Analyse de données vs. Science des données: 5 choses à considérer

Dans le monde du big data, vous rencontrerez souvent deux disciplines: la science des données et l'analyse des données. Ils nécessitent tous deux des compétences et des ensembles de compétences différents (mais qui se chevauchent dans certains domaines).

Néanmoins, les deux domaines d'études sont très lucratifs et offrent de bonnes opportunités à ceux qui souhaitent faire un effort supplémentaire.

Si vous cherchez à prendre des décisions de carrière importantes, mais que vous ne savez pas quelle option choisir, lisez la suite sur les principaux points de différenciation.

1. Contexte éducatif

Les domaines de l'analyse de données et de la science des données sont enrichissants et spécialisés. Cela signifie que si vous entrez dans l'une des deux professions, vous devez être bien préparé pour relever les défis éducatifs qui pourraient se présenter à vous.

Analyse des données

Un baccalauréat de base est requis pour commencer une carrière en tant qu'analyste de données. Pour vous lancer dans ce cheminement de carrière, vous devez opter pour un programme de premier cycle qui vous donnera une

compréhension pratique de SQL et le développement de requêtes pour les opérations de SGBDR et de schéma de structure de données.

Vous aurez également besoin de connaissances en programmation statistique en utilisant R ou Python. De plus, la connaissance de l'apprentissage automatique (ML), de l'intelligence artificielle (IA), du développement d'algorithmes personnalisés, de la gestion des données autour de la collecte et du stockage des informations sont des avantages supplémentaires.

En bref, vous avez besoin d'un diplôme de premier cycle en informatique, en informatique, en mathématiques ou en statistiques pour lancer votre carrière dans l'analyse de données.

Science des données

Le pari le plus sûr pour un aspirant scientifique des données est de rechercher un baccalauréat et une maîtrise en informatique, en technologie de l'information, en mathématiques ou en statistiques. Si vous souhaitez changer de trajectoire de carrière et adopter une carrière de data scientist, vous avez besoin d'un diplôme mineur dans l'un de ces volets.

Les connaissances de base requises pour les rôles de science des données devraient vous préparer à l'approvisionnement, à la collecte, à l'organisation, au traitement et à la modélisation des données d'entreprise.

De plus, vous pouvez acquérir une expertise dans la visualisation des données, la collecte de données basée sur l'API et la préparation. Un diplôme en mathématiques appliquées et statistiques vous aidera en outre dans l'analyse exploratoire des données, vous permettant de suivre et d'établir des modèles, de concevoir des modèles de test pour des défis sur mesure, et bien plus encore Suite.

Enfin, un ensemble de compétences supplémentaires en ML et en IA est pratique lors de l'établissement de modèles pour les prédictions basées sur l'IA. Ainsi, un diplôme de premier cycle en science des données, en informatique ou en génie informatique devrait vous lancer dans la carrière d'un scientifique des données.

2. Rôles et responsabilités professionnelles

En tant qu'analyste de données, vos rôles et responsabilités varieront au fur et à mesure que vous commencerez votre parcours dans ces domaines. Selon votre niveau d'expertise, vous remarquerez peut-être certains changements qui vous aideront à faire face à des situations difficiles dans votre rôle professionnel.

Analyse des données

Dans l'analyse de données, vous analyserez, visualiserez et explorerez principalement des données spécifiques à l'entreprise.

Dans l'ensemble, les rôles d'analyse de données nécessiteront que vous assuriez des responsabilités telles que :

• Nettoyer, traiter, valider et illustrer l'intégrité des données
• Effectuer une analyse exploratoire des données de grands ensembles de données
• Mettre en œuvre des pipelines ETL et procéder à l'exploration de données
• Effectuer une analyse statistique à l'aide de la régression logistique, du KNN, de la forêt aléatoire et des arbres de décision
• Construire et gérer des bibliothèques d'apprentissage automatique (ML) tout en écrivant des codes d'automatisation
• Obtenez de nouvelles informations grâce aux outils et algorithmes de ML
• Identifiez les modèles de données pour faire des prédictions fondées sur des données bien informées

Science des données

La science des données consiste à générer des informations et à tirer des conclusions à partir de données contextuelles au sein de l'entreprise.

Certaines responsabilités supplémentaires pourraient inclure :

• Collecte et interprétation des données
• Identifier les modèles pertinents dans un ensemble de données
• Performant Requêtes et sous-requêtes de données basées sur SQL
• Interroger des données à l'aide d'outils RDBMS tels que SQL, Python, SAS et bien d'autres
• Maîtriser les outils d'analyse prédictive, prescriptive, descriptive et diagnostique
• Acquérir des compétences dans les outils de visualisation tels que Tableau, IBM Cognos Analytics et autres

3. Ensembles de compétences essentielles

Étant donné que les deux rôles sont spécialisés, ils nécessitent des compétences spécifiques avant de pouvoir exceller dans l'un ou l'autre des domaines. Pour tirer le meilleur parti de l'une ou l'autre profession, vous devez faire progresser vos compétences et tirer le meilleur parti de ce que vous pouvez.

Analyse des données

L'analyse nécessite une connaissance avancée des statistiques intermédiaires avec des compétences en résolution de problèmes.

De plus, il est préférable que vous puissiez vous perfectionner dans les domaines suivants :

• Bases de données MS Excel et SQL pour découper et découper les données
• Des outils décisionnels pour maîtriser le reporting
• Apprenez des outils comme Python, R et SAS pour gérer, manipuler et travailler avec des ensembles de données

Bien qu'il s'agisse d'un rôle axé sur l'informatique, devenir analyste de données ne nécessite pas que vous ayez une formation d'ingénieur.

Au lieu de cela, il vaut la peine d'apprendre les statistiques, la gestion de bases de données et la modélisation des données, ainsi que l'analyse prédictive, pour maîtriser les ficelles du métier.

Science des données

En science des données, vous devez maîtriser les mathématiques, les statistiques avancées, la modélisation prédictive, l'apprentissage automatique et la programmation dans les domaines suivants :

• Expertise des outils Big Data dans Hadoop et Spark
• Maîtrise de SQL, NoSQL et PostgreSQL bases de données
• Connaissance des outils de visualisation de données et de quelques langages comme Scala et Python

Un ou plusieurs de ces outils sont essentiels pour maîtriser les rôles d'analyse de données et de science des données. Pour être le meilleur dans ce que vous faites, nous vous conseillons d'en apprendre autant que possible.

Analyse des données

• Visualisation des données: Splunk, QlikView, Power BI et Tableau
• ETL: Talend
• Traitement de données volumineuses: Spark, RapidMiner
• Analyse de données: Microsoft Excel, R et Python

Science des données

• Science des données appliquées: SAS, KNIME, RapidMiner, PowerBI, DataRobot
• ETL: Apache Kafka
• Traitement du Big Data: Apache Hadoop, Spark
• Visualisation des données: Tableau, BigML, Trifacta, QlikView, MicroStrategy et Google Analytics
• Analyse de données: Microsoft Excel, Apache Flink, SAP Hana, MongoDB, MiniTab et SPSS
• Programmation: R, Julia et Python
• Bibliothèques de programmation: TensorFlow pour la modélisation de données basée sur Python

5. Opportunités de carrière

Quel que soit le domaine que vous choisissez, l'idée est de décrocher un bon emploi bien rémunéré. Selon le rôle que vous choisissez, les rôles de travail changeront également en conséquence.

Voici quelques choix de carrière populaires à espérer dans l'analyse de données et la science des données.

Analyse des données

• Analyste en intelligence d'affaires
• Analyste de données
• Analyste quantitatif
• Consultant en analyse de données
• Analyste des opérations
• Analyste marketing
• Chef de projet
• Analyste des systèmes informatiques
• Spécialiste de la logistique des transports

Science des données

• Analyste de données
• Ingénieurs de données
• Administrateur de base de données
• Ingénieur en apprentissage automatique
• Scientifique des données
• Architecte de données
• Statisticien
• Analyste d'affaires
• Gestionnaire de données et d'analyse

Science des données vs. Analyse de données: le verdict final

Dans l'ensemble, les scientifiques des données ont un ensemble de compétences plus avancées. En conséquence, le data scientist moyen gagne plus que l'analyste de données moyen. Mais vous pouvez toujours commencer votre carrière en tant qu'analyste de données, puis vous orienter vers la science des données plus tard.

Outre l'analyse de données et la science des données, quelques autres domaines sont disponibles si vous êtes intéressé par des rôles centrés sur les données. Pour commencer, vous pouvez consulter les postes d'architecture de données et d'ingénierie de données. De nombreux cours sont disponibles sur le marché, ce qui peut vous aider à perfectionner vos compétences dans ces domaines.

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