Data Scientist ou Data Analyst ? On vous explique tout !

Vous avez certainement d’ores et déjà entendu parler de “Big Data » à gauche ou à droite. Pour faire simple, le Big Data est un outil décisionnel qui se base sur les données que l’on peut enregistrer. Par exemple, si vous êtes à la tête d’une entreprise de vente en ligne, vous pourriez très bien anticiper le comportement de vos clients grâce au Big Data et prédire ce dont ils ont le plus besoin.

De cela, deux métiers tirent leur épingle du jeu : Data Analyst et Data Scientist. Explications.

Comment la Big Data aide-t-elle les entreprises ?

Avant toute chose, il convient donc d’établir ce qu’est le Big Data de façon un peu plus précise. Rapidement, il s’agit de l’ensemble des données recueillies par les entreprises. Ces dernières sont alors utilisées afin d’en tirer des informations ou encore pour travailler ce que l’on appelle le ‘Machine Learning’ (les systèmes informatiques qui apprennent à nous comprendre).

Si vous souhaitez imager un peu mieux ce qu’est le Big Data, pensez à un immense espace que chaque entreprise a en sa possession, et où toutes les données qu’elles ont sur leurs clients se rejoignent et forment un ensemble. De cela, plusieurs métiers découlent, deux d’entre-eux vous seront présentés ici.

Data Analyst : un rôle de créateur et de gestion des données

Le premier des deux métiers qui nous intéressent ici, c’est donc le Data Analyst. Sa mission est simple : il a en charge le traitement des informations dont dispose l’entreprise. C’est à lui de cibler ce qui doit être extrait et ce qui sera utile pour les différents projets mis en place. C’est un rôle précieux pour l’entreprise : sans le Data Analyst, il serait impossible de faire le tri parmi toutes les données qui sont dans le Big Data.

Quelles sont les qualités nécessaires pour devenir Data Analyst ?

Grâce au Big Data, le Data Analyst doit aider au marketing de l’entreprise : avec les informations qu’il a réussi à extraire, il aide l’entreprise à mieux cibler ses clients, et donc, à élaborer son projet. Pour y parvenir, le métier de Data Analyst requiert des qualités incontournables :

• Une rigueur scientifique, notamment en étant à l’aise avec les chiffres
• Disposer d’une connaissance du milieu économique, mais aussi du marketing
• Maîtriser l’anglais, qui est parlé quotidiennement dans ce métier
• Disposer d’une capacité analytique au-dessus de la moyenne
• Garder la confidentialité des données sur lesquelles il travaille

Quelles études suivre pour devenir Data Analyst ?

Si vous souhaitez devenir Data Analyst, vous allez devoir suivre un cursus d’études supérieures. Souvent, le niveau de bac +4 à +5 en informatique, marketing, management ou statistiques est demandé. Cependant, il est possible de devenir assistant avec seulement bac +3, mais les possibilités d’évolutions sont moindres.

Quelles sont les prétentions salariales d’un Data Analyst ?

En tant que Data Analyst débutant, vous pourrez prétendre à un salaire brut d’environ 3 000 €. Après quelques années d’expérience, le salaire (toujours en brut) peut monter à un peu plus de 4 000 € par mois. Bien entendu, cela dépend de nombreux facteurs, notamment de la formation ou de l’entreprise dans laquelle vous travaillerez.

• Offres d’emploi ‘Data Analyst’

Data Scientist : un rôle d’anticipateur pour l’entreprise

Si le métier de Data Analyst est de plus en plus recherché par les entreprises, celui de Data Scientist l’est encore plus ! Contrairement à l’analyst qui s’occupe plutôt du fait de sortir des données et de les interpréter, le Scientist va plus loin : il doit utiliser ces données et anticiper le marché pour l’entreprise.

Vous l’aurez compris, c’est donc un métier très difficile avec des responsabilités importantes. En cas d’erreur dans ses prédictions, les conséquences pourraient être graves pour l’entreprise.

Quelles sont les qualités nécessaires pour devenir Data Scientist ?

Ainsi, si vous souhaitez devenir Data Scientist, vous allez devoir faire preuve de qualités supplémentaires par rapport à l’Analyst. Par exemple, il est nécessaire de savoir travailler avec l’intelligence artificielle ! Bref, petit point sur les qualités nécessaires pour devenir Data Scientist (en plus de celles évoquées pour le Data Analyst) :

• Savoir résoudre une problématique importante : notamment en ayant l’esprit critique
• Savoir expliquer quelque chose de complexe et pointu, de façon très simple au reste de l’entreprise
• Être convaincant
• Disposer d’une curiosité intellectuelle constante : notamment en sachant recouper les réponses à un problème
• Savoir coder et s’aider de l’intelligence artificielle notamment avec le ‘Machine Learning’ et le ‘Deep Learning’

Quelles études suivre pour devenir Data Scientist ?

Pour devenir Data Scientist, un niveau de bac +5, voire bac +6, est demandé. Cependant, il est nécessaire de se spécialiser dans les domaines de prédilections du métier, notamment dans le monde de l’ingénierie en informatique. De ce fait, par rapport au Data Analyst, une année supplémentaire de spécialisation est souvent requise.

Quelles sont les prétentions salariales d’un Data Scientist ?

Si vous “débutez” dans le métier de Data Scientist, vous pouvez prétendre à un salaire mensuel de 5 000 € par mois. Souvent, un Data Scientist peut être un ancien Data Analyst qui s’est spécialisé ! De ce fait, il n’y a pas vraiment de débutant lorsque l’on devient Data Scientist, il s’agit plutôt d’un prolongement du Data Analyst.