La question Data Science vs Data Analytics et ce qu'il faut choisir entre les deux champs de données est une question si courante.

Les données sont la nouvelle monnaie, dit-on. Dans un monde axé sur les données comme celui dans lequel nous nous trouvons actuellement, la plupart des organisations, sinon toutes, s'appuient fortement sur les données pour prendre des décisions approfondies sur des questions cruciales qui affectent leurs opérations.

L'ensemble du processus de collecte d'informations, de traitement et d'analyse pour produire des données traitées précieuses crée différentes opportunités d'emploi pour les personnes ayant des compétences pertinentes en manipulation de données. Dans ce cas, Data Science et Data Analytics sont les deux principaux métiers traitant du traitement et de l'analyse des données.

En quoi consistent exactement une carrière en science des données et une carrière en analyse de données ? Signifient-ils la même chose ? En quoi sont-ils différents ? De quelles compétences préliminaires aurait-on besoin pour exercer l'une ou l'autre de ces professions en tant que carrière ?

En répondant à ces questions, cet article vous aidera à décider quel chemin suivre dans une carrière entre Data Analytics et Data Science. Je sais que tu es excité comme moi !

Examinons les principaux composants que vous considérez avant de décider d'un chemin entre les deux.

Ces composants comprennent:

  • Description de poste en science des données par rapport à la description de poste en analyse de données.
  • Responsabilités individuelles en Data Analytics et Data Science.
  • Compétences requises en science des données par rapport aux compétences requises en analyse de données.
  • Contexte de l'éducation.
  • Votre intérêt est en lien avec ces domaines.

Job description

Sciences des données

Les professionnels de la science des données récupèrent des données à partir de diverses sources au sein d'une industrie. Ils intègrent ensuite l'informatique, l'analyse prédictive, les statistiques et l'apprentissage automatique pour analyser ces vastes ensembles de données. Cela les aide à comprendre les performances de l'entreprise et leur structure fonctionnelle et à trouver des solutions à leurs besoins.

Les scientifiques des données découvrent des questions dont vous ne vous rendez pas compte ; ils exigent des réponses en premier lieu. Celle-ci vise à identifier une potentielle plateforme d'étude ou, mieux encore, d'innovation !

Analytics données

Ce domaine implique le traitement et l'analyse statistique des informations existantes pour mettre en lumière des données exploitables. Les analystes de données développent des techniques pour collecter, traiter et organiser les données afin de comprendre les problèmes en question.

Les experts utilisent des outils d'analyse de données tels que ; Python, R, Microsoft Excel, et Tableau pour atteindre leurs objectifs. De plus, ils examinent les données pour en vérifier l'exactitude et la qualité. Ils analysent davantage ces données avant de développer des modèles pour rapporter les données et les présenter au public cible. La méthode de présentation utilisant des modèles permet au public de comprendre rapidement les données présentées et de prendre des décisions facilement.

Defined responsibilities

Les responsabilités d'un data scientist

Un data scientist nettoie, traite et manipule les données brutes récupérées. Ils utilisent plusieurs données analoutils statistiques pour obtenir des informations précieuses à partir des données. Les experts en science des données conçoivent des processus de modélisation des données qui développent des algorithmes et des modèles prédictifs pour effectuer des analyses personnalisées.

De plus, la science des données implique l'exploration de données et la collecte de grands ensembles d'ensembles de données structurées et non structurées à partir de nombreuses sources pertinentes. En tant que data scientist, vous serez responsable de la conception et de l'évaluation de modèles statistiques avancés pour interpréter ces données. De plus, la construction de modèles prévisibles et Machine Learning les algorithmes qui fonctionnent sur de gros volumes de données font également partie des responsabilités d'un data scientist.

Les données traitées doivent être analysées puis représentées graphiquement dans des tableaux de bord et des rapports à l'aide de tableaux et de graphiques. La représentation visuelle aide les parties prenantes concernées à comprendre rapidement les tendances et les modèles de données avant de prendre des décisions. Ce processus est appelé visualisation de données. Les Data Scientists travaillent souvent avec des ingénieurs de données et des analystes de données chaque fois que nécessaire pour formuler une analyse des résultats des données.

Les responsabilités d'un analyste de données

Les responsabilités dans le domaine de l'analyse de données ne sont pas très différentes de celles de la science des données.

Ils utilisent des données pertinentes pour préparer des rapports qui décrivent des modèles et des tendances précises. Un analyste de données doit comprendre le rôle et les exigences de l'entreprise afin de pouvoir rationaliser l'ensemble du processus d'analyse des données. Ils utilisent également des outils automatisés pour récupérer ces exigences à partir de sources de données primaires et secondaires.

Après avoir collecté les données, ils les traitent en se débarrassant des données corrompues, en déboguant les erreurs de code et tout problème connexe.

Les analystes de données analysent également les données pour évaluer leur qualité et leur signification.

De plus, ils développent et maintiennent des bases de données pour réorganiser les données dans des formats lisibles.

Les analystes de données utilisent des outils statistiques pour diagnostiquer et faire des prévisions en identifiant, analysant et interprétant des modèles et des tendances dans des ensembles de données complexes.

Ces professionnels attribuent une valeur numérique aux fonctions critiques de l'entreprise pour évaluer et comparer les performances de l'entreprise au fil du temps.

Comme les scientifiques des données, ils collaborent également avec des programmeurs, des ingénieurs et des chefs de direction pour continuer à identifier les opportunités d'amélioration des processus.

Examinons maintenant les compétences cruciales requises par les deux domaines.

Skills required

Sciences des données

Ce domaine nécessite que vous ayez de bonnes connaissances en mathématiques, en statistiques avancées, en modélisation prédictive, en apprentissage automatique et, bien sûr, en maîtrise des compétences en programmation, notamment :

  • Connaître l'utilisation d'outils de visualisation de données tels que Tableau, ChartBlocks, Datawrapper, D3.js et QlikeView, entre autres.
  • Expertise dans les langages de programmation comme R, Python, et Scala.
  • Vous devez maîtriser l'utilisation Hadoop et Spark, des outils de mégadonnées.

Analytics données

Tout aussi important, un analyste de données doit connaître les statistiques, les bases de données, la modélisation et analyse prédictive bien. De plus, il serait utile que vous soyez un résolveur de problèmes et que vous possédiez des compétences telles que :

  • Excel et concevoir et développer des bases de données SQL pour manipuler les données.
  • Langages de programmation comme Python et R pour les statistiques.
  • Maîtrise en Mathématiques pour collecter, mesurer, organiser et analyser des données.
  • Expertise dans l'utilisation de packages de création de rapports tels que la programmation, y compris les frameworks JavaScript, XML ou ETL.

Education Background

Data Science Métier Data Analytics

Au-delà de l'expertise technique, un baccalauréat dans un domaine pertinent de compétences statistiques et analytiques ou en informatique sera utile pour un analyste de données. Vous pouvez également suivre un cours de certification en science des données ou un Bootcamp approprié. Travailler sur des projets personnels est un avantage supplémentaire qui vous aidera à devenir suffisamment compétent pour un poste.

D'autre part, un scientifique des données exige que vous ayez des diplômes avancés ou une maîtrise en mathématiques ou en informatique.

Interests

Aimez-vous travailler sur l'informatique mathématique ou la pensée systémique ? Généralement, aimez-vous créer des systèmes qui consomment des données ? La science des données vous conviendrait le mieux. En effet, les scientifiques des données construisent principalement des systèmes d'analyse de données et utilisent des compétences en apprentissage automatique pour créer des modèles d'analyse prédictive. De plus, ils conçoivent également le système de collecte de données de l'entreprise et utilisent une perspective informatique pour définir les processus.

Sinon, si vous aimez travailler à la réalisation d'objectifs en explorant de manière approfondie les données et en dégageant des modèles ou des tendances à partir de ces données, l'analyse de données est un choix parfait pour vous.

Professional rank 🕵️‍♂️

Par rapport à Data Analytics, Data Science a un rang professionnel plus élevé. De même, en termes de salaire, les data scientists gagnent relativement plus que les data analysts. Aux États-Unis, leurs salaires moyens sont respectivement de 110,000 65 $ et 300 XNUMX $. Domaine lucratif, n'est-ce pas ?😊

Cependant, plus de postes vacants sont disponibles pour les analystes de données que pour les scientifiques de données.

Alors, qu'en serait-il pour vous ? 🤔

Après avoir traversé les différences entre la science des données et l'analyse des données, vous êtes maintenant mieux placé pour décider entre les deux.

Vous voudrez probablement reconsidérer vos principaux objectifs de carrière, vos intérêts et, plus important encore, vos compétences.

Quelle que soit la voie que vous choisissez, les deux domaines sont avantageux. De plus, vous ne vous tromperez jamais en travaillant avec des données malgré votre choix de carrière.

Vous pouvez en savoir plus sur le Cours d'analyse de données disponible si vous optez pour ce chemin. Alternativement, vous voudrez peut-être connaître le Outils de science des données que vous utiliserez, si vous optez pour la voie de la science des données.

Bonne chance!