales différences sont que les scientifiques utilisent des langages de programmation tels que Python et R, alors que les analystes peuvent utiliser SQL ou Excel pour interroger, nettoyer ou donner un sens à leurs données. Une autre différence réside dans les techniques ou les outils qu’ils utilisent pour modéliser leurs données, les analystes de données utilisent généralement Excel et les Data Scientist ont recours au machine learning. Il est important de noter que certains analysts avancés peuvent utiliser des langages de programmation ou être familiers avec le Big Data.

Pour mieux comprendre les différences entre les analystes de données et les Data Scientist , voici quelques-unes des compétences professionnelles communes aux analystes de données et aux Data Scientist:

Différences de salaire entre les analysts de données et les scientists

Le salaire d’un analyst ou d’un scientist des données peut varier en fonction de son secteur d’activité et de l’entreprise pour laquelle il travaille. Les scientists peuvent généralement s’attendre à gagner un salaire de départ moyen plus élevé que les analysts. Selon l’étude d’IBM, un analyst ayant au moins trois ans d’expérience peut gagner un salaire compris entre 67 396 et 99 970 dollars.

Burtchworks a constaté que les scientists en herbe ayant entre 0 et 3 ans d’expérience gagnent généralement un salaire de départ de 95 000 dollars en moyenne. Les scientifiques expérimentés ayant neuf ans d’expérience ou plus peuvent gagner un salaire moyen de 167 000 dollars.

Comparaison des parcours de carrière

Un analyst ayant moins de trois ans d’expérience peut commencer dans un rôle de premier niveau où ses principales responsabilités sont de faire des rapports et de créer des tableaux de bord. L’étape suivante, après cinq ans, peut consister à assumer un rôle qui implique une stratégie ou des techniques d’analyse avancées, comme celui d’analyste financier senior. Pour aller plus loin, un analyste avancé peut être intéressé par un rôle de gestion et devenir un responsable de l’analyse après 9 ans d’expérience. Dans certains cas, un analyste de données poursuivra sa formation et affinera ses compétences pour devenir un data specialist.

La valeur d’un data scientist augmente au fur et à mesure qu’il acquiert de l’expérience. Il existe actuellement un déficit de compétences dans le domaine de la science des données, la majorité des scientifiques ayant moins de cinq ans d’expérience, mais les entreprises recherchent des professionnels expérimentés ayant dix ans ou plus. Leur titre peut ne pas changer, mais après avoir travaillé pendant 10 ans, un data scientist peut soit poursuivre ses études et obtenir un doctorat, soit assumer un rôle de directeur de data science.