Quelles sont les différences entre un data-scientist, un data-engineer et un data-analyst ? Nos experts vous embarquent à la découverte de ces trois corps de métiers complémentaires !
Zoom sur 3 métiers de la data
Qu’est-ce qu’un data-engineer ?
Le data engineer a pour mission de structurer la collecte et l’exploration des données. Cela passera par la surveillance des outils et des infrastructures qui permettront de transformer les données en informations précieuses. Typiquement, il créera des pipelines pour nettoyer, transformer et stocker des données dans les “data warehouse”, il pose donc les fondations pour les autres métiers data.
Qu’est-ce qu’un data-analyst ?
Le data analyst est l’expert de l’analyse des données. Ses rôles majeurs sont la mise en forme et l’interprétation des données, grâce à des outils statistiques pour répondre à des questions précises. Il a donc un fort lien avec les équipes métier. Ses compétences sont axées sur l’analyse et la statistique, mais également en algorithmie et visualisation des données. C’est un métier clé, car il donne sens aux données récoltées en les présentant sous différents formats (dashboard, rapport, présentations, graphiques…) aidant donc à la prise de décisions.
Qu’est-ce qu’un data-scientist ?
Le data scientist est le métier “data” le plus connu. Il est un expert en science de données. C’est un métier pluridisciplinaire, mettant en commun des compétences en mathématiques, statistiques et informatique. Il va analyser, traiter et modéliser les données en utilisant des méthodes statistiques avancées afin de « faire parler les données ».
Certaines de ses tâches sont communes aux data analysts, mais ce qui les différencie, c’est que le Data Scientist va utiliser et/ou créer des procédures de traitement de données. Ces procédures peuvent faire appel aux modèles d’Intelligence artificielle, comme le Machine Learning.
Quelles sont les qualités requises pour exercer un métier dans la data ?
Certaines qualités sont communes à ces trois corps de métier. On pourra d’abord d’abord la capacité à communiquer et travailler en équipe, ainsi que d’avoir de solides connaissances en programmation.
Les qualités du data-analyst
Un.e data analyst, doit être capable de rendre compréhensibles, les résultats qui ont été obtenus lors des études analytiques. Une appétence pour la pédagogie et la vulgarisation est donc souhaitable !
Les qualités du data-scientist
Pour le data scientist, il est important d’avoir une bonne compréhension des modèles qui entrent en jeu en machine learning. Les compétences en modélisation statistiques et en programmation sont l’aspect central de ce rôle.
Les qualités du data-engineer
Enfin, le data engineer a besoin d’avoir une compréhension globale du projet, étant donné qu’il arrive au bout de la chaîne de production. C’est celui qui doit avoir les aptitudes les plus poussées en termes de développement, étant donné la diversité dans l’écosystème technique qui est mis à sa disposition.
Quelles études faire pour devenir un expert data ?
Pour devenir un expert Data, il est essentiel d’avoir une solide base en informatique et en mathématiques. Les compétences clés pour réussir en tant qu’expert Data incluent une connaissance approfondie des mathématiques, la capacité de coder et de travailler avec les langages de programmation, une compréhension des bases de données, une aptitude pour l’analyse et la visualisation des données.
Les personnes qui souhaitent devenir un expert Data peuvent suivre un programme d’études supérieures en informatique, en mathématiques ou en statistiques, en fonction de la spécialisation souhaitée. Les programmes d’études supérieures en sciences des données sont également de plus en plus populaires et offrent une formation plus spécialisée. En outre, il existe de nombreuses ressources en ligne pour aider les personnes à acquérir les compétences nécessaires pour devenir un expert en données.