Data analyst vs Data scientist : quelles sont les différences fondamentales entre ces deux métiers ?

Tu te demandes ce qui différencie le Data analyst vs le Data scientist ? Cet article te permettra de comprendre les spécificités de chaque domaine, chaque métier.

Antoine Grignola
Co-fondateur de DataBird
Mis à jour le
7/6/2024

Tu te demandes ce qui différencie le Data analyst vs le Data scientist ? Cet article te permettra de comprendre les spécificités de chaque domaine, chaque métier.

Data analyst vs Data scientist : impossible d’opposer radicalement ces fonctions ! Ce sont deux profils complémentaires au cœur de la stratégie des données des entreprises. Ils sont étroitement liés tout en ayant des différences assez nettes en termes de compétences et d’approche des données.

Qu’est-ce que la Data analyse ?

La Data analyse repose sur l’analyse et le traitement de données en vue d’aider à la prise de décision sur un sujet précis.  

Les 5 enjeux principaux de la Data analyse sont :

  • Comprendre les objectifs et les indicateurs clés (KPI) des entreprises et métiers,  
  • Traiter un volume important de données et en comprendre la structure,
  • Mettre en évidence des relations entre les données pour obtenir une statistique,
  • Partager ses résultats de façon claire et compréhensible.

Data analyst : compétences et rôle

Le Data analyst est expert en traitement des données. Il sait les « faire parler » pour aiguiller les décideurs par rapport à leur sujet du moment.

La compétence de Data analyst n’est pas forcément un job à plein temps.

Tu peux très bien ajouter une brique de compétences en Data analyse à ton profil pour renforcer ta culture de la donnée en complément de ton expertise métier (ex. : juriste, DAF, responsable marketing…).



Le quotidien du Data analyst

Le Data analyst recherche les sources de données existantes et vérifie si elles sont pertinentes et exploitables. Il définit les règles de collecte et nettoyage des données. Il construit des modèles statistiques, crée des tableaux de bord et fournit des représentations graphiques.

Qu’est-ce que la Data science ?

La Data science est un ensemble de disciplines et processus qui permet de préparer et analyser les données, découvrir des informations, révéler et résoudre des problèmes.

Les 3 enjeux principaux de la Data science :

  • Comprendre les priorités business d’une organisation,
  • Développer des méthodologies pour établir des modèles,
  • Créer des processus et algorithmes pour structurer la donnée en information intelligible.

Définition et rôle du Data scientist

Le Data scientist est à la croisée des chemins entre le scientifique et le chercheur qui étudie de nouveaux moyens pour mieux exploiter les données.

Le quotidien du Data scientist

  • Nettoyer et structurer les bases de données,
  • Créer des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning, deep learning),
  • Vérifier et industrialiser ces modèles,
  • Communiquer les résultats de façon visuelle.

Data analyst vs Data scientist : les différences

Le Data analyst est ancré dans le présent et utilise les données les plus pertinentes actuellement. Le Data scientist est tourné vers le futur et utilise ses modèles prédictifs pour envisager des tendances à venir.  

Data analyst vs Data scientist : des compétences spécifiques

On a encore du mal à faire la différence entre Data analyst vs Data scientist, parce que ces métiers nécessitent les mêmes compétences en Big Data, systèmes d’exploitation, bases de données, statistiques et data visualisation.

Le Data analyst maîtrise aussi les bases de données telles que DMX ou SQL et les outils d’analyse statistique. Il a des compétences poussées en langages de programmation comme R ou SAS, et des outils visualisation comme Power BI.

De plus, on attendra d’un Data analyst des connaissances pointues liées au domaine dans lequel il souhaite exercer.

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Collaboration entre Data analyst et Data scientist

Data analyst et Data scientist ont des activités intimement liées :

  • le Data analyst applique de façon précise la science des données,
  • le Data scientist se nourrit des résultats d’analyses fournies par le Data analyst.

Dans le secteur bancaire par exemple, le Data analyst doit comprendre l’origine des données pour les analyser et échanger avec le Data scientist qui étudiera la mise en place d’un modèle pour détecter les tentatives de fraude.

Le Data analyst et le Data scientist ont tous deux la chance d’exercer des métiers bien rémunérés et recherchés par les entreprises.

Data analyst vs Data scientist : malgré leurs différences, ces deux métiers sont tout aussi riches et ancrés dans l’actualité. Se former en tant que Data analyst aujourd’hui, c’est s’offrir l’opportunité de remettre du sens et de la passion dans son métier !

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