Si vous recherchez un emploi bien rémunéré offrant de grandes perspectives de carrière, l’analyse des données ou la science des données pourraient être les deux professions les plus recommandées. Et ce n’est pas sans raison: le domaine des TI, en général, est considéré comme très rentable. Tout ce que vous avez à faire est de jeter un coup d'œil sur certains types de sites avec rapport de salaire pour obtenir des chiffres presque incroyables. Cela étant dit, cela cause toujours beaucoup de confusion - beaucoup de gens ont tendance à se confondre et ne savent pas faire la différence entre un analyste de données et un scientifique. Si vous rencontrez un problème similaire, ne vous inquiétez pas - cet article de comparaison «Data Analyst VS Data Scientist» est là pour vous aider.
En fin de compte, ce didacticiel vise à répondre à deux grandes questions : quelle est la différence entre les deux professions et laquelle devriez-vous choisir d’apprendre ? Cependant, pour pouvoir répondre à ces questions, nous devons d’abord établir des informations de base. Donc, au tout début, nous parlerons brièvement des deux spécialités séparément. Après cela, nous établirons également des critères pour nos évaluations. Une fois que cela sera fait, nous pourrons analyser, évaluer et comparer efficacement l’analyse de données et la science des données.
Contenus
Introduction
Avant de commencer et de commencer nos descriptions, analyses et comparaisons, il y a encore une chose dont je voudrais parler. Que vous soyez déjà un développeur ou un analyste en devenir, ou que cet article soit votre premier regard sur le monde des TI, il y a certainement quelque chose auquel tout le monde pense, à un moment ou à un autre - pourquoi choisir le domaine des TI chemin de carrière ?
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Dans la plupart des cas, la première chose à laquelle vous penseriez en entendant cette question serait le salaire. Et soyons honnêtes, les professionnels de l’informatique ont des salaires incroyables. Peu importe que vous soyez un graphiste, un programmeur ou un spécialiste travaillant dans le domaine des données (d’une manière ou d’une autre), les salaires liés aux technologies de l’information ont tendance à se situer bien au-dessus de la moyenne. En effet, l’industrie elle-même se développe constamment et voit chaque jour de nouvelles opportunités et idées. C’est pourquoi il n’y aura probablement jamais de pénurie de professionnels de l’informatique.
Et c’est l’autre chose aussi. À ce stade, il est presque certain que si vous voulez vous sentir en sécurité et assuré de vos choix de carrière, tout ce qui est lié à l'informatique est probablement l'un de vos meilleurs choix. Étant donné que l'industrie évolue constamment, le marché du travail est rempli d'offres d'emploi liées à l'informatique. Et il est très peu probable que cela change puisque, comme je l’ai mentionné plus tôt, de nouvelles innovations apparaissent chaque jour.
Tout ce que je veux dire, c’est que le fait d’être un professionnel de l’informatique est bien plus qu’un simple salaire (bien que ce soit déjà beaucoup). C’est quelque chose qu’il faut absolument garder à l’esprit dans cet article consacré à l’analyste de données et au scientifique. Cela dit, nous pouvons maintenant parler de ce que fait un analyste de données.
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Analyse des données
En ce qui concerne l'analyste de données et le scientifique de données, l'analyse de données est certainement la plus populaire des deux. Ceci est principalement dû au fait qu’il est à la fois un peu plus simple et plus fréquemment rencontré. Alors, que fait un analyste de données ?
Les analystes de données sont des personnes qui travaillent avec d’énormes quantités d’informations. Leur travail consiste à prendre un bloc de données, puis à "traduire" les chiffres en anglais courant. Ceci est fait de sorte que l'analyste puisse ensuite présenter les données analysées à leurs employeurs, qui prendraient alors les décisions commerciales adéquates en fonction des résultats de l'analyse.
Les analystes de données sont des membres essentiels de toute équipe qui souhaite développer leurs activités. Cela étant dit, ces personnes sont le plus souvent rencontrées dans de grandes entreprises qui traitent chaque jour de grandes quantités de données. Même si cela ne semble pas être le cas lors de la discussion entre l'analyste de données et le scientifique de données, les analystes de données ont des responsabilités très spécifiques et claires (ce qui est une très bonne chose !). Leur responsabilité principale est de pouvoir disséquer les informations fournies et de faire des déclarations claires qui pourraient ensuite être interprétées par la société.
Cela dit, pourquoi la discussion sur «l'analyse des données par rapport à la science des données» est-elle importante? Ou plutôt, pourquoi l'analyse de données est-elle essentielle au succès d'une entreprise ? Laissez-moi vous donner un exemple rapide.
Imaginez que vous possédiez une petite entreprise qui vend un type de café spécifique. Vous suivez toutes les règles d'or du marketing, faites de la publicité de manière traditionnelle et en ligne, passez beaucoup de temps à cibler votre public, etc. Un mois passe et vous voulez savoir comment se porte votre entreprise. Ce n’est pas aussi facile que de simplement regarder les recettes (que vous réaliserez, espérons-le !). Si vous voulez que votre entreprise reste prospère, vous devrez identifier les goulots d'étranglement et les problèmes éventuels, trouver les groupes de votre public cible qui n'achètent pas le produit (et pourquoi), puis être en mesure de créer certaines décisions basées sur les informations données. Cependant, toutes les informations dont vous aurez besoin sont générées sous forme de chaînes de chiffres. Vous devez posséder des connaissances spécifiques pour pouvoir comprendre les données. C'est ici qu'intervient la discussion «Data Scientist VS Data Analyst» - les analystes de données vont prendre toutes ces informations, les analyser, puis vous revenir avec les résultats.
Même s'il s'agit d'une version très simple et floue (exemple) de la réponse à la question «Que fait un analyste de données ?», Vous devriez maintenant avoir une bonne idée des responsabilités de ces professionnels. Cela dit, passons à la partie suivante de notre article de comparaison intitulé «Data Analyst VS Data Scientist» et discutons de ce que fait un Data Scientist.
Science des données
Dans la discussion «data analytics VS data science», la science des données est considérée comme la plus complexe et la plus difficile des deux. Cela est principalement dû au fait que cette profession, comparée à l’analyse de données, implique des tâches très complexes. Mais passons à cela étape par étape: que fait un scientifique des données ?
À première vue, la science des données est très similaire à l'analyse des données. Les deux, si ces spécialités traitent de la même chose: d’énormes quantités d’informations présentées en chiffres. La principale différence entre les deux réside toutefois dans l'étendue de leurs responsabilités.
Nous avons déjà établi le fait que les analystes de données (comme leur nom l'indique) extraient et analysent des informations, puis les présentent à l'entreprise. Les responsabilités des scientifiques de données s’étendent à ces deux processus. Tout d’abord, bien qu’une question spécifique soit posée à un analyste de données, les scientifiques spécialisés dans les données doivent la formuler par eux-mêmes. Qu'est-ce que je veux dire par «question»? Ces questions sont les éléments qui aideraient la société à se développer du point de vue commercial. Pour vous donner un exemple, nous pourrions revenir au café mentionné précédemment.
Si vous deviez engager un analyste de données, vous devrez lui fournir une question spécifique à laquelle vous souhaitez obtenir une réponse. Un exemple d'une telle question pourrait être «le groupe de personnes X achète-t-il plus de café que le groupe Y ?». L’analyste de données répondrait à votre question et trouverait la réponse en fonction des performances de votre entreprise. Toutefois, dans le débat sur «l’analyste de données contre l’analyseur de données», vous n’auriez pas besoin de formuler de questions à l’intention des informaticiens. Au contraire, il incomberait à cette personne d'examiner le modèle commercial de votre entreprise, de déduire les problèmes éventuels (et potentiels) et de poser la question par eux-mêmes.
Ce n’est pas le seul endroit dans la discussion sur «l’analyste de données contre l’analyseur de données» où les scientifiques de l’informatique excellent dans l’exercice de leurs fonctions. Ces personnes ont également des responsabilités étendues en ce qui concerne les processus qui surviennent après vous avoir présenté les informations analysées. Alors qu'un analyste de données finirait son travail là-bas, un informaticien doit également tirer certaines conclusions des données présentées et proposer un autre plan d’action pour l’entreprise.
Cela dit, vous savez maintenant non seulement ce que fait un scientifique des données, mais également les principales différences entre les deux professions. Avant de commencer à discuter de la comparaison actuelle entre «analyste de données et scientifique des données», examinons brièvement les critères que nous utiliserons pour analyser les deux professions.
Critères d'analyse
La plupart des emplois au moins assez similaires peuvent être analysés en appliquant différents critères. Étant donné que cela serait quelque peu contre-productif et prendrait beaucoup de temps, nous n'utiliserons que quelques-uns des points les plus fréquemment cités pour faire la distinction entre un analyste de données et un scientifique de données.
Nous allons utiliser trois points: la popularité, la difficulté et le salaire.
La popularité fait référence au nombre d'entreprises recherchant un type spécifique de spécialistes, à un moment donné. Si un emploi est populaire à long terme, vous pouvez vous attendre à ce que ce soit un choix de carrière assez sûr. Cependant, vous devez également garder à l'esprit que les emplois populaires ont plus de concurrence! C'est également un point important dans la discussion entre l'analyste de données et le scientifique de données.
La difficulté est assez évidente - nous allons regarder à quel point les emplois sont difficiles, comparés les uns aux autres. Cependant, ce point est directement lié au dernier, le salaire. Les tâches les plus difficiles et qui nécessitent plus de temps et d'efforts pour réussir sont souvent celles qui paient un salaire plus élevé (souvent - pas toujours!). Cela est également vrai dans le domaine du data scientist vs data analyst.
Data Analyst VS Data Scientist - Lequel devriez-vous apprendre ?
Ne vous inquiétez pas - je ne vais pas trop approfondir les comparaisons. Les informations sont présentées de manière aussi claire et concise que possible. Cela dit, commençons notre comparaison entre analyste de données et scientifique de données depuis le tout premier point - la popularité.
Lequel est le plus populaire ?
La popularité peut être un point difficile à déduire. Cependant, une excellente façon de voir les choses peut être simplement d’aller dans un moteur de recherche (Google), de taper les deux postes d’emploi, puis de comparer les résultats des premières pages qui apparaissent.
Certes, s’agissant de la comparaison entre «analyste de données et scientifique des données», l’analyse des données semble être celle la plus populaire que les gens recherchent. Même s’il existe de nombreuses raisons à cela, la plus importante semble être le fait que certaines personnes ne savent même pas qu’une «science des données» existe même.
Lequel est le plus difficile ?
Inutile de dire que la science des données prend ce point sans poser de question. Les scientifiques de données ont les mêmes responsabilités que les analystes de données - et même certains ! Etant donné que la quantité de travail et sa complexité sont plus élevées pour les spécialistes de l’informatique, il n’est que naturel que leur travail soit d'autant plus difficile par rapport à celui de l'analyste de données.
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Lequel a un salaire plus élevé ?
Comme je l’ai mentionné un peu plus tôt dans cette comparaison entre analyste de données et scientifique des données, un travail plus complexe signifie généralement un salaire plus élevé. La science des données ne fait pas exception. Cependant, à quel point les scientifiques de données sont-ils mieux payés que les analystes de données?
Selon Glassdoor.com, le salaire annuel moyen d'un analyste de données se situe autour de 67 400 USD. Cela coûterait 5620 USD par mois. Ce n’est pas un mauvais salaire! Cependant, le salaire annuel moyen d'un expert en données est estimé à environ 117 400 USD, soit près de 9 800 USD par mois!
C’est une énorme différence! Cela dit, si nous prenons en compte la différence entre les deux complexités de l’emploi, cela a beaucoup de sens.
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Conclusions
Comme vous pouvez probablement le constater vous-même, même si les deux emplois partagent des similitudes, ils sont assez différents en ce qui concerne certains critères d’emploi. Cela étant dit, à la fin, tout dépend de vos préférences personnelles. La complexité et la charge de travail varient d'une tâche à l'autre et conviendront à différentes personnes ayant des désirs et des besoins différents.
Cela dit, nous avons atteint la fin de notre article de comparaison intitulé «Data Analyst VS Data Scientist». Si vous avez trouvé l'information utile, n'hésitez pas à consulter d'autres articles également !
A propos des experts et analystes de l'article
