Data scientist et Data analyst, quelles différences ?

La data analyse et la data science sont deux métiers qui permettent d’explorer et d’interpréter une multitude de données, les « Big Data ». Mais quelles sont les différences entre le métier Data scientist et Data analyst qui ont pourtant des objectifs pourtant bien distincts.

Qu’est-ce qu’un data analyst, un data scientist et combien gagnent-ils ? Quelles sont les missions d’un data scientist et que fait un data analyst ? Quelle formation pour Data analyst et Data scientist ? Quelle différence entre un data scientist et un data analyst ?

Découvrez toutes les informations dans cet article.

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Qu est ce que c est big data ?

Avant de comparer ces deux métiers liés à l’analyse de big data, il convient de comprendre qu’est ce que le big data en informatique et quels sont les enjeux du Big Data.

Le big data, ou mégadonnées, désignent un ensemble conséquent de données qui ne peut pas être exploité par un outil classique de gestion de données et qui, s’ils sont bien exploités, peuvent aider à résoudre des problèmes complexes pour une entreprise. Cette révolution a été accompagné par le déploiement du cloud computing pour le stockage de données et l’arrivée d’un développement de nouvelles bases de données adaptées aux données non-structurées (Hadoop).

Les développeurs Big data sont très recherchés par les entreprises qui peinent à recruter de bons profils.

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Qu’est ce que data science et pourquoi devenir data scientist ?

La Data science ou science de données est un mélange de milliers de données brutes, de développement d’algorithme et de statistiques. La data science, via un Data scientist, permet d’explorer et d’analyser les données brutes pour les transformer en informations précieuses permettant de résoudre les problèmes de l’entreprise.

Par exemple, Netflix utilise ses données pour comprendre ses utilisateurs et bâtir des modèles de prédiction pour suggérer des séries qui seront adaptées à leurs usagers. Ces prédictions, grâce à l’analyse de donnée, permettent également de prévoir quel type de séries produire, cela devient un Data Product.

Aujourd’hui, ce domaine devient populaire grâce aux profusions de données créées par l’évolution des moyens de communication. La personne qui travaille autour du data science s’appelle « data scientist ».

Un Data scientist est l’expert autour des milliers de données d’une entreprise, il doit être capable de comprendre le problème à résoudre et de le formuler de manière mathématique et algorithmique et concevoir une solution adaptée.

Les missions du Data scientist seront de :

  • Définir une modélisation statistique ;
  • Identifier les outils d’analyse à utiliser pour collecter les données, parfois les construire ;
  • Étudier les données ;
  • Synthétiser les résultats dégagés et les rendre exploitables facilement. 

Les plus

  • Se projeter dans un métier d’avenir étant donné que les entreprises exploitent de plus en plus leurs données
  • Un salaire attractif
  • Acteur de la transformation digitale de l’entreprise
  • Un métier intellectuellement stimulant
  • Peu de profils qualifiés

Les moins

  • Poste à responsabilité donc pression importante
  • Peu de cursus spécialisé
  • Demande des compétences poussées
  • Maitrise de l’anglais

Qu’est ce que data analyst et pourquoi devenir data analyst ?

Etant donné que les données sont devenues une mine d’informations utiles dès lors qu’elles sont étudiées, le métier de Data analyst est né afin d’avoir une meilleure connaissance de l’environnement de l’entreprise.

Le rôle du data analyst est de traiter les données afin d’en extraire toute information qui pourrait faire évoluer la stratégie de l’entreprise. Ces données vont permettre à l’entreprise de comprendre les comportements de leurs consommateurs via leurs tendances d’achat, de consommation, ou encore en définissant le profil du client (persona) et ses attentes.

Le data analyst est donc un élément essentiel de l’entreprise car il va donner les moyens concrets de faire évoluer la stratégie commerciale en se basant sur son interprétation de données. Les missions principales du Data analyst seront de :

Data analystData scientist
Extraction et interprétation des données du big data regroupées par le data scientist

Compétences en programmation plus légères qu’un Data scientist

Un profil hybride entre la technique et le marketing

Apporte un éclairage nouveau aux données du scientist et va prendre part aux décisions stratégiques marketing et commerciales de l’entreprise
Fortes compétences en programmation (Python, MySqL, Java)

Connaissance en modèle prédictif statistique et mathématique

Connaissance en Data mining

Regroupe, agrège, donne du sens et extrait des données qui sont utiles et qui nourrissent souvent le travail des professionnels du marketing, de l’informatique et de la vente

Acteur important vers la transformation digitale d’une entreprise

Comment devenir data scientist et quelle formation pour data scientist ?

Pour devenir un data scientist attractif pour les entreprises, vous devez posséder les compétences suivantes :

  • Programmation
  • Statistiques, mathématiques, modélisation, analyse de données
  • Machine Learning
  • Préparation des données
  • De la rigueur et une bonne gestion du stress

Des études longues sont nécessaires pour devenir un Data scientist crédible aux yeux des entreprises. Il existe très peu de cursus spécialisés dans l’ingénierie du Big data. Pour faire un Bac +5 pour devenir data scientist, le Mastère Big Data et Intelligence artificielle de Webitech Paris vous donnera toutes les clés en main pour lancer votre carrière dans la data science.

De plus, Webitech inclut dans sa formation des certifications professionnelles afin de booster votre profil auprès des entreprises :

  • Data Analyst de Cloudera : Identifier les développeurs talentueux qui cherchent à se démarquer par les entreprises
  • Machine learning
  • CECRL : Cadre européen commun de référence pour les langues

Vous souhaitez en savoir plus, n’hésitez pas à consulter notre Mastère Big data et Intelligence artificielle reconnu par l’Etat (RNCP) ou contactez nos conseillers pour un accompagnement personnalisé

Comment devenir data analyst et quelle formation pour data analyst ?

Pour devenir data analyst vous devez :

  • Obtenir une expertise en mathématiques et statistiques
  • Maitriser des bases de données
  • Avoir une certaine rigueur et une bonne gestion du stress
  • Développer des compétences d’analyse
  • Comprendre les enjeux business pour pouvoir interpréter des données avec une vision marketing et commerciale

Pour obtenir un poste de Data Analyst, un diplôme de niveau Bac+5 est indispensable. Il peut s’agir d’un diplôme dans le domaine de l’ingénierie informatique, du marketing, ou des études statistiques.

Webitech Paris propose un Mastère Data Analytics et Marketing Management qui vous donnera toutes les compétences nécessaires pour devenir data analyst.

Si vous débutez vos études supérieures, que vous avez la fibre commerciale et que vous souhaitez vous spécialiser, nous vous conseillons de vous orienter en premier lieu vers une école de commerce pour pouvoir intégrer le Mastère Data analytics et Marketing Management par la suite. L’Ecole internationale de Management de Paris propose une filière commerciale et propose des entrées passerelles vers le Mastère de Webitech Paris.

Si vous préférez avoir la double vision développement informatique et la vision marketing, la filière informatique de Webitech est faite pour vous.

Vous souhaitez en savoir plus, n’hésitez pas à consulter notre Mastère Data Analytics et Marketing Management reconnu par l’Etat (RNCP) ou contactez nos conseillers pour un accompagnement personnalisé

Quel salaire pour un data scientist et combien gagne un data analyst ?

En sortie d’études, un data scientist junior gagne en moyenne 41 529€ / an. Avec une certaine expérience, vous pourrez prétendre à un salaire plus élevé. En moyenne un Data scientist senior gagne en moyenne 55 121€/an et peut monter jusqu’à 80 000€/an.

Source : Glassdoor

Un data analyst peut gagner en en tant que junior, un salaire de 40 556€/ an, soit légèrement en dessous du data scientist même si cela reste très attractif pour un profil junior. Avec de l’expérience, un data analyst sénior gagne en moyenne 55 389 €/an. La data analyst peut également évoluer et prendre plus de responsabilités afin de devenir data scientist.