Data Analyst ou Data Scientist : quelle carrière est faite pour vous ?

Femme étudie papier et ordinateur portable

5 mars 2025

Avec l'explosion des données, les entreprises recherchent des talents qui peuvent transformer ces informations en avantage concurrentiel. C'est là qu'interviennent le data scientist et le data analyst. Malgré le fait que ces deux professionnels maîtrisent l'analyse des données, leur rôle au sein de l'entreprise diffère sensiblement. Quelles sont les missions de ces experts du data ? Quelles différences entre ces deux métiers ? Studi vous donne toutes les informations nécessaires pour faire votre choix de carrière.

Quelles sont les missions d'un data analyst ?

Avec l'émergence des réseaux sociaux et la croissance de l'e-commerce, les entreprises sont de plus en plus amenées à stocker une quantité impressionnante de données. Ces informations peuvent être liées à leurs propres activités, à leurs clients et parfois même à leurs concurrents.

Aussi connu sous le nom d'analyste de données, le data analyst est généralement attaché au DSI (direction des systèmes d'information) d'une entreprise. Il est chargé de faciliter l'utilisation de ces données et d'aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques.

Analyse de données

L'une des principales missions du data analyst consiste à collecter, à étudier puis à traiter des données pertinentes et de qualité pour produire des analyses métiers et des recommandations. Grâce à ses compétences en informatique et en statistique, le data analyst fournit des informations adéquates et exploitables pour son entreprise. Ce travail minutieux permet aux organisations de prendre des décisions éclairées et d'optimiser leurs processus.

Création de tableaux de bord, de visualisations et de graphiques

Pour donner une vision cohérente des résultats de ses analyses aux différentes équipes, le data analyst crée des tableaux de bord performants et simples à comprendre. Cette représentation visuelle des données permet aux analystes d'identifier rapidement les tendances et les modèles et de fournir des informations précieuses à son entreprise.

Les dashboards offrent en effet une vue cohérente et rapide des informations importantes. Ils permettent de visualiser les relations entre les différents ensembles de données, d'identifier les valeurs et de suivre les performances de façon périodique. Les tableaux de bord peuvent être personnalisés ou partagés avec d'autres utilisateurs, ce qui en fait un outil efficace pour la collaboration et la diffusion des résultats.

Élaboration des rapports décisionnels et des recommandations

À mesure que le data analyst crée des tableaux de bord et des graphiques, il formule des hypothèses sur la manière dont ces données peuvent aider son entreprise à atteindre ses objectifs. À cet effet, l'analyste de données élabore des rapports d'activité pour présenter les résultats de son travail de manière claire et compréhensible. Ces rapports décisionnels peuvent être des présentations visuelles ou des documents à forte teneur en texte.

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Quelles sont les missions d'un data scientist ?

Le métier de data scientist consiste à explorer et à comparer une grande quantité d'informations de sources complexes et très diversifiées. Ce professionnel de la data, analyse et interprète des données complexes en utilisant des statistiques, le machine learning et des techniques d'analyse pour prédire des tendances. Le data scientist effectue des missions très variées selon les informations exploitables et les besoins de l'organisation.

Exploration des données et des modélisations statistiques

En fonction de son secteur d'activité et des problématiques stratégiques de l'entreprise, le data scientist analyse des données pertinentes et les hiérarchise à l'aide d'algorithmes. Et ce, afin de les rendre exploitables par l'entreprise. À la suite de son analyse, le data scientist formules des rapports décisionnels, généralement sous forme de dashboards ou de graphiques, qu'il remet à son client ou à son responsable hiérarchique.

L'analyse de données effectuée par cet expert de la data permet :

de rechercher de nouveaux axes d'optimisation,
d'identifier des leviers de croissance,
de trouver les nouveaux usages et modes de fonctionnement,
de mesurer la portée de nouveaux projets initiés par l'entreprise…

De nombreuses formations permettent d'apprendre le métier de data scientist. Chez Studi, vous trouverez la formation idéale pour mener à bien votre projet. Nous proposons des formations de niveau bac+2, bac+3 et bac+5 de qualité pour vous aider à intégrer sereinement les métiers du big data.

Machine learning

Pour analyser les données (numériques, images, signal sonore, métadonnées…), le data scientist développe des modèles de machine learning. Également appelé « apprentissage automatique », le machine learning est un outil informatique qui permet aux ordinateurs d'apprendre par eux-mêmes grâce à des algorithmes et des probabilités statistiques, sans aucune programmation en amont.

L'objectif du machine learning est de donner aux ordinateurs la capacité d'imiter des fonctions cognitives associées à l'IA (intelligence artificielle). Cette sous-catégorie de l'intelligence artificielle permet ainsi au data scientist de prédire les tendances à partir des informations recueillies.

Les différences entre les métiers de data scientist et data analyst

La data science et le data analytics sont deux domaines qui permettent d'explorer et d'interpréter les données du big data. La confusion entre ces nouveaux métiers est souvent fréquente. Il s'agit pourtant de professions en pleine expansion et qui s'ancrent dans un marché de l'emploi dynamique. Découvrez avec Studi les différences entre le métier de data analyst et celui de data scientist.

Compétences techniques

Le data scientist et l'analyste de données ont de nombreuses compétences en commun (gestion de bases de données, statistiques, langages de programmation…). Pour mener à bien ses missions, le data scientist manipule cependant différents outils de celui d'un analyste de données et fait appel à différentes compétences techniques plus poussées. Pour concevoir des algorithmes et utiliser des techniques de deep learning et machine learning, le data scientit dispose d’hard skills avancés.

Niveau d'analyse

Contrairement au data scientist qui utilise le machine learning pour analyser les données, le data analyst se sert principalement des outils comme SQL, Excel ou encore Pandas. D'autre part, l'analyste de données est davantage ancré dans le présent et se sert essentiellement des informations les plus pertinentes actuellement. Le data scientist est quant à lui tourné vers le futur. Il utilise des modèles prédictifs pour identifier des tendances à venir.

Le métier de data scientist vous intéresse et vous souhaitez vous lancer ? Vous envisagez une carrière de data analyst lors de votre reconversion ? Décider entre le métier de data analyst ou data scientist n'est pas du tout évident. Nos conseillers vous aident à choisir le profil qui vous convient le mieux. Contactez maintenant Studi pour développer les compétences attendues pour exercer votre nouveau métier dans la big data !