Quelles sont les principales différences entre data scientist et data analyst ?

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Les profils de data scientist et de data analyst sont parmi les plus demandés dans le domaine de l’IT et plus particulièrement du big data. Ces experts de la donnée gèrent les collectes, les extractions, la modélisation et l’analyse des informations obtenues. Ces deux profils ont également de bonnes compétences en programmation. Leurs points communs font qu’ils sont souvent confondus par les étudiants, mais aussi par les professionnels et entreprises de l’IT. Pourtant, malgré leurs similitudes, ces deux spécialistes de la data ont des expertises, missions, responsabilités ainsi qu’une rémunération très spécifiques. Pour vous aider à bien les distinguer, voici les principales différences entre le data analyst et le data scientist.

La différence principale entre data analyst et data scientist 

La différence majeure entre le data scientist et le data analyst est identifiable à partir de leur titre : le premier est un scientifique, l’autre un analyste.
Le data scientist va manager les données depuis leur collecte jusqu’à leur mise à disposition à d’autres membres de l’équipe (dont le data analyst). Concrètement, le data scientist va intervenir en premier sur les ensembles de données brutes. Il va les trier, gérer leur stockage et surtout concevoir des outils de modélisation pour faciliter leur analyse. Il peut passer jusqu’à 60 % de son temps uniquement à nettoyer les données à l’aide de langages de programmation comme Python ou R.

Le data analyst va recevoir les informations préalablement traitées par le data scientist. Il va davantage utiliser ses compétences en mathématiques et programmation (notamment en langages de requête comme SQL) pour générer des rapports et identifier des tendances. Cette discipline se concentre sur la réalisation d’analyses statistiques pour répondre à des problématiques, anticiper les évolutions et ainsi définir des stratégies (principalement commerciales).

Même si le data analyst intervient généralement après les travaux du data scientist, il n’y a pas de lien hiérarchique entre eux. Souvent ils appartiennent d’ailleurs à des services différents de leurs entreprises. Les scientifiques des données font la plupart du temps partie des secteurs de la R&D, de l’informatique ou du technique.
Les analystes de données dépendent davantage des services stratégiques et commerciaux comme la vente,le marketing ou encore la communication. Cette différence de rattachement  s'explique aussi par le fait que leurs missions sont très variées.

Les différentes missions du data analyst et du data scientist

Les missions du data analyst 

Les principales missions du data analyst sont :

  • l’exploration et l’analyse des données préparées par le data scientist ;

  • la conception de requêtes SQL pour répondre aux questions fonctionnelles ;

  • la définition de nouvelles métriques pour comprendre l’évolution de l’activité ;

  • l’identification de similitudes et corrélations pour découvrir les tendances ;

  • la détection d’éventuelles problématiques liées à la qualité des données ;

  • la création de rapports statistiques à l’aide notamment d’outils de reporting.

Les missions du data scientist 

Les tâches du data scientist consistent en :

  • la découverte et l’exploitation des données brutes ;

  • l’identification de questions et réflexions grâce aux données ;

  • l’apurement, le tri et la classification des data ;

  • le développement de nouvelles méthodes analytiques et de modèle de machine learning ;

  • la réalisation de tests de cohérence ;

  • la conception de rapports et de visualisations pour faciliter la seconde analyse de données.

Les compétences du data analyst et du data scientist 

Les compétences communes du data analyst et du data scientist 

Les deux spécialistes des data ont des missions qui se recoupent notamment au niveau de l’analyse et exploitation des informations. Ils ont donc des compétences communes dans :

  • la maîtrise des mathématiques et statistiques ;

  • les algorithmes et techniques de visualisation ;

  • la maîtrise de l’ingénierie logicielle ;

  • la communication écrite et orale pour partager leurs rapports et analyses à leurs collaborateurs.

Les compétences du data analyst 

En plus des compétences précédentes, le data analyst maîtrise et utilise :

  • l’interrogation des données à l’aide de langages de requêtes notamment SQL ;

  • l’analyse des données et prévisions à l’aide d’Excel (outils de visualisation, tableaux croisés dynamiques, etc.) ;

  • la création de tableaux de bord avec des logiciels d’informatique décisionnelle ;

  • divers types d’analyses prédictives ou prescriptives.

Les compétences du data scientist

Le data scientist est un expert des données qui :

  • exploite des langages et plateformes comme R, Python, MatLab ;

  • gère des entrepôts de données comme Apache Hive et Pig ;

  • maîtrise les algorithmes de machine learning, d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturelle (avec par exemple, des outils comme Tensorflow) ;

  • explore les données à l’aide d’API ou de création de pipelines ETL.

Les formations spécifiques pour devenir un data analyst ou data scientist 

Ces deux métiers de la data demandent généralement des bac + 5 avec le plus souvent un grade d’ingénieur. Il s’agit de professions relativement récentes et la majorité des data scientist ou analyst en poste sont issus de cursus en ingénierie informatique, marketing ou management. Les scientifiques des données ont généralement des diplômes d’études supérieures plus élevés que les analystes de données

Cependant, face à la demande croissante  et très importante pour ces métiers du big data , des formations spécifiques de data scientist et data analyst ont été créées. Elles sont généralement accessibles à partir d’un bac + 2. Les diplômes les plus populaires et recherchés sur le marché IT sont le :

  • DU Analyst Data Science,

  • master Data Analyst, 

  • DU Data Science,

  • MS (master spécialisé) data science.

La rémunération du Data analyst vs. Data scientist 

Le salaire du data analyst

En France, un data analyst débutant touche entre 35 000 et 38 000 euros  bruts par an. Après quelques années d’expérience, il peut atteindre entre 45 000 et 55 000 voire 60 000 euros bruts annuel. Ces chiffres sont issus d’entreprises cotées au CAC 40.

Pour comparaison, aux USA, un data analyst perçoit environ 60 000 dollars par an (environ 56 000 euros), selon plusieurs sources. (PayScale, Glassdoor ou Salary.com).
Ces salaires varient suivant le domaine d’expertise de l’analyste, son expérience et la structure qui l’emploie.

Le salaire du data scientist

Un data scientist débutant touche également entre 35 000 et 55 000 euros bruts par an sur le marché IT Français. Après quelques années d’expérience, il peut percevoir entre 45 000 et 60 000 euros bruts annuel.

Aux USA, la différence est beaucoup plus importante. En effet, un data scientist expérimenté va dépasser les 100 000 dollars, soit plus de 93 000 euros par an.

Le faible écart  de rémunération sur le marché français s’explique aussi par le nivellement des diplômes et surtout par la confusion entre les deux professions. De nombreuses entreprises cherchent à recruter des data analysts pour assurer les fonctions de data scientists et vice versa. Mais, à présent vous devez mieux comprendre les différences entre ces deux professions et demander une rémunération adéquate !

N’hésitez pas à également partager vos avis sur ces professions et leurs différences sur le forum IT.

Sources et liens utiles :

DataScientest "Data Scientist vs Data Analyst : quelles différences ?"

Freelance Talks

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