Analyste de données ou scientifique de données : Quelle voie vous convient le mieux ?

Vous avez peut-être déjà entendu les expressions « analyse des données » et « science des données ». Si vous êtes nouveau dans le monde des données, vous vous demandez peut-être ce que ces termes signifient – et si vous êtes intéressé par une carrière dans les données, quelle est la bonne voie pour vous ?

Bien qu’il y ait beaucoup de chevauchement entre les deux domaines (et des désaccords sur les définitions exactes), la principale différence est la mesure dans laquelle ils reposent sur l’apprentissage automatique. En général, l’analyse des données couvre tout, de la collecte des données à la communication des idées en passant par la détection des tendances. La science des données est un domaine plus large qui inclut l’analyse des données et qui implique souvent de faire des prédictions avec des outils comme l’apprentissage automatique ou de mener des expériences avec des données.

Les entreprises collectent une grande quantité de données. La quasi-totalité d’entre elles peuvent bénéficier de l’analyse des données pour leur donner un sens. Mais elles ne sont pas aussi nombreuses à avoir besoin de construire des algorithmes qui prédisent l’avenir ou appliquent des modèles à de nouvelles informations.

Vous souhaitez travailler avec des données, mais vous ne savez pas par où commencer ? Dans cet article, nous allons explorer plus en détail l’analyse des données et la science des données, pour vous aider à choisir entre notre parcours d’analyste de données et notre parcours de scientifique des données.

Qu’est-ce que l’analyse de données ?

L’analyse de données consiste à aider les organisations à prendre des décisions sur la base de données. Les visites de pages peuvent informer les stratégies de marketing, les coûts de logement peuvent affecter les changements de politique et les résultats des patients peuvent avoir un impact sur les opérations d’un hôpital. L’analyse de données nous aide à trouver des modèles et à raconter des histoires à partir de la grande quantité de données dont disposent les organisations.

Pour ce faire, les analystes de données prennent une question commerciale et la traduisent en une question de données. Une partie de leur travail consiste à collecter et à reformater les données, à les analyser à l’aide de statistiques et de probabilités, et à partager des informations exploitables sous forme de visuels et de rapports.

« Chaque entreprise collecte des données. Et beaucoup d’entre elles ont besoin d’exploiter leurs données pour prendre de bonnes décisions fondées sur les données. Il y a une énorme opportunité pour les analystes de données de vraiment mettre ces données au travail », dit Michelle, un développeur de programmes ici à PlanetWebGL.

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Langages et outils d’analyse de données

Quels sont les langages et les outils utilisés pour l’analyse de données ? En général, les analystes de données utilisent SQL et Python ou R. SQL interagit avec les données contenues dans les bases de données, tandis que Python et R analysent et représentent graphiquement les données pour faire apparaître des tendances et des modèles.

Les analystes de données utilisent également des outils de tableau de bord comme Tableau ou Looker, qui sont des outils de business intelligence permettant de créer des visualisations de données interactives.

Débuter avec l’analyse de données

Vous souhaitez en savoir plus sur l’analyse des données ? Vous pouvez vous plonger dans notre parcours professionnel d’analyste de données pour apprendre tout ce dont vous avez besoin pour devenir un analyste de données.

Si vous souhaitez acquérir une compétence spécifique en analyse de données, consultez les parcours de compétences suivants :

  • Analyser des données avec Python
  • Analyser des données avec R
  • Analyser des données avec SQL
  • Maîtriser les statistiques avec Python

Même si votre objectif ultime est de devenir un data scientist, acquérir des bases solides en analyse de données est une bonne première étape à franchir.

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est un vaste domaine qui comprend l’analyse des données. Elle couvre également la réalisation de prédictions avec l’apprentissage automatique, le travail avec le big data et le développement de l’intelligence artificielle.

Les scientifiques des données créent des algorithmes pour automatiser les processus de données, reconnaître les modèles dans les nouvelles informations, et faire des recommandations basées sur le comportement passé. Ils travaillent sur des sujets tels que la prévision de l’avenir financier, la création de chatbots en contact avec la clientèle, la détection de tumeurs dans des images radiographiques et la suggestion de choses que vous pourriez aimer.

« La science des données a tendance à être plus spécialisée que l’analyse des données, car toutes les entreprises n’ont pas besoin de prendre des décisions en matière de données prédictives, et toutes les entreprises n’ont pas besoin de tirer parti du big data », nous dit Michelle.

Pour en savoir plus sur la science des données, regardez la vidéo suivante avec Sophie de notre équipe chargée des programmes d’études, ou consultez notre article sur Qu’est-ce que la science des données ?

Langages et outils de science des données

Les spécialistes de la science des données utilisent aussi couramment SQL et Python ou R. La popularité de Python parmi les spécialistes de la science des données ne cesse de croître, car de plus en plus de bibliothèques sont créées pour travailler avec les données. Mais Python n’est pas le seul langage et, selon le secteur dans lequel vous vous orientez, vous devrez peut-être apprendre d’autres langages de science des données.

Se lancer dans la science des données

Vous souhaitez en savoir plus sur la science des données ? Consultez notre parcours professionnel de scientifique des données, qui fournit tout ce que vous devez savoir pour devenir un scientifique des données de premier niveau, depuis la base.

Si vous terminez le parcours de carrière et que vous souhaitez vous spécialiser davantage dans l’apprentissage automatique, nous vous suggérons de suivre le parcours de compétences Construire des modèles d’apprentissage profond avec TensorFlow. Si vous souhaitez en savoir plus sur le travail avec des données textuelles et le traitement du langage naturel, nous vous recommandons de consulter le parcours de compétences Appliquer le traitement du langage naturel avec Python.

En savoir plus

Vous ne savez toujours pas par où commencer ? Si vous souhaitez travailler dans le domaine des données, mais que vous ne savez pas exactement à quel titre, nous vous suggérons de commencer par le parcours d’analyste de données. Vous pourrez ensuite passer au parcours « Science des données » à tout moment. Si vous décidez de faire ce changement, tous les cours d’analyse de données que vous avez suivis seront également transférés.

« Déterminez si cela vous convient. Si vous êtes vraiment enthousiaste à l’idée de travailler avec des données et que vous voulez apprendre l’apprentissage automatique, vous pouvez vous lancer dans le parcours professionnel de scientifique des données ou suivre le cours Construire des modèles d’apprentissage automatique avec Python et acquérir cette expérience en plus », explique Mariel, développeuse de programmes ici à PlanetWebGL.

« En général, si vous voulez le chemin le plus direct vers un emploi dans le domaine des données, alors optez pour le parcours d’analyste de données. Il offre également la possibilité de se lancer dans la science des données par la suite », nous dit Michelle.

Si vous souhaitez apprendre l’analyse de données, notre parcours d’analyste de données vous fournira les outils nécessaires pour devenir un analyste de données. Si vous souhaitez apprendre la science des données, le parcours de carrière de scientifique des données vous guidera à travers ce que vous devrez savoir pour devenir un scientifique des données.

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