De nos jours, de nombreuses entreprises et start-ups s'appuient sur les données. En particulier, ceux qui travaillent dans le numérique ou en ligne. Qu'il s'agisse de suivre le comportement et les achats des clients sur un site de commerce électronique, de comparer les performances de l'année dernière à celles de cette année ou de mesurer le nombre de visites d'un site web, les données jouent un rôle énorme dans l'économie actuelle et dans le travail quotidien de nombreux employés. Il s'agit d'un atout crucial et précieux pour la planification et le développement des activités.
Il n'y a jamais eu de meilleur moment pour commencer une carrière dans les données, car la demande de professionnels des données, tels que les analystes, les scientifiques de données et les ingénieurs de données, augmente rapidement. Mais quelle est la différence exacte entre ces trois postes particuliers, et faut-il des compétences différentes pour chacun d'eux ?
Différences entre un data engineer un data scientist et un data analyst
Il est assez courant de confondre les différences entre la science des données et l’analyse des données, et la façon dont ces deux domaines sont liés à l'ingénierie des données. Mais il existe des différences fondamentales entre ces trois métiers. Un data analyst doit traiter et interpréter les données. Un data scientist doit être en mesure de créer et de développer des outils qui traitent les informations. Examinons chaque rôle un peu plus en profondeur. Enfin, un data engineer doit être capable de créer des programmes ou des systèmes capables de prendre des données et de les transformer en informations significatives pouvant être étudiées.
Que fait un data analyst?
En gros, un data analyst analyse les données et les décompose afin que les entreprises et les équipes puissent les utiliser pour prendre des décisions. Savoir quelle page de destination d'un site Web est la plus performante en termes de référencement, par exemple, ou savoir combien d'utilisateurs quittent une page Web immédiatement après l'avoir visitée peut être très utile pour décider des prochaines étapes d'une stratégie de contenu. Un data analyst étudie les chiffres et les présente de manière à ce que les équipes puissent utiliser les informations. Ils peuvent avoir besoin de comprendre les performances actuelles ou de planifier l'avenir et de trouver des moyens d'optimiser les ventes ou les visites du site web ou d'identifier les tendances en fonction des différents groupes d'utilisateurs.
Quelles sont les compétences et les responsabilités clés d’un data analyst ?
Les compétences requises pour ce poste sont les suivantes :
de bonnes connaissances statistiques
de solides compétences techniques
la capacité d'étudier des informations numériques et de les transformer en un récit ou un point d'information
la création de rapports et la visualisation des données
En ce qui concerne les responsabilités, un data analsyst est chargé de recueillir des données et de les compiler dans un rapport. Cela peut être basé sur des facteurs tels que le calendrier et l'activité. Ils sont également chargés d'interpréter ces informations. Ils peuvent ensuite les traduire en rapports logiques, significatifs et applicables pour leurs collègues.
Ce poste est un excellent point de départ pour toute personne intéressée par une carrière dans le domaine des données. L'acquisition d'une expérience dans ce domaine constituera une base solide pour tout parcours professionnel lié aux données.
Que fait un data engineer ?
Un data engineerdéveloppe et maintient l’architecture des données. Ils sont spécialisés dans la préparation de grands ensembles de données afin que ces derniers puissent être utilisés par les analystes. Là où un analyste doit interpréter des informations, un ingénieur doit construire des programmes capables de générer des données dans un format significatif.
Quelles sont les compétences requises pour ce poste ?
L’utilisation de données structurées et non structurées est un élément clé pour une personne occupant ce poste. Par conséquent, l’expertise en SQL est une compétence clé requise. Des tâches telles que la déduplication des données, la gestion des données et le nettoyage des données sont également importantes pour un ingénieur de données. Toute personne occupant ce poste doit posséder de solides compétences en programmation et une connaissance des algorithmes. La création d’une API peut faire partie de leurs responsabilités, par exemple, ou encore le développement d’une infrastructure cloud. Il s'agit d'une fonction très technique, ainsi donc, une bonne connaissance des outils d'ingénierie et d'essai est également requise.
Un data engineer est responsable du développement et de la maintenance des pipelines de données. Ils doivent généralement développer des processus autour de la modélisation et de la génération de données. Cela exige une pensée créative et une forte capacité à résoudre les problèmes. L'application des pratiques standard de gestion des données aux besoins de l'entreprise est également une responsabilité cruciale.
Que fait un data scientist ?
Cette personne effectue des analyses statistiques avancées et étudie de grands ensembles de données. Ils doivent avoir une connaissance approfondie de l'apprentissage automatique et du conditionnement des données.
Quelles sont les responsabilités typiques d'une personne occupant ce poste ?
Un data scientist est chargé de tâches telles que la transformation et le nettoyage des données. Ils travaillent à l'identification et à la catégorisation de divers schémas dans les données, ainsi qu'au développement d'algorithmes d'apprentissage automatique pour qu'ils soient plus précis et efficaces. Ils doivent comprendre les besoins de l'entreprise ou de l'équipe avec laquelle ils travaillent afin de transformer et d'ordonner de grands ensembles de données selon les besoins.
Quelles sont les compétences les plus importantes pour un data scientist ?
Les compétences clés d'un data scientist comprennent de solides compétences mathématiques et une connaissance approfondie de R, SAS et Python. Ils doivent également étudier et comprendre les algorithmes d'apprentissage automatique et être familiarisés avec les outils du big data. L'une des compétences les plus importantes pour ce rôle est une compréhension approfondie de la manière dont les API sont développées et de leur fonctionnement. Des compétences techniques comme l'optimisation et l'exploration des données sont importantes pour ce rôle. Les compétences générales, notamment la prise de décision et la pensée créative, sont également d'excellents atouts à avoir.
Formation et éducation aux données
L’une des meilleures façons de commencer une carrière dans le domaine des données ou de renforcer vos connaissances en matière d'analyse est de participer à une formation Data Analyst. Il s'agit d'un cours intensif qui vous permettra d'acquérir des compétences dans des domaines tels que Python, SQL, les statistiques et les probabilités. Le bootcamp vous fera également découvrir des outils tels que Tableau. Ce sont des sujets essentiels pour toute personne souhaitant développer une carrière dans la data analyse. Dans l'ensemble, l'analyse est un excellent secteur pour faire carrière. La demande de professionnels est énorme, et c'est un domaine lucratif et passionnant dans lequel travailler.
