L'analyse de données et la science des données sont souvent confondues parmi les nouveaux venus dans le domaine. Bien qu'il y ait beaucoup de chevauchement entre les deux, il existe également des différences majeures. Dans cet article, nous passerons en revue les différences (et les similitudes) entre l'analyse de données et la science des données.
Tout d'abord, entrons dans l'analyse des données. L'objectif d'un analyste de données est d'utiliser des données préexistantes pour résoudre les problèmes commerciaux actuels. En règle générale, la principale responsabilité d'un analyste de données est d'utiliser les données pour créer des rapports et des tableaux de bord. Pour ce faire, les analystes de données utilisent des outils tels que Microsoft Excel, le langage de requête structuré (SQL) et des logiciels de visualisation tels que Tableau ou Microsoft Power BI.
Quant à la science des données, les choses se compliquent un peu. L'objectif d'un scientifique des données est de développer des modèles d'apprentissage automatique et des méthodes analytiques. Les scientifiques des données aident à collecter des données, qu'ils examinent ensuite, pour trouver des tendances et des modèles susceptibles d'affecter les activités. Une autre grande responsabilité d'un data scientist est le nettoyage et le test des données. Les scientifiques des données utilisent également Excel, SQL et des outils de visualisation. Cependant, ils s'appuient également fortement sur des langages de programmation tels que Python et R.
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Data Scientist contre Data Analyst
Selon l'industrie et/ou l'entreprise, la zone grise entre un analyste de données et un scientifique de données devient souvent suffisamment grande pour que les deux titres deviennent pratiquement interchangeables. Par exemple, les analystes de données pourraient se retrouver à nettoyer des données ou à entrer dans le processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL). D'autre part, un scientifique des données pourrait être chargé de créer des tableaux de bord ou de coder des requêtes SQL pour des données déjà existantes.
Dans un monde parfait, cependant, il existe une équipe d'analyse de données et une équipe de science des données dédiées. De manière générale, les scientifiques des données doivent connaître la plupart des responsabilités d'un analyste de données, avec l'ajout de l'apprentissage automatique (ML). L'apprentissage automatique est une méthode avancée d'analyse de données qui utilise l'intelligence artificielle (IA) pour prédire les résultats. Pour cette raison, la science des données est souvent considérée comme une étape au-dessus de l'analyse des données.
Il convient de mentionner que le mot « analyste » est beaucoup utilisé ces jours-ci. Tous ceux qui travaillent dans Excel ne sont pas tous des analystes de données. Cependant, il existe quelques exceptions en ce qui concerne les postes d'analystes de données moins techniques qui portent souvent des noms différents, tels que l'analyste commercial ou l'analyste marketing. Ces types de rôles ne feront presque jamais aucune sorte d'analyse de données avancée comme l'apprentissage automatique.
Pour devenir analyste de données, il faut généralement un baccalauréat en STEM. Cependant, il n'est pas rare que quelqu'un passe à l'analyse de données à partir d'un autre domaine, surtout s'il possède une connaissance approfondie du domaine dans un secteur spécifique. En fait, il n'est pas impossible de devenir un analyste de données sans aucun diplôme (cela ne dit pas que ce sera facile). Tant que vous connaissez les trois outils de base d'Excel, SQL et un outil de visualisation, vous pourriez avoir une chance de devenir analyste de données. Quant à devenir un scientifique des données, il est presque garanti que vous aurez besoin d'un baccalauréat en STEM, avec une maîtrise préférée dans la plupart des cas.
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La différence entre l'analyse de données et la science des données est importante. Ironiquement, la différence entre un analyste de données et un data scientist n'est pas aussi importante. Comme mentionné précédemment, les responsabilités de chacun peuvent parfois être assez fluides, ce qui peut créer une certaine confusion quant à son rôle réel. Espérons que cet article a clarifié certaines des différences entre l'analyse de données et la science des données. Ne vous attardez pas trop sur les étiquettes cependant - si vous êtes intéressé par les deux, essayez d'abord d'apprendre les compétences de base d'Excel, SQL et des outils de visualisation. À partir de là, vous pourrez décider si vous souhaitez faire un effort supplémentaire et apprendre un langage de programmation qui excelle dans la manipulation de données et les statistiques, comme Python ou R. Dans tous les cas, connaître les différences entre ces deux disciplines vous aidera beaucoup tout au long de votre parcours. dans le monde des données !
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