La vraie différence entre Data Analyst et Data Scientist
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Carrière
 Publié le 
24/2/2021

La vraie différence entre Data Analyst et Data Scientist

Dans cet article, vous seront expliquées les différences principales qu'il y a entre le métier de Data Scientist et celui de Data Analyst. Il est vrai que les deux métiers peuvent paraître interchangeables ou en tout cas, que la frontière entre les deux semble relativement floue. Quelles sont les différences en termes de missions, compétences techniques, salaire ? 

La différence entre Data Analyst et Data Scientist : les missions

Même si l’objectif des 2 métiers est de manipuler et d’exploiter la donnée, ce ne sera pas pour les mêmes objectifs. Le Data Analyst va récupérer les données déjà existantes, l'analyser ou encore créer des dashboards permettant au management de piloter leur entreprise avec les principales KPIs pour prendre des décisions éclairées. 

Attention tout de même, nous réduisons souvent le métier de Data Analyst à la réalisation de dashboards, mais ce métier va beaucoup plus loin que cela. Le Data Analyst est bien souvent proche du cœur de métier de l’entreprise : il se doit de connaître l’environnement de l’entreprise, son fonctionnement, ses concurrents, les outils utilisés pour répondre aux besoins internes d’analyse (des analyses à mener pour les services Marketing, Finance, contrôle de gestion ou autre). 

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La poste du Data Analyst : ce n'est pas que des dashboards


De l'autre côté, le Data Scientist va plutôt intervenir sur la partie algorithmique, programmation et statistique assez poussée. Il construit à partir de la donnée existante des modèles statistiques afin de prédire des phénomènes futurs (taux de churn, de fraudes, prédiction de ventes, de revenu) grâce à des algorithmes de Machine Learning. Le Data Analyst va se positionner sur de la statistique descriptive pour sortir de l’information de son analyse à partir de données que l’on a déjà, ou en automatisant des processus, des tâches.

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Le code : une compétences phare pour tout professionnel de la Data !


Dans une entreprise Tech, le Data Scientist peut aussi travailler directement pour les équipes produit, afin d’améliorer certaines features, implémenter des systèmes de recommandation, prédire l’achat d’un utilisateur etc. Par exemple, une des missions principales sur lesquelles peut travailler un Data Scientist est la prédiction de la lifetime value : combien mon utilisateur va t-il me rapporter en souscrivant à mon produit ? 



La différence en termes de compétences

Bien que les deux métiers puissent, sur certaines missions, avoir quelques compétences en commun, des prédominances existent. Chez le Data Analyst, une des compétences principales est le SQL, un langage qui vous permettra de requêter et de manipuler des bases de données. 

Dans l’idée de faire remonter les principaux KPIs à vos managers, vous allez devoir piocher les informations qui se trouvent finalement à la croisée de plusieurs bases de données. En tant que Data Analyst, ce sera votre mission d’aller chercher les bonnes informations aux bons endroits. Une fois cela fait, vous créerez un dashboard, permettant de présenter de manière claire vos résultats d’analyse, afin d'éclairer des décisions opérationnelles ou stratégiques.

Quant à lui, le Data Scientist aura une prédominance de compétences sur les langages de programmation, bien souvent Python. Pourquoi celui-ci en particulier ? Grâce à ce langage, le professionnel de la Data va pouvoir créer des algorithmes de Machine Learning, les mettre en production, intéragir avec de gros volumes de données (problématiques Big Data) : les applications de Python sont innombrables, ce qui en fait une compétence extrêmement recherchée, même parmi les Data Analysts.

En regardant les missions sur Welcome to the Jungle ou sur un autre site d’offres d’emploi, vous pourrez très bien voir une offre demandant un Data Analyst sachant coder en Python, et un Data Scientist maîtrisant SQL, ces 2 compétences sont loins d’être les seuls aux 2 arcs. 

Data Visualisation, nettoyage de bases de données, statistiques, très nombreuses sont les compétences techniques que l’on attribue à ces 2 métiers. Le profil le plus apprécié parmi les recruteurs ? Un profil curieux, aux compétences transverses. Il y a simplement une prédominance dans les compétences à appliquer pour les missions respectives.



La différence en termes de salaires.

Tout dépend bien évidemment du type et de la taille de l’entreprise. Si nous nous replaçons dans une même organisation, le Data Scientist va généralement gagner relativement plus qu’un Data Analyst, surtout lorsqu’il s’agit de profil junior. 

Pour se donner un ordre d'idée, le Data Analyst peut gagner entre 35 et 40 000 € brut par an, lorsque le Data Scientist tourne autour de 38 000 - 42 000 €.

En arrivant sur des profils seniors avec l’expérience, ces salaires varient toujours beaucoup, encore une fois, selon le type de mission, le type d’organisation, les typologies de données traitées. Ces estimations faites au-dessus sont basées sur celles de Glassdoor ainsi que sur les alumni de Jedha placés en entreprise.

En conclusion, on attribue très souvent une plus forte demande auprès des Data Scientists, mais détrompez-vous ! Autant du côté des Data Analysts, la demande est forte hausse, d’autant plus avec la crise du covid. La raison est simple : les entreprises ont besoin de nombreuses analyses pertinentes, tombées rapidement, afin de prendre des décisions sur du très court terme. 

Si vous souhaitez en connaître d’autant plus sur ces métiers, vous pouvez regarder notre fiche métier Data Analyst et fiche métier Data Scientist

Si vous souhaitez acquérir les compétences en Data recherchées des recruteurs, n'hésitez pas à regarder les formations Data que Jedha Bootcamp propose.


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Richard Gastard
Écrit par
Richard Gastard
 - 
Directeur des programmes
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