Derrière le mot « data » se cachent plusieurs métiers aux rôles bien distincts. Analyste, scientifique ou ingénieur des données… Chacun contribue à transformer les données brutes en valeur exploitable, mais avec des missions, des compétences et des objectifs différents. Découvrez dans ce guide les différences entre ces trois profils.
Les missions spécifiques du data analyst
Le data analyst passe une part considérable de son temps à collecter, nettoyer et structurer les données. Celles-ci peuvent provenir de diverses sources, notamment les logiciels de gestion (ERP, CRM), les sites web, les réseaux sociaux ou les capteurs connectés. Ce spécialiste doit s’assurer que les informations sont fiables, cohérentes et utilisables, ce qui implique en général un important travail de traitement (nettoyage, formatage, vérification des doublons…).
Il utilise par ailleurs des outils statistiques et des langages comme Excel, SQL ou Python (avec pandas ou matplotlib) pour faire ressortir des tendances, comparer des performances, détecter des anomalies ou valider des hypothèses. Il travaille souvent en étroite collaboration avec des départements tels que le marketing, les ventes, la finance ou les RH pour répondre à des besoins spécifiques.
Le travail de ce professionnel ne s’arrête pas à l’analyse. Il doit rendre les données compréhensibles et parlantes. Il crée des tableaux de bord dynamiques, des rapports visuels et interactifs à l’aide de Power BI ou Google Data Studio. Son rôle est d’offrir aux membres du personnel une vision claire et actualisée des données essentielles, afin qu’ils puissent estimer l’impact de leurs actions et prendre des décisions éclairées. L’inscription dans un centre de formation reconnu comme DataBird est nécessaire pour obtenir toutes ces compétences et acquérir un profil compétitif sur le marché.
Les compétences techniques du data scientist
La base du métier de data scientist repose sur une solide culture mathématique et statistique. Ce spécialiste doit savoir construire des modèles prédictifs (régressions, forêts aléatoires, réseaux de neurones…) et choisir les bons indicateurs d’évaluation. Cela lui permet, par exemple, d’anticiper le churn client, de recommander des produits ou de détecter des fraudes.
Il travaille presque exclusivement avec des langages comme Python ou R, associés à des bibliothèques puissantes (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch ou XGBoost). Il manipule des bases de données avec SQL et doit être capable d’écrire du code propre, réutilisable et optimisé en collaborant, dans certains cas, avec des équipes d’ingénierie.
Le data scientist est régulièrement confronté à de grandes quantités d’informations, parfois en temps réel. Il doit donc connaître Spark, Hadoop ou encore des solutions cloud (AWS, GCP ou Azure). Ces compétences sont essentielles lorsqu’il s’agit, par exemple, de mettre en place des pipelines de traitement.
Un modèle n’est utile que s’il est intégré dans des conditions concrètes d’utilisation. C’est pour cette raison que ce spécialiste doit aussi savoir l’industrialiser et le déployer dans des environnements de production. Il a également pour mission d’installer des outils de surveillance pour détecter les dérives ou pertes de performance au fur et à mesure.
Le rôle stratégique du data engineer
Le data engineer a la responsabilité de concevoir l’architecture qui servira à stocker et à traiter les données à grande échelle. Cela inclut le choix des systèmes de stockage dans le cloud et la conception des pipelines pour organiser et transférer les contenus. Ceux-ci garantissent la circulation des informations depuis leur collecte (sur des sources variées) jusqu’à leur analyse par les data analysts ou data scientists.
L’une des missions clés de cet expert est de veiller à la qualité et de l’intégrité des éléments traités. Il doit anticiper les erreurs potentielles (doublons, incohérences), développer des mécanismes d’automatisation de nettoyage et assurer la sécurité des données à toutes les étapes. Il procède aussi à la mise en place de processus grâce auxquels les autres équipes récupèrent les infos facilement et de manière instantanée.
Le data engineer doit être capable de travailler avec des technologies adaptées à la gestion de volumes massifs d’informations. Cela inclut des outils tels qu’Apache Hadoop ou des solutions de streaming en temps réel (Kafka ou Flink). Ce professionnel traite des flux continus, comme ceux générés par des capteurs IoT ou les logs d’événements d’une plateforme web.
Une fois que les pipelines et les architectures sont en place, le data engineer optimise la performance de ces systèmes. Cela peut concerner la vitesse d’accès aux données. Il œuvre de plus pour l’évolutivité de l’infrastructure afin de répondre à des besoins futurs.
Comment choisir le métier correspondant à votre profil ?
Si vous êtes passionné par l’examen et l’interprétation des données, le data analyst pourrait être le métier qui vous correspond le mieux. Il nécessite une aptitude à travailler avec des chiffres, une bonne maîtrise des outils d’analyse et de représentation graphique. Il exige en outre une forte capacité à communiquer les résultats de manière claire. Si vous aimez traduire des informations brutes en insights compréhensibles pour les profils non techniques, cette profession est faite pour vous. C’est également une porte d’entrée pour évoluer vers d’autres responsabilités.
Le métier de data scientist est idéal pour toute personne qui trouve son bonheur dans les problématiques complexes. Si vous êtes passionné par les modèles statistiques, l’apprentissage automatique et que vous appréciez résoudre des problèmes grâce à des algorithmes, ce rôle est probablement votre voie. Il requiert par ailleurs une compétence en programmation avancée, ainsi qu’une compréhension approfondie des données à travers une approche analytique et prédictive.
Le data engineer s’adresse à ceux qui désirent créer des infrastructures performantes pour alimenter les outils d’intelligence numérique. Si vous aimez travailler sur des systèmes complexes, concevoir des pipelines de données et garantir leur performance, alors ce métier est une excellente option.
