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Data analyst ou data scientist : quel métier choisir ?

la rédaction de Futura
·2 min de lecture

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.

 Les experts de la data science exercent des métiers à forte valeur ajoutée et très recherchés par les entreprises. © pdusit, Adobe Stock
Les experts de la data science exercent des métiers à forte valeur ajoutée et très recherchés par les entreprises. © pdusit, Adobe Stock

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,...

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