Data Analyst vs Data Scientist : quelles différences ?

Les 4 grandes différences entre les métiers de Data Analyst et Data Scientist

Avant d’aborder tout cela en détail, voici un résumé des principales différences entre ces deux métiers :

• Missions : Le Data Analyst analyse les données existantes et les rend compréhensibles par tous, tandis que le Data Scientist conçoit des modèles de Machine Learning pour réaliser des prédictions.
• Niveau de technicité : Le Data Scientist, spécialiste du Machine Learning, possède des compétences techniques plus poussées que le Data Analyst.
• Formation requise : La formation du Data Analyst est centrée sur la maîtrise d’outils statistiques, alors que celle du Data Scientist orientée vers la construction et le déploiement de modèles d’Intelligence Artificielle.
• Niveau de rémunération : Le salaire moyen du Data Scientist est légèrement plus important que celui du Data Analyst et cette tendance s’accentue avec les années d’expérience.

Data Analyst vs Data Scientist : en quoi consiste chaque métier ?

Qu'est-ce qu'un Data Analyst ?

Le Data Analyst est chargé de l’extraction et de l'analyse des données afin d’aider les équipes dirigeantes à prendre des décisions stratégiques. Il récupère et analyse les données existantes à l’aide de statistiques descriptives, puis crée des dashboards qui permettent au management d’avoir les principales informations sur les KPIs.

Qu'est-ce qu'un Data Scientist ?

Le Data Scientist est chargé de construire des modèles statistiques et algorithmiques à partir des données existantes afin de mieux comprendre la Data et de prédire les phénomènes futurs.

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Data Analyst vs Data Scientist : quelles différences dans leurs missions ?

Voici résumées les principales missions confiées au Data Analyst par rapport au Data Scientist :

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Data Analyst vs Data Scientist : quelles différences dans leurs compétences ?

Le Data Analyst et le Data Scientist ont de nombreuses compétences en commun, comme la maîtrise des concepts statistiques, des langages de programmation utilisés en Data (Python, SQL) et la gestion des bases de données. Cependant, pour mener à bien ses missions en entreprise, le Data Scientist doit faire preuve de compétences techniques plus poussées que celles du Data Analyst.

Le Data Scientist aura des compétences avancées pour concevoir des algorithmes prédictifs et recourir à des méthodes de Machine Learning et Deep Learning.

Le Data Analyst est lui chargé de communiquer les résultats de ses analyses sous forme de dashboard  Il a donc des compétences avancées en Business Intelligence et en Data Visualisation (Tableau, Power BI) que n’ont pas les Data Scientist.

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Data Analyst vs Data Scientist : quelles différences dans leur formation ?

Les formations pour devenir Data Analyst et Data Scientist sont la plupart du temps dispensées par les mêmes écoles, mais les parcours de ces deux métiers sont sensiblement différents : la formation du Data Analyst est généralement centrée sur la maîtrise des outils d’analyse statistique et de Data Visualisation alors que celle du Data Scientist est plus orientée vers la construction de modèles de Machine learning et Deep Learning puis leur déploiement.

Le Data Analyst est souvent titulaire d’un Bac +3 ou Bac +5 en statistiques, en traitement de l’information ou en informatique décisionnelle. Le Data Scientist possède lui un Bac +5 en Data Science.

Mais de nos jours, de nombreux professionnels préfèrent suivre une formation professionnalisante à un cursus classique à l’université. Ces formations sont plus rapides, flexibles et orientées vers l’acquisition de compétences pratiques directement applicables en entreprise.

Chez Jedha, nous proposons deux cursus de formation différents pour devenir Data Analyst ou Data Scientist. Ceux-ci sont conçus pour répondre aux besoins des entreprises et s’adaptent aussi bien aux débutants qu’aux professionnels souhaitant monter en compétence. Pour chaque cursus, ils se déclinent en trois niveaux :

• Essentials, pour apprendre les bases de la Data
• Fullstack, pour une formation complète en Data Analyse ou Data Science
• Lead, pour devenir un véritable expert de votre domaine

Si vous souhaitez obtenir plus d’informations sur les parcours Data que nous proposons, nous vous invitons à lire notre syllabus et à vous inscrire à la prochaine session de nos Journées portes ouvertes.

Data Analyst vs Data Scientist : quelle différence de salaire ?

En 2023, le salaire moyen d’un Data Scientist est légèrement supérieur au salaire d’un Data Analyst, situé autour de 3 750 euros brut par mois, soit 45 000€ brut à l’année.

En réalité, la différence de revenu entre ces deux métiers s’explique essentiellement par la marge de progression avec l’expérience, plus importante pour le Data Scientist. Ce dernier peut toucher de 60 000€ à 90 000€ brut par an après 5 ans à son poste, voire plus s’il possède des compétences avancées en Machine Learning.

Le Data Analyst senior pourra lui prétendre à une rémunération moyenne comprise dans une fourchette entre 55 000€ et 65 000€ brut par an.

Conclusion

On attribue souvent une plus forte demande pour le poste de Data Scientist : détrompez-vous ! Le nombre de recrutements de Data Analyst en France n’a jamais été aussi élevé que ces dernières années. Et ce pour répondre au besoin de produire des analyses rapides et pertinentes aux équipes dirigeantes des entreprises afin de prendre des décisions sur du très court terme.

Si vous souhaitez en apprendre plus sur ces deux métiers, vous pouvez consulter notre fiche métier Data Analyst et notre fiche métier Data Scientist. Et si vous cherchez à acquérir rapidement les compétences et le savoir-faire indispensables à tout professionnel de la Data, n'hésitez pas à regarder les différentes formations proposées par Jedha. En moyenne, nos alumni nous ont donné une note de 4,98 sur 5

Question fréquentes

Comment passer du métier de Data Analyst à celui de Data Scientist ?

Pour passer du métier de Data Analyst à celui de Data Scientist, il est essentiel :

• D’acquérir des compétences techniques en Machine Learning et Deep Learning
• De renforcer ses connaissances en mathématiques et en statistiques 
• De devenir un expert des langages les plus utilisés (Python, R ou SQL)
• De développer une expérience pratique en travaillant sur des projets de science des données

Comment devenir Data Scientist sans diplôme ?

Pour devenir Data Scientist sans diplôme, il est possible de se former en autodidacte afin d'acquérir des compétences en programmation, statistiques et langages de programmation tels que Python, R et SQL. Il vous faut pour cela suivre des cours en ligne et travailler sur des projets personnels à présenter aux recruteurs.

Si vous cherchez à vous former plus rapidement, les formations professionnalisantes pour devenir Data Scientist sont faites pour vous ! En Bootcamp ou en ligne, ces enseignements intensifs sont tournés vers l’aspect pratique du métier pour vous permettre d'acquérir les bases techniques indispensables pour réaliser les missions du Data Scientist.