Dans une industrie qui évolue à toute vitesse, il n'est pas surprenant que nous confondions parfois certains termes techniques, surtout quand il semble que de nouveaux sujets technologiques apparaissent du jour au lendemain. Et dans le monde des sciences des données, encore appelée Data Science ou Big Data, qui implique de travailler avec d'énormes quantités d'informations, certaines personnes confondent encore certains concepts, tâches et postes de cette discipline émergente et en pleine croissance.
L'un des principaux points de confusion dans ce domaine est la différence entre les Data Analytics et la Data Science. Bien que certaines personnes puissent utiliser les deux termes de manière interchangeable, ce sont en réalité deux domaines différents, bien que liés. Et c'est exactement la raison d’être de cet article : comprendre pleinement les différences et à faire le meilleur choix pour votre future carrière dans la tech. Plongeons-nous dans ces subtilités dès maintenant !
La différence entre la Data Science et les Data Analytics
Bien que tous deux se trouvent à la croisée des chemins entre les mathématiques, les statistiques et le développement, la Data Science et les Data Analytics servent deux objectifs distincts. Donc, les profils des professionnels travaillant dans ces deux domaines diffèrent considérablement.
Alors, quelles sont les différences ? Les voici:
La Data Science s'occupe des aspects plus techniques des données. On y travaille avec des équipes techniques sur la création et la maintenance des programmes qui guident l'analyse des données, tels que les modèles d'intelligence artificielle.
Les Data Analytics, en revanche, se concentrent sur le processus de prise de décision qui découle du travail que font les data scientists, transformant les données en chiffres compréhensibles pour une meilleure prise de décision dans l’entreprise.
Vous avez encore besoin d’une image pour clarifier tout cela ? Les Data Analytics, interprètent l'information et la transforment en opportunités commerciales. La Data Science forme des ordinateurs pour être capables d'exécuter ce type d'analyse de données qui est si nécessaire pour une prise de décision pertinente.
Maintenant que vous avez une meilleure compréhension des différences, plongeons un peu plus profondément dans les subtilités de chacune, afin que vous puissiez choisir le bon chemin de carrière pour vous.
Qu'est-ce que la Data Science?
Actuellement considérée comme une branche de la big data, la Data Science vise à extraire et à interpréter les informations dérivées de l'énorme quantité de données recueillies par une entreprise particulière, que ce soit pour leur propre usage ou pour des opérations qu'elles pourraient effectuer avec des tiers. Pour atteindre cet objectif, les data scientists sont chargés de concevoir et de mettre en œuvre des algorithmes mathématiques basés sur des statistiques, l'apprentissage automatique et d'autres méthodologies qui permettent aux entreprises d'utiliser des outils qui leur fournissent les bases pour agir d'une manière ou d'une autre en fonction des circonstances et du timing.
Entre autres choses, les data scientists en formation apprendront :
Les techniques de base et avancées d'apprentissage automatique (aussi appelé Machine Learning) telles que le Deep Learning et les réseaux neuronaux pour des tâches de données spécifiques et de haute technologie
L'apprentissage automatique supervisé et non supervisé
Les domaines disponibles pour une formation spécialisée, tels que la vision par ordinateur, le NPL ou le MLOps
Comment déployer des solutions en utilisant le cloud computing
Des outils plus avancés tels que TensorFlow et Keras pour des tâches de données complexes.
Il ne s'agit pas seulement d'obtenir des informations à partir des données recueillies et d'être capable de les utiliser; les data scientists ont également pour tâche de s'assurer que les modèles détectés sont visualisés correctement pour qu'ils soient clairs et lisibles par ceux qui prennent des décisions en fonction de ces données.
La Data Science en pratique
Vous cherchez une explication plus approfondie de ce à quoi ressemble exactement la Data Science dans le monde réel ? Voici quelques exemples :
Utiliser la Data Science pour détecter des schémas inhabituels qui pourraient indiquer une fraude en analysant les données de transaction
Prédire les habitudes d'achat des clients en fonction de leurs habitudes d'achat précédentes et de ce que des clients au profil similaire ont acheté
Utiliser la Data Science pour mieux prévoir le temps en analysant de grandes quantités de données climatiques
Utiliser la Data Science pour prédire la demande de produits et optimiser les niveaux de stock, réduire le gaspillage et les coûts en utilisant des données provenant de diverses sources
Aider un planificateur financier à prédire les tendances du marché boursier
Qu'est-ce que les Data Analytics?
Quand nous parlons de Data Analytics, nous parlons généralement d'une application plus spécifique et précise de la Data Science. C'est pourquoi dans les industries qui ont intégré les Data Analytics, le rôle des analystes a été de rechercher des sources d'information non traitées afin d'essayer de trouver des tendances et des métriques qui pourraient aider les entreprises à prendre des décisions plus précises et à obtenir de meilleurs résultats.
Nous devons faire attention à ne pas confondre leur travail avec celui de quelqu'un en intelligence d'affaires, qui traite une quantité de données beaucoup plus granulaire, ce qui signifie que sa capacité d'analyse et de prédiction est plus limitée.
Les étudiants qui apprennent la Data Analytics vont :
Apprendre les compétences de base et essentielles en Data Analytics
Se familiariser avec l'intelligence d'affaires grâce à Tableau
Explorer les différentes applications de l'analyse de données dans diverses industries
Donc, alors que les data scientists sont passés maîtres dans la prédiction de l'avenir, basant leurs prévisions sur des modèles du passé créés à partir de données, les data analysts extraient les informations les plus pertinentes des mêmes ensembles de données. On pourrait dire que, si les premiers posent des questions pour essayer de cartographier ce qui se passera dans les prochaines années, les seconds sont responsables de répondre aux questions déjà actuelles.
Les Data Analytics en pratique
Vous avez du mal à vous faire une idée des mises en pratique dans les Data Analytics? Voici des exemples courants :
Chiffres de vente : identifier les produits ou services les plus populaires qu'une entreprise offre
Trafic du site Web : comprendre d'où viennent les visiteurs et comment en attirer davantage
Données de circulation : ajuster les temps des feux de circulation et mieux planifier les agencements routiers pour réduire les embouteillages
Habitudes de visionnage : recommander des films et des émissions de télévision pour suggérer du contenu que les téléspectateurs pourraient apprécier
Données des patients : utiliser des données pour identifier les traitements les plus efficaces et améliorer les soins aux patients.
Mise en pratique de la Data Science et des Data Analytics
Une autre différence majeure entre ces deux disciplines est la façon dont elles sont utilisées dans diverses industries. La Data Science a eu un impact énorme sur les moteurs de recherche, qui utilisent des algorithmes pour fournir de meilleures réponses aux requêtes des utilisateurs et dans le temps le plus court possible.
De même, les data scientists ont un impact significatif sur le développement de systèmes de recommandation. En termes de contenu principalement visuel, comme c'est le cas avec Netflix, ou des sites d'achat tels qu'Amazon, ces systèmes offrent aux clients des recommandations beaucoup plus précises, ce qui enrichit considérablement l'expérience utilisateur.
Quels postes sont disponibles sur le marché du travail ?:
Emplois dans la Data Science : data scientist, ingénieur IA, ingénieur de données (rôles juniors), ingénieur NLP, ingénieur en apprentissage automatique, ingénieur MLOps, et ingénieur en vision par ordinateur.
Emplois dans les Data Analytics : analyste de données, analyste d'affaires, intelligence d'affaires, consultant analyste de données, ingénieur de données, et data scientist.
Chacun de ces domaines sont de bons moyens pour entrer dans la sphère de la tech. Prenez le temps d'examiner les différences entre les deux, familiarisez-vous avec ce qui est requis pour chacun et préparez-vous au succès en choisissant celui qui correspond le mieux à vos compétences et intérêts.
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