Data Science VS Data Analytics
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Monter en compétences
 Publié le 
27/5/2021

Data Science VS Data Analytics

Les deux disciplines que sont la Data Science et le Data Analytics permettent d'explorer ainsi qu'interpréter l'ensemble du "Big Data". Tandis que le Data Analyst a pour principal rôle d'analyser les données et de résoudre les problématiques posées par son entreprise, le Data Scientist va plus loin en explorant les données provenant de différentes sources. Découvrez dans cet article les notions entre Data Science et Data Analytics, les différences, les similarités ainsi que les formations que propose Jedha !

À l'ère du numérique, la maitrise et le traitement des données se sont révélés être d'une grande utilité dans plusieurs domaines. C'est dans le but d'y parvenir que plusieurs disciplines telles que la Data Science et le Data Analytics ont vu le jour. Découvrez ici plus d'informations sur ces deux disciplines, leurs différences ainsi que leurs ressemblances.

Qu'est-ce que la Data Science ?

La Data Science peut se définir comme une discipline qui se base sur plusieurs outils d'informatique, de mathématiques, de statistique et de visualisation des données pour effectuer la collecte d'informations numériques. Popularisée en 2001 grâce à William Cleveland qui publia un article sur cette discipline, la science des données est aujourd'hui incontournable.

Le terme « data science » est forgé lors du 2e colloque franco-japonais de statistique de l'université de Montpellier II en France. Cette discipline se définit par plusieurs objectifs, dont le plus important est la mise en place de méthodes automatisées pour le traitement et l'analyse de données de masse. Ses méthodes vont permettre d'extraire des informations utiles.

Elle est née de l'apparition et du développement des bases de données et d'internet. La Data Science permet de répondre à certains besoins comme la complexité croissante du nombre de données numériques disponibles dans le monde et leur traitement.

Afin d'y arriver, les scientifiques de cette discipline s'appuient sur la fouille des données, le traitement de signal ainsi que diverses méthodes de référencement et d'apprentissage automatique. La classification, le nettoyage, l'exploration, l'analyse et la protection des bases de données sont les différentes étapes qui accompagnent la démarche d'étude des données.

Qu'est-ce que le Data Analytics ?

Le Data Analytics est aussi désigné par l'acronyme DA. Il s'agit ici d'un ensemble de méthodes statistiques qui permettent de faire ressortir les relations pouvant exister entre diverses données et d'en dégager les principales informations.

On distingue par ailleurs une subdivision qui permet de segmenter cette discipline en trois axes : l'analyse par réduction des dimensions, l'analyse par classification et l'analyse des données de régression. Cela va permettre de maximiser les efforts et d'accroître la production en Data Analytics.

Les différents procédés cités ci-dessus permettent de manipuler et de grouper les informations venant des tableaux de données de grande taille grâce à l'utilisation des outils mathématiques. Ils s'appliquent dans divers domaines comme les sciences humaines, le sport, la microfinance et bien d'autres. En microfinance par exemple, le Data Analytics permet d'évaluer les risques et d'estimer les capacités de remboursements des personnes souhaitant obtenir un crédit.

L'utilisation massive des ordinateurs (et du numérique en général) est responsable de l'essor du Data Analytics. Pour certains, ces deux éléments ne peuvent être dissociés. En effet, grâce aux logiciels, il est possible de faire un usage plus rapide des méthodes d'analyse et d'accroître les domaines d'application de l'analyse des données.

Les similitudes entre Data science et Data Analytics

Toutes deux étant des disciplines scientifiques, la Data Science et le Data Analytics présentent plusieurs points communs. On peut déjà parler de la rigueur et de l'utilisation d'une démarche scientifique dans le but de faire des recherches. Ces deux disciplines se basent aussi sur des outils de recherche assez pointus.

Elles permettent toutes deux d'analyser, de traiter et de faire ressortir de l'information des données dans plusieurs secteurs d'activité.

Les différences entre la Data Science et le Data Analytics

Bien qu'elles aient des points de similitudes, ces deux disciplines sont chacune différentes sur plusieurs aspects. Le Data Analytics a pour rôle principal d'effectuer l'évaluation et l'analyse des données tandis que la science des données propose une démarche et une approche d'expertise grâce à la visualisation des données.

La Data Science peut intervenir dans le cadre de l'exploration de données de sources multiples déconnectées les unes des autres. Elle permet même de proposer des apports et des solutions en cas de défaillance ou d'insuffisance des systèmes d'information qui lui sont soumis. Quant à l'analyse des données, elle se concentre sur les données d'une source unique dont elle effectue le traitement.

La Data Science permet de prendre des décisions "business" et de prédire des phénomènes futurs, elle peut ainsi être considérée comme une version améliorée et plus performante du Data Analytics qui va se limiter aux données existantes pour permettre de prendre des décisions à plus court terme.


Deux disciplines complémentaires

Basées toutes les deux sur le traitement des données, la Data Science et le Data Analytics sont deux disciplines qui fonctionnent en synergie. Bien plus vieux que la Data Science, le Data Analytics est la première science de traitement des données qui a été mise au point. Elle a permis de par son évolution de créer et d'améliorer les diverses méthodes de recherches désormais utilisées par la Data Science.

Le Data Analytics permet de partir de données existantes pour en faire ressortir des informations utiles. Notons aussi que la Data Science permet, à partir de la collecte des données et de leur traitement, de prédire des tendances par exemple ou une future évolution du marché. Ces deux sciences se complètent et permettent l'une aussi bien que l'autre d'exploiter le potentiel qu'offrent les données numériques massives (Big Data).

Comment devenir Data Analyst et Data Scientist ?

Compte tenu de l'intérêt évolutif des données massives, la Data Science et le Data Analytics reçoivent beaucoup d'attention de nos jours.

Ces deux disciplines assurent le croisement des données d'une entreprise avec celles fournies par les services web et les autres canaux digitaux. L'objectif étant de donner du sens à toutes ces informations et d'en extraire de la valeur pour aider l'entreprise à prendre des décisions stratégiques ou opérationnelles.

Lorsqu'ils travaillent sur un projet, le Data Analyst et le Data Scientist doivent être en mesure de :

  • Traduire un problème business en problème mathématique/statistique
  • Identifier des sources de données pertinentes
  • Faire des recommandations sur les BDD (behaviour-driven development) à modifier
  • Concevoir des datawarehouses
  • Évaluer, traiter et restituer les données dans le système d'information cible

En ce qui concerne la formation, vous pouvez vous orienter vers les programmes universitaires dans les filières comme les mathématiques, la statistique ou les sciences d'ingénieur, avec une spécialisation en data science ou en data analyse.

Il existe aussi des programmes de formation en Data Analytics et Data Science de type bootcamp, qui sont axés sur la pratique et permettent de faire face à la demande croissante d'experts dans les métiers du Big Data.

Pour conclure, la Data Science et la Data Analytics sont indispensables pour répondre efficacement au besoin de collecte, d'analyse et de traitement de données des entreprises et des organismes. Ce sont deux disciplines complémentaires, bien qu'elles aient chacune leurs spécificités.

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Marina Kia
Écrit par
Marina Kia
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