Data Science Vs Data Analytics : Différence entre Data Science et Data Analytics

L'essor du Big Data a entraîné deux autres mots à la mode dans l'industrie, Data Science et Data Analytics. Aujourd'hui, le monde entier contribue à la croissance massive des données dans des volumes colossaux, d'où le nom de Big Data. Le Forum économique mondial déclare que d'ici la fin de 2020, la génération quotidienne de données mondiales atteindra 44 zettaoctets. D'ici 2025, ce nombre atteindra 463 exaoctets de données !

Le Big Data comprend tout - textes, e-mails, tweets, recherches d'utilisateurs (sur les moteurs de recherche), bavardage sur les réseaux sociaux, données générées à partir de l'IoT et des appareils connectés - en gros, tout ce que nous faisons en ligne. Les données générées chaque jour via le monde numérique sont si vastes et complexes que les systèmes traditionnels de traitement et d'analyse des données ne peuvent pas les traiter. Entrez la science des données et l'analyse des données.

Étant donné que le Big Data, la science des données et l'analyse des données sont des technologies émergentes (elles évoluent encore), nous utilisons souvent la science des données et l'analyse des données de manière interchangeable. La confusion provient principalement du fait que les Data Scientists et les Data Analysts travaillent avec le Big Data. Même ainsi, la différence entre Data Analyst et Data Scientist est frappante, alimentant le débat Data Science vs Data Analytics.

Dans cet article, nous aborderons le débat Data Science vs Data Analytics, en nous concentrant sur la différence entre Data Analyst et Data Scientist.

Data Science vs Data Analytics : les deux faces d'une même médaille

La science des données et l'analyse des données traitent du Big Data, chacune adoptant une approche unique. La science des données est un parapluie qui englobe l'analyse des données. La science des données est une combinaison de plusieurs disciplines - mathématiques, statistiques, informatique, sciences de l'information, apprentissage automatique et intelligence artificielle.

Il comprend des concepts tels que l'exploration de données, l'inférence de données, la modélisation prédictive et le développement d'algorithmes ML, pour extraire des modèles d'ensembles de données complexes et les transformer en stratégies commerciales exploitables. D'autre part, l'analyse de données concerne principalement les statistiques, les mathématiques et l'analyse statistique.

Alors que la science des données se concentre sur la recherche de corrélations significatives entre de grands ensembles de données, l'analyse des données est conçue pour découvrir les spécificités des informations extraites. En d'autres termes, Data Analytics est une branche de Data Science qui se concentre sur des réponses plus spécifiques aux questions soulevées par Data Science.

La science des données cherche à découvrir des questions nouvelles et uniques qui peuvent stimuler l'innovation commerciale. En revanche, l'analyse des données vise à trouver des solutions à ces questions et à déterminer comment elles peuvent être mises en œuvre au sein d'une organisation pour favoriser l'innovation axée sur les données.

Data Science vs Data Analytics : Rôles professionnels de Data Scientist et Data Analyst

Les Data Scientists et les Data Analysts utilisent les données de différentes manières. Les scientifiques des données utilisent une combinaison de techniques mathématiques, statistiques et d'apprentissage automatique pour nettoyer, traiter et interpréter les données afin d'en extraire des informations. Ils conçoivent des processus de modélisation de données avancés à l'aide de prototypes, d'algorithmes ML, de modèles prédictifs et d'analyses personnalisées.

Alors que les analystes de données examinent des ensembles de données pour identifier les tendances et tirer des conclusions, les analystes de données collectent de grands volumes de données, les organisent et les analysent pour identifier les modèles pertinents. Une fois la partie analyse terminée, ils s'efforcent de présenter leurs résultats à l'aide de méthodes de visualisation de données telles que des tableaux, des graphiques, etc. Ainsi, les analystes de données transforment les informations complexes en un langage métier que les membres techniques et non techniques d'une organisation peuvent comprendre. .

Les deux rôles effectuent divers degrés de collecte, de nettoyage et d'analyse de données pour obtenir des informations exploitables pour la prise de décision basée sur les données. Par conséquent, les responsabilités des Data Scientists et des Data Analysts se chevauchent souvent.

Responsabilités des Data Scientists

• Traiter, nettoyer et valider l'intégrité des données.
• Pour effectuer une analyse exploratoire des données sur de grands ensembles de données.
• Pour effectuer l'exploration de données en créant des pipelines ETL.
• Pour effectuer une analyse statistique à l'aide d'algorithmes ML tels que la régression logistique, KNN, Random Forest, Decision Trees, etc.
• Pour écrire du code pour l'automatisation et créer des bibliothèques ML ingénieuses.
• Pour glaner des informations commerciales à l'aide d'outils et d'algorithmes de ML.
• Identifier les nouvelles tendances dans les données pour faire des prévisions commerciales.

Responsabilités des analystes de données

• Collecter et interpréter des données.
• Identifier les modèles pertinents dans un ensemble de données.
• Pour effectuer des requêtes de données à l'aide de SQL.
• Expérimenter différents outils analytiques tels que l'analyse prédictive, l'analyse prescriptive, l'analyse descriptive et l'analyse diagnostique.
• Utiliser des outils de visualisation de données comme Tableau, IBM Cognos Analytics, etc., pour présenter les informations extraites.

Lire : Carrière en science des données

Science des données vs analyse de données : compétences de base

Les scientifiques des données doivent maîtriser les mathématiques et les statistiques et avoir une expertise en programmation (Python, R, SQL), en modélisation prédictive et en apprentissage automatique. Les analystes de données doivent être compétents dans l'exploration de données, la modélisation de données, l'entreposage de données, l'analyse de données, l'analyse statistique et la gestion et la visualisation de bases de données. Les Data Scientists et les Data Analysts doivent être d'excellents solutionneurs de problèmes et esprits critiques.

Un analyste de données doit être :

• Bonne maîtrise d'Excel et de la base de données SQL.
• Maîtrise des outils tels que SAS, Tableau, Power BI, pour n'en nommer que quelques-uns.
• Maîtrise de la programmation R ou Python.
• Adepte de la visualisation de données.

Un Data Scientist doit être :

• Bonne connaissance des probabilités et des statistiques et du calcul multivarié et de l'algèbre linéaire.
• Maîtrise de la programmation en R, Python, Java, Scala, Julia, SQL et MATLAB.
• Adepte de la gestion de bases de données, de la gestion des données et de l'apprentissage automatique.
• Expérience dans l'utilisation de plates-formes Big Data telles qu'Apache Spark, Hadoop, etc.

Checkout : Compétences en science des données

Data Science vs Data Analytics : perspective de carrière

Le cheminement de carrière pour la science des données et l'analyse des données est assez similaire. Les aspirants en science des données doivent avoir une solide formation en informatique, en génie logiciel ou en science des données. De même, les analystes de données peuvent poursuivre des études de premier cycle en informatique, en technologie de l'information, en mathématiques ou en statistique.

Data Science vs Data Analytics : Lequel vous convient le mieux ?

En règle générale, les scientifiques des données sont beaucoup plus techniques, nécessitant un état d'esprit mathématique, et les analystes de données adoptent une approche statistique et analytique. Du point de vue de la carrière, le rôle d'un analyste de données est plutôt un poste d'entrée de gamme. Les aspirants ayant une solide expérience en statistiques et en programmation peuvent décrocher des emplois d'analyste de données dans les entreprises.

Habituellement, lors de l'embauche d'analystes de données, les recruteurs préfèrent les candidats qui ont 2 à 5 ans d'expérience dans l'industrie. Au contraire, les Data Scientists sont des experts chevronnés ayant plus de dix ans d'expérience.

En ce qui concerne le salaire, la science des données et l'analyse des données paient extrêmement bien. Le salaire moyen des Data Scientists en Inde varie entre Rs. 8,13,500 - 9,00,000 , tandis que celui d'un analyste de données est de Rs. 4,24,400 – 5,04,000 . Et la meilleure partie du choix de construire une carrière en science des données ou en analyse de données est que leur trajectoire de carrière est positive, en constante évolution. En savoir plus sur le salaire des data scientists en Inde.

Voici les différences entre la science des données et l'analyse des données. Pour conclure, même si la science des données et l'analyse des données marchent sur des lignes similaires, voici une bonne part des différences entre les rôles de travail d'analyste de données et de scientifique de données. Et le choix entre ces deux dépend en grande partie de vos intérêts et de vos objectifs de carrière.

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