Data Analyst ou Data Scientist : quelle carrière est faite pour vous ?

Le métier de data scientist consiste à explorer et à comparer une grande quantité d'informations de sources complexes et très diversifiées. Ce professionnel de la data, analyse et interprète des données complexes en utilisant des statistiques, le machine learning et des techniques d'analyse pour prédire des tendances. Le data scientist effectue des missions très variées selon les informations exploitables et les besoins de l'organisation.

Exploration des données et des modélisations statistiques

En fonction de son secteur d'activité et des problématiques stratégiques de l'entreprise, le data scientist analyse des données pertinentes et les hiérarchise à l'aide d'algorithmes. Et ce, afin de les rendre exploitables par l'entreprise. À la suite de son analyse, le data scientist formules des rapports décisionnels, généralement sous forme de dashboards ou de graphiques, qu'il remet à son client ou à son responsable hiérarchique.

L'analyse de données effectuée par cet expert de la data permet :

• de rechercher de nouveaux axes d'optimisation,
• d'identifier des leviers de croissance,
• de trouver les nouveaux usages et modes de fonctionnement,
• de mesurer la portée de nouveaux projets initiés par l'entreprise…

De nombreuses formations permettent d'apprendre le métier de data scientist. Chez Studi, vous trouverez la formation idéale pour mener à bien votre projet. Nous proposons des formations de niveau bac+2, bac+3 et bac+5 de qualité pour vous aider à intégrer sereinement les métiers du big data.

Machine learning

Pour analyser les données (numériques, images, signal sonore, métadonnées…), le data scientist développe des modèles de machine learning. Également appelé « apprentissage automatique », le machine learning est un outil informatique qui permet aux ordinateurs d'apprendre par eux-mêmes grâce à des algorithmes et des probabilités statistiques, sans aucune programmation en amont.

L'objectif du machine learning est de donner aux ordinateurs la capacité d'imiter des fonctions cognitives associées à l'IA (intelligence artificielle). Cette sous-catégorie de l'intelligence artificielle permet ainsi au data scientist de prédire les tendances à partir des informations recueillies.

La data science et le data analytics sont deux domaines qui permettent d'explorer et d'interpréter les données du big data. La confusion entre ces nouveaux métiers est souvent fréquente. Il s'agit pourtant de professions en pleine expansion et qui s'ancrent dans un marché de l'emploi dynamique. Découvrez avec Studi les différences entre le métier de data analyst et celui de data scientist.

Compétences techniques

Le data scientist et l'analyste de données ont de nombreuses compétences en commun (gestion de bases de données, statistiques, langages de programmation…). Pour mener à bien ses missions, le data scientist manipule cependant différents outils de celui d'un analyste de données et fait appel à différentes compétences techniques plus poussées. Pour concevoir des algorithmes et utiliser des techniques de deep learning et machine learning, le data scientit dispose d’hard skills avancés.

Niveau d'analyse

Contrairement au data scientist qui utilise le machine learning pour analyser les données, le data analyst se sert principalement des outils comme SQL, Excel ou encore Pandas. D'autre part, l'analyste de données est davantage ancré dans le présent et se sert essentiellement des informations les plus pertinentes actuellement. Le data scientist est quant à lui tourné vers le futur. Il utilise des modèles prédictifs pour identifier des tendances à venir.

Le métier de data scientist vous intéresse et vous souhaitez vous lancer ? Vous envisagez une carrière de data analyst lors de votre reconversion ? Décider entre le métier de data analyst ou data scientist n'est pas du tout évident. Nos conseillers vous aident à choisir le profil qui vous convient le mieux. Contactez maintenant Studi pour développer les compétences attendues pour exercer votre nouveau métier dans la big data !