Data Analyst vs Data Scientist – Trouvez la différence

Avec l'augmentation des emplois en science des données, une question se cache souvent dans l'esprit des aspirants : quelle est la différence entre un scientifique des données et un analyste de données ?

Est-ce que ces 2 sont les mêmes ?

De telles questions ont été une source de grande confusion chez les jeunes qui souhaitent réussir leur carrière dans la science des données. Aujourd'hui, nous sommes ici pour poser ces questions et clarifier tout le sujet pour vous !

Avant d'approfondir le profil de poste d'un Data Scientist et celui d'un Data Analyst, commençons par comprendre la différence fondamentale entre les 2 rôles professionnels.

Rôle du poste de scientifique des données - Les scientifiques des données sont des professionnels experts dotés d'une combinaison de compétences en codage, mathématiques, statistiques, analytiques et ML. Même lors d'un entretien en Data Science, la plupart des questions sont dans et autour de ces concepts. Ils explorent et examinent de grands ensembles de données provenant de sources multiples, les nettoient, les organisent et les traitent pour faciliter l'interprétation. Bien qu'ils puissent effectuer les tâches d'analyse d'un analyste, ils doivent également travailler avec des algorithmes ML avancés, des modèles prédictifs, des outils de programmation et statistiques pour donner un sens aux données et développer de nouveaux processus de modélisation des données. Un scientifique des données peut également être qualifié de chercheur de données ou de développeur de données, en fonction de l'ensemble de compétences et de la demande du poste.

Rôle d'analyste de données - Comme son nom l'indique, les analystes de données sont principalement impliqués dans les tâches quotidiennes de collecte et d'analyse de données. Ils doivent passer au crible les données pour identifier des informations significatives à partir des données. Ils examinent les problèmes commerciaux et essaient de trouver les réponses à un ensemble spécifique de questions à partir d'un ensemble de données donné. De plus, les analystes de données créent des représentations visuelles des données sous forme de graphiques, de tableaux, etc., pour faciliter la compréhension de chaque partie prenante impliquée dans le processus métier. Un analyste de données peut également être qualifié d'architecte de données ou d'administrateur de données ou d'ingénieur analytique, en fonction de l'ensemble de compétences et de la demande du poste.

À partir de cette description des deux profils de poste, il est clair qu'un Data Scientist s'occupe principalement de trouver du sens à partir d'incohérences (ensembles de données non structurés/semi-structurés), alors qu'un Data Analyst doit trouver des réponses à des questions basées sur les conclusions d'un Data Scientist. Scientifique. Cependant, il arrive parfois que les rôles professionnels se chevauchent, ce qui crée une zone grise. Et bien que les analystes de données et les scientifiques de données partagent certaines similitudes, il existe certaines différences essentielles entre les deux rôles.

Scientifique des données et analyste des données - Une comparaison

1. Responsabilités

Il y a une minute à peine, nous avons parlé en quelques mots des principales responsabilités professionnelles d'un Data Scientist et d'un Data Analyst. Maintenant, nous allons parler en détail de leurs responsabilités professionnelles respectives.

Scientifique des données :

• Créer et définir des programmes pour la collecte de données, la modélisation, l'analyse et la création de rapports.
• Effectuez des opérations de nettoyage et de traitement des données pour extraire des informations précieuses des données.
• Développer des modèles de données personnalisés et des algorithmes ML pour répondre aux besoins de l'entreprise/du client.
• Extraire et analyser les données des bases de données de l'entreprise pour favoriser l'optimisation et l'amélioration des opérations commerciales (développement de produits, techniques de marketing et satisfaction de la clientèle).
• Utiliser les bons outils de visualisation de données et de modélisation prédictive pour stimuler la génération de revenus, les stratégies marketing, améliorer l'expérience client, etc.
• Développer de nouvelles méthodes ML et des modèles analytiques.
• Pour corréler différents ensembles de données, déterminez la validité des nouvelles sources de données et des méthodes de collecte de données.
• Coordonner et communiquer avec les équipes informatiques et de gestion d'entreprise pour mettre en œuvre des modèles de données et surveiller les résultats.
• Identifier de nouvelles opportunités commerciales et déterminer comment les résultats peuvent être utilisés pour améliorer les stratégies et les résultats commerciaux.
• Créer des outils/processus sophistiqués pour surveiller et analyser avec précision les performances des modèles de données.
• Développer des frameworks de test A/B pour tester le fonctionnement et la qualité des modèles.
• Assumer le rôle d'un visionnaire capable d'ouvrir de nouvelles possibilités à partir des données.

Analyste de données:

• Analyser et extraire des données commerciales pour identifier les corrélations et découvrir des modèles précieux à partir de points de données disparates.
• Travailler avec des modèles d'algorithmes centrés sur le client et les personnaliser pour répondre aux besoins individuels des clients.
• Créer et déployer des modèles personnalisés pour découvrir des réponses à des questions commerciales telles que les stratégies marketing et leurs performances, les goûts des clients et les modèles de préférences, etc.
• Pour cartographier et suivre les données de plusieurs systèmes afin de résoudre des problèmes métier spécifiques.
• Écrire des requêtes SQL pour extraire des données de l'entrepôt de données et identifier les réponses à des problèmes commerciaux complexes.
• Appliquer des méthodes d'analyse statistique pour effectuer des recherches et des analyses de données sur les consommateurs.
• Se coordonner avec les Data Scientists et les Data Engineers pour collecter de nouvelles données à partir de plusieurs sources.
• Concevoir et développer des rapports de visualisation de données, des tableaux de bord, etc., pour aider l'équipe de gestion d'entreprise à prendre de meilleures décisions commerciales.
• Effectuer des tâches d'analyse de routine ainsi que des analyses quantitatives au besoin pour soutenir le fonctionnement et la prise de décision de l'entreprise au quotidien.

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2. Compétences

Le rôle d'un Data Scientist est hautement spécialisé et polyvalent. Par conséquent, les Data Scientists ont pour la plupart des diplômes avancés tels qu'une maîtrise ou un doctorat. Selon KDnuggets, près de 88 % des Data Scientists sont titulaires d'un master, et au moins 46 % d'entre eux sont titulaires d'un doctorat. Jetons un coup d'œil aux exigences du rôle d'un Data Scientist :

• Un minimum d'un Master en Statistiques/Mathématiques/Informatique. Mieux si vous avez un doctorat.
• Maîtrise des langages de programmation tels que R, Python, Java, SQL, pour n'en nommer que quelques-uns.
• Connaissance approfondie des techniques de ML, y compris le clustering, les arbres de décision, les réseaux de neurones artificiels, etc.
• Connaissance approfondie des techniques et concepts statistiques avancés (régression, propriétés des distributions, tests statistiques, etc.).
• Expérience de travail avec des techniques statistiques et d'exploration de données (régression linéaire, forêt aléatoire, arbres, exploration de texte, analyse de réseaux sociaux, etc.).
• Expérience de travail et de création d'architectures de données.
• Expérience dans la manipulation d'ensembles de données et le développement de modèles statistiques.
• Expérience dans l'utilisation de services Web tels que S3, Spark, Redshift, DigitalOcean, etc.
• Expérience dans l'analyse de données provenant de fournisseurs tiers tels que Google Analytics, AdWords, Facebook Insights, Site Catalyst, Coremetrics, etc.
• Expérience de travail avec des outils de données/informatiques distribués tels que Map/Reduce, Hadoop, Spark, Hive, MySQL, etc.
• Expérience en visualisation de données à l'aide d'outils tels que ggplot, Tableau, Periscope, Business Objects, D3, etc.

Pour le poste d'analyste de données, l'exigence minimale est d'avoir un diplôme de premier cycle en STEM (sciences, technologie, ingénierie ou mathématiques). Avoir des diplômes supérieurs est excellent, mais ce n'est pas une nécessité. Si vous avez de solides compétences en mathématiques, en sciences, en programmation, en bases de données, en analyse prédictive et en modélisation de données, vous êtes prêt à partir. Voici une liste de toutes les exigences essentielles pour un analyste de données :

• Diplôme de premier cycle en mathématiques/statistiques/affaires avec un accent sur l'analyse.
• Maîtrise des langages de programmation tels que R, Python, Java, SQL, pour n'en nommer que quelques-uns.
• Une solide combinaison de compétences analytiques, de curiosité intellectuelle et de sens des affaires.
• Connaissance approfondie des techniques d'exploration de données et des technologies émergentes, notamment MapReduce, Spark, ML, Deep Learning, réseaux de neurones artificiels, etc.
• Expérience de travail avec la méthodologie agile.
• Expérience de travail avec Microsoft Excel et Office.
• Solides compétences en communication (tant à l'oral qu'à l'écrit).
• Capacité à gérer et gérer plusieurs priorités simultanément.

3. Salaire

Selon un rapport d'étude de PwC, d'ici 2020, il y aura environ 2,7 millions d'offres d'emploi pour les Data Scientists et les Data Analysts. Il stipule en outre que les candidats à ces postes doivent être en forme de «T», car ils doivent posséder non seulement des compétences techniques et analytiques, mais également des compétences générales, notamment la communication, le travail d'équipe et la créativité. Comme il est difficile de trouver de tels talents avec les bonnes compétences et que la demande de scientifiques et d'analystes de données dépasse largement l'offre, ces rôles promettent un beau package salarial.

Cependant, le métier de Data Scientist étant beaucoup plus exigeant que celui de Data Analyst, le salaire des Data Analysts est naturellement inférieur à celui des Data Scientists. Glassdoor soutient que le salaire annuel moyen des Data Scientists est de Rs. 10,00,000, alors que celui d'un analyste de données est de Rs. 4,82,041.

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Réflexions finales

Compte tenu de tous les points mentionnés ci-dessus, le titre de poste de Data Scientists et Data Analysts semble trompeusement similaire en raison des quelques similitudes dans les ensembles de compétences et les responsabilités professionnelles. Par exemple, si vous avez une formation STEM avec un flair en programmation, analyse et statistiques, vous êtes parfaitement adapté pour une carrière en science des données. Cependant, les différences subtiles entre les deux donnent lieu à la disparité importante du niveau de salaire.

Si vous n'arrivez toujours pas à faire un choix, simplifions les choses pour vous - supposons que vous soyez doué avec les chiffres, mais que vous ayez encore beaucoup à faire pour perfectionner vos compétences en codage et en modélisation de données, vous feriez mieux de commencer votre carrière en tant que Analyste de données. Progressivement, vous pourrez monter en compétence puis devenir Data Scientist. Ainsi, le métier de Data Analyst peut devenir un tremplin pour devenir Data Scientist. Dans l'ensemble, les options émergent et les choix de carrière très lucratifs, vous aurez donc une carrière prometteuse en science des données, peu importe ce que vous choisissez.