Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer : quelles différences ?

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Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer : quelles différences ?

Être data scientist est considéré comme l’un des meilleurs métiers du 21ème siècle mais on s’aperçoit vite qu’il existe un grand nombre d’autres métiers comme Data Analyst ou Data Engineer. Quelles sont les différences entre Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer ? Quel métier préférer lorsqu’on veut travailler en Data Science ou en Machine Learning ? Réponse dans cette vidéo en français.

00:00 Introduction
01:10 Le métier du Data Analyst
02:14 Le métier du Data Scientist
03:42 Le métier du Data Engineer
05:47 Les technologies du Data Analyst vs Data Scientist vs Data Engineer
07:26 Vers quel métier s'orienter ?

Le Data Analyst est celui qui va permettre d’orienter la stratégie d’une entreprise grâce à son analyse des données. Il va créer des tableaux mais également des graphiques et des diaporamas pour illustrer comme les données peuvent répondre à tel ou tel problème d’entreprise. Le Data Analyst va avoir un véritable impact sur l’entreprise. Il va utiliser des outils comme Excel et Powerpoint mais également R.

Le métier de Data Scientist a de nombreuses différences avec le Data Analyst. Il va procéder à une analyse des données plus poussée. Il va utiliser des outils mathématiques et scientifiques comme les algorithmes de Machine Learning, les modèles de Deep Learning ou les réseaux neuronaux. Le Data Scientist va créer une solution data qui va permettre d’obtenir des recommendations ou améliorer un produit par exemple. Il va utiliser R et Python mais également du SQL pour collecter les données pour faire de la Data Science.

Le Data Engineer va aider le Data Analyst et le Data Scientist en s’occupant de la collecte des données ainsi que de leur stockage. Il doit s’assurer que les données soient dans le bon format et qu’elles soient facilement accessibles. Le Data Engineer va utiliser SQL comme le Data Scientist mais il va aussi utiliser des outils plus techniques comme Spark.

Je vous conseille de travailler en tant que Data Engineer si vous êtes organisé, si vous souhaitez gérer des systèmes complexe de données. Vous devriez faire Data Analyst si vous avez facilement une vue d’ensemble d’un problème d’entreprise et vous arrivez à le diviser en petits problèmes data. Je vous conseille enfin de travailler en tant que Data Scientist comme métier si vous voulez avoir des missions similaires à celles du Data Engineer et du Data Analyst mais également si vous souhaitez travailler sur des modèles de Machine Learning ou de Deep Learning.

👋🏼 Qui suis-je ?

Je m'appelle Damien et je suis Data Scientist. Au cours de mes expériences professionnelles, j'ai découvert comment la Data Science et le Machine Learning peuvent résoudre des problématiques business et sociétales.

J'ai formé des dizaines d'étudiants à la Data Science et au Machine Learning en français pour leur permettre de découvrir ces domaines fascinants et les appliquer dans leur vie professionnelle.

💻 Mon site : https://damienchambon.podia.com

Crédits musique : Cotton Cloud - Fatb