Les postes de Data Scientist et Data Analyst nécessitent et impliquent des compétences et responsabilités différentes. Bien que certaines personnes choisissent de poursuivre les deux carrières, ces dernières sont souvent considérées comme des voies distinctes. 

De manière générale, si les Data Analysts n’ont pas besoin d’être de bons codeurs, ils doivent tout de même pouvoir utiliser les outils de visualisation nécessaires pour parcourir des ensembles de données. Il faut aussi qu’ils aient la capacité d’observer des tendances ou événements dans l’entreprise. À l’inverse, les Data Scientists doivent être d’excellents codeurs, capables de créer des algorithmes, d’exécuter des techniques de modélisation avancées et de faire des prédictions et/ou évaluations pour le compte des entreprises. En bref, sous des apparences parfois trompeuses, le Data Analyst et le Data Scientist se complètent autant qu’ils diffèrent.

Quel est le rôle du Data Analyst ?

Le Data Analyst est formé à des outils comme Microsoft Power BI pour rassembler des ensembles de données. Après les avoir collectées, il les analyse pour déterminer les circonstances dans lesquelles se trouve son entreprise. Il peut alors faire des hypothèses et tirer des conclusions vis-à-vis de ses observations, afin de comprendre la situation.

De leur côté, ces données aident les entreprises à prendre des décisions stratégiques importantes.

Quel est le rôle du Data Scientist ?

Le Data Scientist utilise le codage, les mathématiques avancées et les statistiques pour créer des modèles et algorithmes. Il se sert de ces outils pour répondre aux questionnements des entreprises ou pour décrire des situations précises, en utilisant les immenses quantités de données dont ces dernières disposent.

La Data Science a aussi la particularité d’utiliser à la fois les données passées et présentes pour répondre aux problématiques de l’avenir. Grâce à l’analyse prescriptive, qui consiste en la recherche de solutions alternatives, ou à l’analyse prédictive, qui prédit les résultats potentiels, les Data Scientists jonglent ainsi avec des montagnes d’informations.

Quelles sont les compétences du Data Analyst et du Data Scientist ?

Comme nous venons de le voir, il existe certaines subtilités entre les postes de Data Analyst et de Data Scientist. Mais qu’en est-il de leurs compétences ?

Les compétences du Data Analyst

Les analystes de données doivent être bons en mathématiques et en statistiques, même s’ils n’ont pas besoin d’être des experts en codage. Ainsi, des compétences en gestion de bases de données sont évidemment nécessaires, de même qu’en création de rapports, en SQL, etc. Côté diplôme, un baccalauréat peut suffire s’il est suivi d’une solide formation.

Les compétences du Data Scientist

Les Data Scientists doivent maîtriser le codage, en plus des mathématiques et des statistiques, notamment parce qu’ils utilisent ces capacités pour créer des modèles et des algorithmes prédictifs. En règle générale, il faut savoir qu’un apprentissage constant est nécessaire pour mener à bien ce travail. Faire face aux échecs est aussi une compétence essentielle de ce poste, car de nombreuses tentatives de résolution de problèmes se soldent par un revers.

Dans la majorité des cas, les Data Scientists sont souvent titulaires d’un master ou doctorat, puisqu’ils doivent répondre à des problèmes mathématiques pointus, tout en traduisant les résultats de manière à ce que les entreprises puissent les utiliser. En d’autres termes, les Data Scientists sont des professionnels précieux pour les sociétés qui souhaitent prendre des décisions éclairées.