La différence entre statisticien et data analyst

Dans cette vidéo, je parle de la différence entre data analyst et statisticien en faisant la comparaison à partir de trois éléments

1-Domaine:

👩🏻‍🦰Data analyst : Le data analyst travaille généralement dans des domaines tels que l'analyse commerciale, le marketing, la finance ou la science des données. Leur objectif principal est de comprendre les données pour aider à prendre des décisions commerciales éclairées.
👨🏾Statisticien : Le statisticien travaille dans des domaines tels que la recherche scientifique, l'économie, la sociologie ou la santé publique. Leur objectif principal est de concevoir et d'appliquer des méthodes statistiques pour analyser des données, tester des hypothèses et faire des inférences sur des populations.

2-Objectifs de l'analyse :

👩🏻‍🦰Data analyst : Le data analyst se concentre sur l'exploration des données, la découverte de modèles, l'identification de tendances, la création de tableaux de bord et la génération de rapports. Ils cherchent à répondre à des questions spécifiques en utilisant des techniques d'analyse de données.
👨🏾Statisticien : Le statisticien se concentre sur l'inférence statistique, c'est-à-dire sur la généralisation des résultats d'un échantillon à une population plus large. Ils utilisent des techniques statistiques avancées telles que les tests d'hypothèses, l'estimation de paramètres, la régression et l'analyse de variance pour obtenir des conclusions statistiquement significatives.

3- Compétences et outils :

👩🏻‍🦰Data analyst : Les compétences clés pour un data analyst incluent la manipulation des données, la visualisation, la programmation (par exemple, Python, R, SQL), l'analyse exploratoire des données, la compréhension des outils d'analyse de données et la communication des résultats aux parties prenantes.
👨🏾Statisticien : Les compétences clés pour un statisticien incluent une solide compréhension des concepts statistiques, la maîtrise des techniques d'échantillonnage, la connaissance des méthodes d'inférence, la modélisation statistique, la maîtrise d'outils statistiques tels que R, Stata, SAS ou SPSS, et la capacité à interpréter les résultats de manière statistique.

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