Depuis quelques années maintenant, les offres d’emplois et de formations de data analyst ou data scientist ont fait leur apparition. Le développement du big data et la numérisation de la société ont en effet créé des besoins en matière d’analyse et de traitement des données. Mais quelles différences y a-t-il entre ces deux professions et sont-elles vraiment accessibles à tout le monde ?

Métiers à forte valeur ajoutée et très recherchés par les entreprises depuis plusieurs années, le data analyst et le data scientist sont souvent confondus. Pourtant, chaque professionnel a ses spécificités et ses compétences bien distinctes. Découvrez ces experts de la data science.

Qu’est-ce qu’un data scientist ?

Le data scientist travaille sur un ensemble de données non définies. Professionnel de l'extraction de données, il est à la fois statisticien, programmeur, mathématicien et a une vision marketing très marquée. Le data scientist va développer des modèles de prédiction pour aider à la prise de décision stratégique de la part de ses supérieurs. Grâce à son travail, l'entreprise va pouvoir définir des tendances et développer des produits ou services en fonction de ses modélisations. Ses missions ne se limitent pas à la conception de méthodes d'analyses. Le data scientist est également responsable des questions de stockage de données et de leur utilisation.

 

Data analyst : quelles différences avec le data scientist ?

Le data analyst est lui aussi un expert de la donnée. Mais, contrairement au data scientist, le data analyst va travailler sur des données déjà extraites et segmentées. En les analysant, il va tenter de les comprendre et de répondre aux questions que son entreprise lui a posées. Le data analyst va s'appuyer sur différents types de données pour proposer une solution à ses supérieurs ou son client. Il est à mi-chemin entre la technique et le marketing. Le métier de data analyst est par ailleurs plus accessible que celui de data scientist. En effet, le data scientist nécessite de solides bases en mathématiques, en statistiques, en programmation et en algorithmes. Il maîtrise le machine learning et la visualisation des données.

Se former au métier de data analyst

Avec la numérisation de la société et l'essor du big data, de nombreuses entreprises, dans tous les secteurs d'activité, sont à la recherche notamment de data analyst, pour les aider à donner de la valeur ajoutée à leurs informations. Pour cela, il existe des établissements d'enseignement supérieur et de formation professionnelle comme Data ScienceTech Institute, qui permettent de se former en session courte mais intensive aux métiers de la data. Data ScienceTech Institute délivre trois programmes de formation enregistrés au RNCP de niveau 7 (master) en Data Science, Data Analytics et en Data Engineering. À l'issue de la formation, les étudiants recevront le diplôme « Expert en Sciences des Données ». L'ensemble des cours est dispensé en anglais, soit à temps complet sur un des deux campus existants ou en ligne, soit à temps partiel via le dispositif SPOC, qui permet de suivre les cours en ligne et à son rythme. Ouverte toute l'année, l'école dispense aux étudiants à plein temps six mois de cours et six mois de stage. L'alternance est également possible. Grâce à son corps professoral et à ses partenaires industriels, de nombreux projets appliqués sont réalisés au cours de la formation.