80% des données créées aujourd’hui par les entreprises ne sont pas exploitées : de quoi donner du travail aux Data Analyst et Data Scientist ! Mais si ces métiers sont souvent confondus, ils possèdent bien des différences, qui tiennent comme nous allons le voir à leurs missions, aux compétences requises, à leur formation et leur salaire !
Avant d’aborder tout cela en détail, voici un résumé des principales différences entre ces deux métiers :
Le Data Analyst est chargé de l’extraction et de l'analyse des données afin d’aider les équipes dirigeantes à prendre des décisions stratégiques. Il récupère et analyse les données existantes à l’aide de statistiques descriptives, puis crée des dashboards qui permettent au management d’avoir les principales informations sur les KPIs.
Le Data Scientist est chargé de construire des modèles statistiques et algorithmiques à partir des données existantes afin de mieux comprendre la Data et de prédire les phénomènes futurs.
Voici résumées les principales missions confiées au Data Analyst par rapport au Data Scientist :
Le Data Analyst et le Data Scientist ont de nombreuses compétences en commun, comme la maîtrise des concepts statistiques, des langages de programmation utilisés en Data (Python, SQL) et la gestion des bases de données. Cependant, pour mener à bien ses missions en entreprise, le Data Scientist doit faire preuve de compétences techniques plus poussées que celles du Data Analyst.
Le Data Scientist aura des compétences avancées pour concevoir des algorithmes prédictifs et recourir à des méthodes de Machine Learning et Deep Learning.
Le Data Analyst est lui chargé de communiquer les résultats de ses analyses sous forme de dashboard Il a donc des compétences avancées en Business Intelligence et en Data Visualisation (Tableau, Power BI) que n’ont pas les Data Scientist.
Les formations pour devenir Data Analyst et Data Scientist sont la plupart du temps dispensées par les mêmes écoles, mais les parcours de ces deux métiers sont sensiblement différents : la formation du Data Analyst est généralement centrée sur la maîtrise des outils d’analyse statistique et de Data Visualisation alors que celle du Data Scientist est plus orientée vers la construction de modèles de Machine learning et Deep Learning puis leur déploiement.
Le Data Analyst est souvent titulaire d’un Bac +3 ou Bac +5 en statistiques, en traitement de l’information ou en informatique décisionnelle. Le Data Scientist possède lui un Bac +5 en Data Science.
Mais de nos jours, de nombreux professionnels préfèrent suivre une formation professionnalisante à un cursus classique à l’université. Ces formations sont plus rapides, flexibles et orientées vers l’acquisition de compétences pratiques directement applicables en entreprise.
Chez Jedha, nous proposons deux cursus de formation différents pour devenir Data Analyst ou Data Scientist. Ceux-ci sont conçus pour répondre aux besoins des entreprises et s’adaptent aussi bien aux débutants qu’aux professionnels souhaitant monter en compétence. Pour chaque cursus, ils se déclinent en trois niveaux :
Si vous souhaitez obtenir plus d’informations sur les parcours Data que nous proposons, nous vous invitons à lire notre syllabus et à vous inscrire à la prochaine session de nos Journées portes ouvertes.
En 2024, le salaire moyen d’un Data Scientist est légèrement supérieur au salaire d’un Data Analyst, situé autour de 3 750 euros brut par mois, soit 45 000€ brut à l’année.
En réalité, la différence de revenu entre ces deux métiers s’explique essentiellement par la marge de progression avec l’expérience, plus importante pour le Data Scientist. Ce dernier peut toucher de 60 000€ à 90 000€ brut par an après 5 ans à son poste, voire plus s’il possède des compétences avancées en Machine Learning.
Le Data Analyst senior pourra lui prétendre à une rémunération moyenne comprise dans une fourchette entre 55 000€ et 65 000€ brut par an.
On attribue souvent une plus forte demande pour le poste de Data Scientist : détrompez-vous ! Le nombre de recrutements de Data Analyst en France n’a jamais été aussi élevé que ces dernières années. Et ce pour répondre au besoin de produire des analyses rapides et pertinentes aux équipes dirigeantes des entreprises afin de prendre des décisions sur du très court terme.
Si vous souhaitez en apprendre plus sur ces deux métiers, vous pouvez consulter notre fiche métier Data Analyst et notre fiche métier Data Scientist. Et si vous cherchez à acquérir rapidement les compétences et le savoir-faire indispensables à tout professionnel de la Data, n'hésitez pas à regarder les différentes formations proposées par Jedha. En moyenne, nos alumni nous ont donné une note de 4,98 sur 5
Pour passer du métier de Data Analyst à celui de Data Scientist, il est essentiel :
Pour devenir Data Scientist sans diplôme, il est possible de se former en autodidacte afin d'acquérir des compétences en programmation, statistiques et langages de programmation tels que Python, R et SQL. Il vous faut pour cela suivre des cours en ligne et travailler sur des projets personnels à présenter aux recruteurs.
Si vous cherchez à vous former plus rapidement, les formations professionnalisantes pour devenir Data Scientist sont faites pour vous ! En Bootcamp ou en ligne, ces enseignements intensifs sont tournés vers l’aspect pratique du métier pour vous permettre d'acquérir les bases techniques indispensables pour réaliser les missions du Data Scientist.
L'Analytics Engineer se situe à l'interface entre le Data Analyst et le Data Scientist. Son rôle est de transformer les données brutes en informations compréhensibles et exploitables. Il crée des pipelines de données, conçoit des tableaux de bord et optimise les données pour faciliter leur utilisation par les Data Analysts et Data Scientists.
