La distinction entre Science des Données et Analyse de Données, et le choix entre ces deux disciplines, est une question fréquemment posée.
On dit souvent que les données sont la nouvelle monnaie. Dans un monde où les données sont au cœur de tout, comme c’est le cas actuellement, la plupart des organisations, voire toutes, s’appuient fortement sur les données pour prendre des décisions éclairées concernant des aspects essentiels de leurs activités.
L’ensemble du processus, de la collecte d’informations au traitement et à l’analyse pour extraire des données précieuses, crée diverses opportunités d’emploi pour les professionnels maîtrisant la manipulation de données. Dans ce contexte, la Science des Données et l’Analyse de Données sont deux domaines majeurs impliqués dans le traitement et l’analyse de données.
Mais en quoi consistent exactement une carrière en science des données et une carrière en analyse de données ? S’agit-il de la même chose ? Quelles sont leurs différences ? Quelles compétences de base sont nécessaires pour exercer l’un ou l’autre de ces métiers ?
En répondant à ces questions, cet article vous aidera à déterminer quelle voie choisir entre l’Analyse de Données et la Science des Données. Je suis certain que vous êtes aussi impatient que moi d’en apprendre davantage !
Examinons les principaux éléments à prendre en compte avant de décider entre ces deux voies.
Ces éléments comprennent :
- La description de poste en science des données comparée à celle de l’analyse de données.
- Les responsabilités spécifiques dans chacun de ces domaines.
- Les compétences requises en science des données par rapport à celles de l’analyse de données.
- L’adéquation de vos centres d’intérêt avec ces domaines.
Description du poste
Science des données
Les spécialistes de la science des données collectent des données provenant de diverses sources au sein d’un secteur d’activité. Ils combinent ensuite l’informatique, l’analyse prédictive, les statistiques et l’apprentissage automatique pour analyser ces vastes ensembles de données. Cela leur permet de comprendre les performances et la structure fonctionnelle de l’entreprise, et de proposer des solutions adaptées à ses besoins.
Les scientifiques des données identifient des questions que vous n’aviez peut-être même pas envisagées ; ils cherchent avant tout à obtenir des réponses. L’objectif est de repérer un domaine d’étude potentiel ou, mieux encore, d’innovation !
Analyse des données
Ce domaine implique le traitement et l’analyse statistique des informations existantes pour révéler des données exploitables. Les analystes de données mettent au point des méthodes pour recueillir, traiter et organiser les données afin de comprendre les problèmes en question.
Les experts utilisent des outils d’analyse de données tels que Python, R, Microsoft Excel et Tableau pour atteindre leurs objectifs. De plus, ils vérifient la précision et la qualité des données. Ils les analysent ensuite pour élaborer des modèles permettant de présenter ces données à un public cible. La méthode de présentation à l’aide de modèles permet au public de comprendre rapidement les données présentées et de prendre des décisions facilement.
Responsabilités spécifiques
Les responsabilités d’un data scientist
Un data scientist nettoie, traite et manipule les données brutes collectées. Il utilise divers outils statistiques pour extraire des informations pertinentes de ces données. Les experts en science des données conçoivent des processus de modélisation des données qui développent des algorithmes et des modèles prédictifs pour effectuer des analyses personnalisées.
De plus, la science des données comprend l’exploration de données et la collecte de grands ensembles de données structurées et non structurées provenant de multiples sources pertinentes. En tant que data scientist, vous êtes responsable de la conception et de l’évaluation de modèles statistiques avancés pour interpréter ces données. La construction de modèles prédictifs et d’algorithmes d’apprentissage automatique capables de traiter d’importants volumes de données fait également partie des responsabilités d’un scientifique des données.
Les données traitées doivent ensuite être analysées et représentées graphiquement sous forme de tableaux de bord et de rapports à l’aide de tableaux et de graphiques. Cette représentation visuelle permet aux parties prenantes de saisir rapidement les tendances et les schémas des données avant de prendre des décisions. Ce processus est appelé visualisation de données. Les Data Scientists collaborent fréquemment avec des ingénieurs de données et des analystes de données, selon les besoins, pour formuler une analyse des résultats.
Les responsabilités d’un analyste de données
Les responsabilités dans le domaine de l’analyse de données ne sont pas fondamentalement différentes de celles de la science des données.
Ils exploitent des données pertinentes pour préparer des rapports décrivant des schémas et des tendances précis. Un analyste de données doit comprendre le rôle et les exigences de l’entreprise pour rationaliser l’ensemble du processus d’analyse des données. Il utilise également des outils automatisés pour collecter ces exigences à partir de sources de données primaires et secondaires.
Après avoir collecté les données, il les traite en éliminant les données corrompues, en corrigeant les erreurs de code et tout problème associé.
Les analystes de données évaluent également la qualité et la pertinence des données.
De plus, ils créent et gèrent des bases de données pour réorganiser les données dans des formats lisibles.
Les analystes de données utilisent des outils statistiques pour diagnostiquer et effectuer des prédictions en identifiant, analysant et interprétant des schémas et des tendances dans des ensembles de données complexes.
Ces professionnels attribuent une valeur numérique aux fonctions critiques de l’entreprise afin d’évaluer et de comparer les performances de l’entreprise au fil du temps.
À l’instar des scientifiques des données, ils collaborent également avec des développeurs, des ingénieurs et des responsables pour identifier les possibilités d’amélioration des processus.
Examinons maintenant les compétences essentielles requises dans les deux domaines.
Compétences requises
Science des données
Ce domaine nécessite de solides connaissances en mathématiques, en statistiques avancées, en modélisation prédictive, en apprentissage automatique et, bien sûr, une maîtrise des compétences en programmation, notamment :
- La maîtrise des outils de visualisation de données tels que Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js et QlikeView, entre autres.
- Une expertise dans les langages de programmation tels que R, Python et Scala.
- La maîtrise de Hadoop et Spark, des outils de Big Data.
Analyse des données
Tout aussi important, un analyste de données doit posséder des connaissances en statistiques, en bases de données, en modélisation et en analyse prédictive. De plus, il est important d’être un bon résolveur de problèmes et de posséder des compétences telles que :
- La maîtrise d’Excel et la capacité de concevoir et de développer des bases de données SQL pour manipuler les données.
- La connaissance des langages de programmation comme Python et R pour les statistiques.
- De solides compétences en mathématiques pour collecter, mesurer, organiser et analyser des données.
- Une expertise dans l’utilisation de packages de création de rapports, y compris les frameworks JavaScript, XML ou ETL.
Formation
Au-delà de l’expertise technique, une licence dans un domaine pertinent lié aux compétences statistiques et analytiques ou à l’informatique sera utile pour un analyste de données. Vous pouvez également suivre un cours de certification en science des données ou un Bootcamp approprié. Travailler sur des projets personnels constitue un avantage supplémentaire qui vous aidera à acquérir des compétences suffisantes pour un poste.
D’autre part, un scientifique des données doit être titulaire d’un diplôme de niveau supérieur ou d’une maîtrise en mathématiques ou en informatique.
Centres d’intérêt
Aimez-vous travailler sur l’informatique mathématique ou la pensée systémique ? De manière générale, appréciez-vous la création de systèmes qui consomment des données ? La science des données vous conviendrait parfaitement. En effet, les scientifiques des données sont principalement chargés de la création de systèmes d’analyse de données et utilisent des compétences en apprentissage automatique pour créer des modèles d’analyse prédictive. De plus, ils conçoivent le système de collecte de données de l’entreprise et utilisent une approche informatique pour définir les processus.
Sinon, si vous aimez atteindre des objectifs en explorant des données de manière approfondie et en en extrayant des schémas ou des tendances, l’analyse de données est un excellent choix pour vous.
Niveau hiérarchique 🕵️♂️
Comparée à l’Analyse de Données, la Science des Données a un niveau hiérarchique plus élevé. De même, en termes de salaire, les data scientists gagnent généralement plus que les data analysts. Aux États-Unis, leurs salaires moyens sont respectivement de 110 000 $ et 65 300 $. Un domaine lucratif, n’est-ce pas ? 😊
Cependant, il existe plus de postes vacants pour les analystes de données que pour les scientifiques de données.
Alors, quelle est la meilleure option pour vous ? 🤔
Après avoir examiné les différences entre la science des données et l’analyse de données, vous êtes désormais mieux placé pour décider laquelle des deux voies vous convient le mieux.
Vous devriez probablement reconsidérer vos principaux objectifs de carrière, vos centres d’intérêt et, surtout, vos compétences.
Quel que soit le chemin que vous choisirez, les deux domaines sont avantageux. De plus, vous ne ferez jamais d’erreur en travaillant avec des données, quel que soit votre choix de carrière.
Vous pouvez en savoir plus sur les formations en analyse de données disponibles si vous optez pour cette voie. Vous pouvez également vous renseigner sur les outils de science des données que vous utiliserez si vous choisissez de suivre cette voie.
Bonne chance !