Comment distinguer le Data Scientist du Data Analyst?

Comment distinguer le Data Scientist du Data Analyst?

La science des données s’est énormément développée au cours de ce siècle, où il faut chercher dans quel domaine elle n’est pas utilisée.

Les secteurs de la santé, de la cybersécurité, de la banque, de la vente au détail en ligne, de la finance, du référencement, du marketing numérique et de nombreux autres domaines utilisent la Data Science dans leurs activités.

Savez-vous que Bank of America découvre quels prêteurs emprunteraient le plus probablement avec un taux très élevé de précision?

Il existe de nombreux rôles en Data Science comme Data Scientist et Data Analyst. Savez-vous distinguer les deux ?

Sinon poursuivez votre lecture…

 

Comparaison des compétences requises Data Scientist et Data Analyst

Quelles sont les différences entre le Data Scientist et le Data Analyst ?

Pour être un Data Scientist, il faut avoir un sens aigu des affaires et des compétences de visualisation pour traiter des idées dans un business story alors qu’un Data Analyst n’a pas besoin de compétences métier spécialisées et des compétences de visualisation de base suffiraient dans son cas.

Un Data Scientist devrait être très compétent dans l’apprentissage automatique et dans la construction de modèles statistiques. De tels modèles trouvent d’énormes applications dans les modèles spatiaux, les systèmes de recommandation, la modélisation prédictive, la classification supervisée, la classification. Dans le cas de Data Analyst, cependant, il n’est pas obligé de maîtriser ces processus.

L’analyse prédictive est un processus dans lequel le Data Scientist doit exceller. L’établissement de prédictions très précises à partir de jeux de données passés est l’une de ses principales responsabilités. Un analyste de données, d’autre part tire des enseignements précieux à partir de données énormes.

Le travail d’un Data Scientist lui demande de donner un sens aux aspects inconnus de l’entreprise tandis qu’un Data Analyst travaille sur les aspects métier connus sous de nouvelles perspectives. C’est l’une des raisons pour lesquelles être un Data Scientist est deux fois plus difficile que d’être un Data Analyst. Cela explique également pourquoi les Data Scientists sont payés presque deux fois plus que les analystes de données.

Un Data Scientist aborde les problèmes métier et, de plus, relève les problèmes qui ont une plus grande valeur commerciale alors qu’un Data Analyst se contente d’aborder les problèmes métier.

Un Data Scientist devrait être bien ancré dans les statistiques, les mathématiques, l’exploration de données, la corrélation. Un Data Analyst doit exceller dans les outils et les composants de l’architecture de données.

L’application du rang, médiane comme fonctions analytiques sur les ensembles de données est l’un des nombreux emplois de Data Scientist. Un Data Analyst n’a besoin que d’exceller dans le stockage et la récupération des données.

L’expertise sur les systèmes de base de données en particulier sur les systèmes NoSQL est requise par le Data Scientist. Un analyste de données doit connaître les concepts de Business Intelligence et d’entreposage de données.

Conclusion
N’allez pas croire que nous avons fait le tour de tous les métiers en Data Science. Il existe différents autres rôles tels que l’architecte de données, l’ingénieur de données, le statisticien, l’administrateur de base de données, l’analyste d’affaires, le gestionnaire de données et d’analyse. Ils sont également très importants pour la mise en œuvre des applications Data Science, mais nous avons fait ce zoom uniquement pour vous familiariser avec les analystes et les scientifiques.

 

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