Analyste de données VS Scientifique des données – Quelle est la différence ?

Article original : Data Analyst VS Data Scientist – What's the Difference?

Analyste de données et scientifique des données sont deux parcours professionnels dans le domaine du big data. Et bien qu'ils présentent des similitudes, chacun nécessite des compétences différentes.

La différence fondamentale entre les deux est qu'un scientifique des données travaille à capturer des données tandis qu'un analyste de données tente d'en tirer des insights.

Cet article est pour vous si vous êtes intéressé par une carrière dans le big data et que vous ne savez pas si vous voulez être analyste de données ou scientifique des données. Il vous aidera également si vous souhaitez simplement connaître les différences entre un analyste de données et un scientifique des données.

Ce que nous allons couvrir

• Qu'est-ce que l'analyse de données et qui est un analyste de données ?
  • Que fait un analyste de données ?
  • Comment devenir analyste de données
• Qu'est-ce que la science des données et qui est un scientifique des données ?
  • Que fait un scientifique des données ?
  • Comment devenir scientifique des données
• Quelles sont les différences entre un analyste de données et un scientifique des données ?
• Conclusion

Qu'est-ce que l'analyse de données et qui est un analyste de données ?

L'analyse de données comble le fossé entre la science des données et l'analyse commerciale. C'est une approche systématique du traitement des données brutes et de l'extraction subséquente d'informations significatives.

Les informations extraites des données brutes sont au cœur de l'analyse de données. Le professionnel qui effectue cette analyse est un analyste de données.

Que fait un analyste de données ?

Les analystes de données utilisent des techniques statistiques et logiques pour évaluer les données. Ils utilisent des outils tels que SQL pour interroger les bases de données et extraire les informations nécessaires qui peuvent aider les entreprises à prendre de meilleures décisions.

Pour approfondir et évaluer les informations de ces données, un analyste de données utilise des langages de programmation comme R, SAS et Python, et des outils comme D3, Tableau et Power BI.

De plus, un analyste de données nettoie la base de données en éliminant les données redondantes et inutilisables.

Comment devenir analyste de données

Pour devenir analyste de données, vous pouvez obtenir un diplôme pertinent d'un collège ou d'une université accréditée, suivre un bootcamp ou l'apprendre par vous-même.

Vous pouvez apprendre à devenir analyste de données par vous-même car construire une carrière dans un certain domaine de la technologie repose entièrement sur les compétences. Une fois que vous avez ces compétences et que vous pouvez les mettre en pratique, alors vous pouvez devenir analyste de données.

Certaines offres d'emploi pour les analystes de données exigent des diplômes et d'autres non. Il y a donc de la place pour toute personne qui n'a pas de diplôme mais qui possède les compétences.

En tant qu'analyste de données, les compétences dont vous avez besoin sont :

• Compétences douces (pensée critique, communication, et autres)
• Visualisation de données (D3, Tableau, Power BI)
• SQL et (probablement) NoSQL
• Statistiques
• Tableurs (Excel, Google Sheets, et autres)
• Quelques langages de programmation comme Python, R, SAS et JavaScript pour D3
• Apprentissage automatique

Ce n'est pas tout. Vous devriez essayer de travailler sur des projets qui vous rendent employable aux yeux des recruteurs. Vous devriez également essayer d'obtenir un emploi de niveau débutant qui peut vous aider à mettre ces compétences en pratique dans le monde réel. Et si vous ne trouvez pas d'emploi de niveau débutant, alors vous pouvez envisager le bénévolat.

Voici quelques ressources que vous pouvez utiliser pour commencer :

1. Apprendre l'analyse de données avec Python
2. Qu'est-ce que l'analyse de données ? Manuel complet
3. Analyse de données avec Python pour les utilisateurs d'Excel
4. Que fait un analyste de données ?

Qu'est-ce que la science des données et qui est un scientifique des données ?

La science des données est le développement de stratégies pour capturer des données et les préparer pour l'analyse. Elle implique également le traitement et le développement de modèles de données avec des langages de programmation comme R et Python, puis le déploiement de ces modèles dans des applications. Le professionnel qui développe ces stratégies est appelé scientifique des données.

Que fait un scientifique des données ?

Un scientifique des données se concentre davantage sur le développement et la mise en œuvre d'outils qui aident les analystes de données à analyser les données et à en extraire les informations nécessaires.

Cela signifie que les scientifiques des données passent leur temps à développer des modèles et à préparer des algorithmes. Et si l'organisation doit déployer un modèle, les scientifiques des données sont responsables de cela.

Comment devenir scientifique des données

La plupart des offres d'emploi en science des données exigent un diplôme pertinent tel que Statistiques et Informatique. Mais à titre personnel, j'ai vu des offres d'emploi en science des données qui n'exigent pas de diplômes.

À la fin de cet article, je vais lier un article qui vous montre où voir ces offres d'emploi en science des données.

Une fois de plus, ce qui compte, ce sont les compétences. Une fois que vous avez ces compétences et que vous pouvez les mettre en pratique, alors vous pouvez obtenir un emploi en tant que scientifique des données.

Certaines des compétences dont vous avez besoin pour devenir scientifique des données sont :

• Mathématiques
• Programmation (Python, R, SAS)
• Statistiques
• Algèbre linéaire
• Apprentissage automatique
• Informatique en nuage
• SQL et NoSQL (La plupart des offres n'exigeront pas NoSQL mais c'est une bonne compétence à apprendre)
• Apache Hadoop
• Calcul

Voici quelques ressources pour vous aider à commencer :

1. Apprendre les bases de la science des données - Cours pratique
2. Cours de Python pour la science des données
3. Principaux concepts statistiques à connaître avant de se lancer dans la science des données
4. Questions d'entretien en science des données pour débutants
5. Concepts de programmation, de mathématiques et de sciences à connaître pour la science des données

Quelles sont les différences entre un analyste de données et un scientifique des données ?

Conclusion

Scientifique des données et analyste de données sont deux parcours professionnels en demande que vous pouvez suivre dans le domaine du big data. Si vous êtes confus quant à celui que vous devez choisir entre les deux, voici quelques éléments à considérer :

• si vous maîtrisez bien les mathématiques, les statistiques et l'informatique, l'un ou l'autre des deux vous convient
• si vous souhaitez créer des modèles avancés d'apprentissage automatique, vous devriez envisager de vous lancer dans la science des données
• si vous êtes intéressé par l'analyse, vous feriez probablement un excellent analyste de données.

Il n'existe pas de guide en noir et blanc pour vous aider à choisir entre devenir scientifique des données ou analyste de données. Et il n'est pas utile de dire que l'un est meilleur que l'autre.

En fin de compte, ce qui compte, c'est de résoudre des problèmes et d'aider l'humanité à apprendre et à s'améliorer, et non combien gagne un analyste de données ou combien gagne un scientifique des données.

Lectures générales supplémentaires

• Article freeCodeCamp sur la façon de trouver des emplois à distance
• Qu'est-ce que la science des données
• Qu'est-ce que l'analyse de données

Merci d'avoir lu.