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Vous êtes intéressé par une carrière dans les données, mais vous ne savez pas quelle voie emprunter ? Vous avez peut-être entendu parler à la fois d’analystes de données et de scientifiques de données, mais vous ne savez pas ce qui distingue ces carrières.
Alors que les analystes de données et les scientifiques de données travaillent avec des données pour extraire des informations et résoudre des problèmes, le les façons dont ils le font sont différentes. Les analystes de données se concentrent généralement sur l’exploration des données, l’identification des tendances et la création de visualisations pour communiquer leurs résultats. D’autre part, les scientifiques des données ont souvent une approche plus exploratoire et expérimentale, utilisant l’analyse statistique et l’apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs et développer des informations qui peuvent éclairer les décisions commerciales.
Explorons les principales différences entre les rôles d’analystes de données et de scientifiques de données, les compétences requises pour les deux, et si l’un ou l’autre cheminement de carrière peut vous convenir.
Analyste de données contre Data Scientist : côte à côte-Side Comparaison
Analyste de données et Data Scientist : quelle est la différence ?
Bien que les analystes de données et les data scientists travaillent tous les deux avec des données, il existe des différences significatives dans leurs rôles, responsabilités et les compétences requises. Détaillons leurs différences plus en détail ci-dessous.
Analyste de données
Les analystes de données se concentrent sur l’analyse des données pour identifier les modèles, les tendances et les informations qui aident les actionnaires à prendre des décisions basées sur les données. Ils travaillent avec des ensembles de données structurés et utilisent généralement des outils tels que SQL et Excel pour manipuler et analyser les données.
Ci-dessous, nous détaillerons les principales responsabilités du rôle d’analyste de données.
L’une des principales responsabilités d’un analyste de données est de nettoyer et de préparer les données pour l’analyse. Cela implique d’identifier et de corriger les erreurs dans les ensembles de données, de traiter les valeurs manquantes et de transformer les données en un format utilisable. Les analystes de données doivent être compétents dans la gestion et la manipulation des données pour s’assurer que les données avec lesquelles ils travaillent sont exactes et complètes.
Création de rapports et de visualisations
Les analystes de données sont responsables de la création de rapports et des visualisations qui communiquent leurs conclusions aux parties prenantes. Ils utilisent des outils tels que Tableau et Power BI pour créer des tableaux, des graphiques et des tableaux de bord qui rendent les données accessibles à des publics non techniques. Les analystes de données doivent avoir de solides compétences en communication pour s’assurer que leurs informations sont communiquées efficacement aux parties prenantes.
Analyse descriptive
Les analystes de données se concentrent sur l’analyse descriptive, qui implique l’analyse de données antérieures pour identifier des modèles et tendances. Ils utilisent des méthodes statistiques pour analyser les données et tirer des conclusions qui aident les dirigeants et les actionnaires à prendre des décisions éclairées. L’analyse descriptive est souvent utilisée pour répondre à des questions telles que « que s’est-il passé ? » et”pourquoi est-ce arrivé?”
Les analystes de données se concentrent sur la gestion et l’interprétation des données, tandis que les scientifiques de données créent des modèles et génèrent des informations basées sur les données.
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Scientifiques de données
Les scientifiques des données, quant à eux, se concentrent sur la création de modèles prédictifs et l’utilisation de techniques d’analyse avancées pour générer des informations qui génèrent des résultats commerciaux. Ils travaillent avec des ensembles de données structurés et non structurés et utilisent des outils tels que Python et R pour manipuler et analyser les données.
Parlons des principales responsabilités d’un scientifique des données.
Les scientifiques des données utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs qui peuvent être utilisés pour prendre des décisions éclairées. Ils utilisent des techniques telles que l’analyse de régression, les arbres de décision et les réseaux de neurones pour analyser les données et faire des prédictions. L’apprentissage automatique est souvent utilisé pour répondre à des questions telles que”qu’est-ce qui est susceptible de se passer ?”et”que devrions-nous faire ?”
Exploration des données
Les scientifiques des données passent beaucoup de temps à explorer les données pour identifier les modèles et les tendances qui peuvent être utilisés pour générer des informations. Ils utilisent des techniques telles que le regroupement, la réduction de dimensionnalité et la sélection de caractéristiques pour analyser les données et identifier les variables pertinentes. L’exploration des données est une étape cruciale du processus de science des données, car elle aide les scientifiques des données à identifier les modèles et les relations qui peuvent éclairer leurs modèles.
Analyse prescriptive
Les scientifiques des données se concentrent sur l’analyse prescriptive, qui implique l’utilisation de données pour faire des recommandations et éclairer la prise de décision. Ils utilisent des techniques telles que l’optimisation, la simulation et l’analyse décisionnelle pour identifier le meilleur plan d’action. L’analyse prescriptive est souvent utilisée pour répondre à des questions telles que”que devrions-nous faire ensuite ?”et”quel est le meilleur résultat possible ?”
Les analystes de données et les scientifiques de données peuvent avoir différents cheminements de carrière, en fonction de leurs compétences, de leurs intérêts , et les objectifs de carrière. Vous trouverez ci-dessous quelques-uns des cheminements de carrière courants pour chaque rôle.
Analyste de l’informatique décisionnelle : dans ce rôle, les analystes de données utilisent leurs compétences pour aider les organisations à prendre des décisions basées sur les données. Ils conçoivent, créent et maintiennent des tableaux de bord, des rapports et d’autres outils qui fournissent des informations sur les performances de l’entreprise. Ingénieur de données : les ingénieurs de données créent et maintiennent une infrastructure de données que les analystes de données peuvent utiliser. Ils conçoivent et développent des pipelines de données, des systèmes de stockage de données et d’autres technologies qui permettent aux analystes de données d’extraire des informations à partir de données. Scientifique des données : certains analystes de données passent à des rôles de science des données à mesure qu’ils acquièrent plus d’expérience et développent des compétences supplémentaires. Dans ce rôle, ils se concentrent sur le développement de modèles prédictifs et l’utilisation de techniques d’analyse avancées pour générer des informations.
Data Scientists
Ingénieur en apprentissage automatique : les ingénieurs en apprentissage automatique travaillent à la création et au déploiement de modèles d’apprentissage automatique dans des environnements de production. Ils conçoivent et développent des algorithmes, gèrent des pipelines de données et collaborent avec des scientifiques des données et des ingénieurs logiciels pour développer des solutions évolutives. Responsable de la science des données : les responsables de la science des données supervisent des équipes de scientifiques des données et travaillent avec les parties prenantes pour définir les projets et les priorités de la science des données. Ils s’assurent également que l’équipe a accès aux outils et aux ressources dont ils ont besoin pour réussir.Chercheur : les chercheurs travaillent dans le milieu universitaire ou dans les secteurs public/privé pour faire progresser le domaine de la science des données. Ils mènent des recherches originales et développent de nouveaux algorithmes et techniques qui repoussent les limites de ce qui est possible sur le terrain.
Il est important de noter que ces cheminements de carrière ne s’excluent pas mutuellement et que de nombreux professionnels de l’industrie des données peuvent occuper plusieurs de ces postes tout au long de leur carrière. De plus, certaines organisations peuvent avoir des titres de poste ou des responsabilités différents pour ces rôles en fonction de leurs besoins spécifiques et de leur secteur d’activité. Dans l’ensemble, les parcours de carrière des analystes de données et des data scientists sont dynamiques et peuvent offrir un large éventail d’opportunités de croissance et de développement.
Data Analyst vs Data Scientist : 9 faits incontournables
Data les analystes travaillent principalement avec des données structurées, tandis que les data scientists traitent souvent des données non structurées ou semi-structurées. Les data analysts utilisent des outils comme SQL et Excel pour l’analyse des données, tandis que les data scientists utilisent des langages de programmation comme Python et R, ainsi que des outils comme Hadoop et Spark.Les analystes de données se concentrent généralement sur l’analyse descriptive, tandis que les scientifiques de données effectuent des analyses prédictives et prescriptives.Les analystes de données travaillent souvent avec des parties prenantes commerciales pour comprendre leurs besoins en données, tandis que les scientifiques de données travaillent avec des parties prenantes techniques et non techniques. Baccalauréat dans un domaine connexe, tandis que les scientifiques des données ont généralement besoin d’une maîtrise ou d’un doctorat en science des données ou dans un domaine connexe. beaucoup de temps à préparer et à nettoyer les données, tandis que les data scientists passent plus de temps sur la construction et le test de modèles. Les analystes de données peuvent travailler sur une variété de tâches, de la génération de rapports au développement de tableaux de bord, tandis que les data scientists se concentrent souvent sur la résolution de problèmes spécifiques en utilisant d’autres techniques avancées. Les analystes de données peuvent travailler avec des ensembles de données plus petits, tandis que les data scientists travaillent souvent avec des ensembles de données plus grands et plus complexes.
Analyste de données ou scientifique de données : quelle carrière vous convient le mieux ?
Lorsque vous décidez de poursuivre une carrière d’analyste de données ou de scientifique de données, il est important de prendre en compte les avantages et les inconvénients de chacun rôle.
Nécessite généralement un niveau d’éducation inférieur à celui des data scientists, ce qui peut signifier un parcours plus court et moins coûteux vers une carrière dans les données. offrir un meilleur équilibre entre vie professionnelle et vie privéeAvoir des opportunités de travailler dans une variété d’industries et de domaines, y compris les soins de santé, la finance et la vente au détailTravailler souvent plus étroitement avec les actionnaires de l’entreprise, offrant la possibilité d’acquérir un sens aigu des affaires et de développer des compétences interpersonnelles
Analyste de données : Inconvénients
Peut avoir moins d’opportunités d’avancement professionnel que les data scientistsPeut avoir un champ de responsabilités plus limité et un éventail plus restreint de compétences techniquesPeut avoir un flux de travail plus répétitif, se concentrant sur la génération de rapports et de tableaux de bord plutôt que sur la résolution de problèmes complexes
Data Scientist : Avantages
Avoir la possibilité de travailler sur des technologies de pointe et de résoudre des problèmes complexes à l’aide de techniques avancées Gagner généralement des salaires plus élevés que les analystes de données, reflétant leurs niveaux d’éducation plus élevés et leurs compétences plus spécialisées. h3 Scientifique des données : Inconvénients
Peut nécessiter un niveau d’études plus élevé et une formation plus spécialisée, ce qui peut être coûteux et chronophage. Peut avoir un flux de travail moins prévisible et moins d’équilibre entre vie professionnelle et vie privée que les analystes de données. actionnaires de l’entreprise et développer son savoir-êtrePeut nécessiter plus d’expérience avant de se voir confier des projets à forts enjeux
Êtes-vous le prochain Data Analyst ou Data Scientist ?
En fin de compte, la décision entre un rôle d’analyste de données et un rôle de data scientist dépend de vos compétences, de vos intérêts et de vos objectifs de carrière. Si vous aimez analyser les données pour trouver des modèles et des tendances, créer des rapports et des visualisations, et que vous avez une base solide en SQL et en outils de visualisation de données, alors un rôle d’analyste de données peut vous convenir. Si vous êtes intéressé par le développement et le test d’algorithmes complexes, la création de modèles prédictifs et l’analyse de grands ensembles de données pour générer des informations qui conduisent à des résultats commerciaux, alors un rôle de data scientist peut être mieux adapté.
Data Analyst vs Data Scientist: quelle est la différence ? FAQ (Foire aux questions)
Quelle est la principale différence entre un analyste de données et un data scientist ?
Bien que les deux rôles travaillent avec des données, les analystes de données sont généralement se concentrer sur l’exploration des données, l’identification des tendances et la création de visualisations pour communiquer leurs résultats. Les scientifiques des données, en revanche, ont souvent une approche plus exploratoire et expérimentale, utilisant l’analyse statistique et l’apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs et développer des informations pouvant éclairer les décisions commerciales.
Quels types d’outils les analystes de données et les scientifiques de données utilisent-ils ?
Les analystes de données utilisent souvent des outils tels que SQL et Excel pour l’analyse des données, tandis que les scientifiques de données utilisent des langages de programmation tels que Python et R, ainsi que des outils tels que Hadoop et Spark.
De quel type de compétences les analystes de données et les data scientists ont-ils besoin ?
Les deux rôles nécessitent de solides compétences analytiques et de résolution de problèmes, ainsi que capacité à communiquer efficacement des informations aux actionnaires et aux parties prenantes. Les analystes de données ont souvent besoin de compétences en visualisation de données, en statistiques et en gestion de bases de données, tandis que les data scientists ont besoin de compétences en apprentissage automatique, en modélisation de données et en génie logiciel.
Quel type de formation est requis pour une carrière en tant qu’analyste de données ou scientifique de données ?
Les analystes de données ont généralement besoin d’un baccalauréat dans un domaine connexe, tandis que les scientifiques de données ont généralement besoin d’une maîtrise ou d’un doctorat. diplôme en science des données ou dans un domaine connexe.
Quel type de travail les analystes de données et les scientifiques de données effectuent-ils quotidiennement ?
Les analystes de données peuvent travailler sur une variété de tâches, de la génération de rapports au développement de tableaux de bord, tandis que les scientifiques des données se concentrent souvent sur la résolution de problèmes spécifiques à l’aide de l’apprentissage automatique et d’autres techniques avancées.
Quels types d’entreprises ou d’industries les analystes de données et pour qui travaillent les scientifiques de données ?
Les analystes de données travaillent souvent dans des départements tels que le marketing, la finance ou les opérations, tandis que les scientifiques de données peuvent travailler dans divers secteurs et domaines.
Quel rôle rapporte généralement un salaire plus élevé : analyste de données ou scientifique de données ?
Les scientifiques de données reçoivent généralement des salaires plus élevés que les analystes de données, ce qui reflète leurs niveaux d’éducation plus élevés et leurs compétences plus spécialisées.
Un rôle est-il plus demandé qu’un autre ?
Les analystes de données et les scientifiques de données sont en h demande, alors que les organisations de divers secteurs cherchent à tirer parti des données pour générer des résultats commerciaux.
Une personne peut-elle passer d’un analyste de données à un scientifique des données, ou vice versa ?
Il est possible de passer d’un rôle à l’autre, mais cela peut nécessiter une éducation ou une formation supplémentaire pour acquérir les compétences nécessaires pour le nouveau rôle.
Comment les analystes de données et les données les scientifiques collaborent avec d’autres départements ou parties prenantes au sein d’une organisation ?
Les analystes de données travaillent souvent en étroite collaboration avec les parties prenantes de l’entreprise pour comprendre leurs besoins en données et développer des informations qui éclairent la prise de décision. Les scientifiques des données peuvent travailler avec des parties prenantes techniques telles que des ingénieurs logiciels et des ingénieurs de données pour créer des modèles d’apprentissage automatique, ainsi qu’avec des parties prenantes non techniques telles que des chefs de produit et des analystes commerciaux pour s’assurer que les modèles répondent à des problèmes commerciaux pertinents.