Nous vivons dans un monde axé sur l'information, dans l'ère du Big Data, et les organisations s'appuient fortement sur les données pour prendre leurs décisions. Il existe aujourd'hui plusieurs rôles dans l'industrie qui traitent des données, mais de nombreuses personnes ont des idées fausses à leur sujet, en particulier lorsqu'il s'agit de comprendre les rôles exacts d'un analyste de données contre scientifique des données contre ingénieur de données.
Ces rôles professionnels créent un peu de confusion, tant pour les chercheurs d'emploi dans le secteur des données que pour les responsables du recrutement dans le secteur des données. Si nous devions répartir leurs rôles sur un spectre, nous pourrions placer les data scientists juste entre les analystes de données et les ingénieurs de données, car cela prend en compte certains aspects de chacun de ces deux rôles professionnels et s'appuie sur eux en leur attribuant des responsabilités et des attentes supplémentaires.
Mais commençons par clarifier pourquoi la science des données prend de plus en plus d'importance pour les entreprises et comment chacun des rôles liés aux données peut contribuer à tirer parti des résultats des entreprises.
Dans l'environnement commercial actuel, les données sont une nécessité et, s'il est bien apprivoisé, il peut rapidement devenir un avantage concurrentiel. De plus en plus d'entreprises recrutent des professionnels des données afin de maximiser les revenus de l'entreprise, prévisions de ventes, et réduire les coûts.
Web et applications mobiles, le Internet des objets (IoT) et les progrès de Technologie d'IA ont mis en œuvre des solutions de big data si simples que même les petites et moyennes entreprises peuvent en bénéficier. Les entreprises peuvent utiliser l'analyse des mégadonnées pour prendre de meilleures décisions et améliorer leur efficacité opérationnelle de plusieurs manières. Quelles sont donc les principales applications et avantages de la science des données pour les entreprises ?
UNE Analyste de données est responsable de collecte, traitement, et effectuer une analyse sur de grands ensembles de données. Ils s'occupent de la gestion des données, de la modélisation des données et de la production de rapports, apportant une expertise technique pour garantir qualité et précision des données; ensuite, ils traitent, conçoivent et présentent leurs résultats de manière significative pour aider le consommateur final, les entreprises ou les organisations à prendre de meilleures décisions.
Après quelques années d'expérience, L'analyste de données peut devenir un scientifique des données et un ingénieur de données, comme nous le verrons plus loin.
La première responsabilité d'un analyste de données est de reconnaître et de comprendre les objectifs de l'entreprise. Cela permet à son tour de rationaliser l'ensemble du processus d'analyse. Ils sont tenus d'évaluer les ressources disponibles, de comprendre le problème commercial et de recueillir le bon ensemble de données. Cette étape est réalisée en collaborant avec différents membres tels que des scientifiques des données, des analystes commerciaux et des programmeurs. Les autres responsabilités principales incluent :
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Les antécédents des analystes de données ont tendance à être très variés. Traditionnellement, un analyste de données est une personne titulaire d'un baccalauréat ou d'une maîtrise en mathématiques ou en informatique. Cependant, l'analyste de données moderne peut également avoir une formation en sciences naturelles, dans un domaine lié aux affaires ou dans tout autre domaine comportant une composante quantitative.
La formation requise pour devenir analyste de données n'est pas très stricte et repose davantage sur la capacité de chacun à travailler avec et à comprendre les données.
Cela étant dit, les compétences clés des analystes de données devraient inclure :
La réponse est simple non. Certains peuvent le faire, mais aucun analyste de données n'est obligé de coder. Il n'a pas besoin d'être un expert ou de connaître un langage de programmation en profondeur, même si la compréhension de SQL et de Python constitue un avantage concurrentiel. Les analystes de données utilisent principalement R ou Tableau pour créer des cartes, des graphiques et d'autres visualisations interactifs de haute qualité.
UNE Scientifique des données est un professionnel qui utilise différents techniques statistiques, méthodes d'analyse des données, et apprentissage automatique pour comprendre et analyser les données qui aideront à tirer des conclusions commerciales. Nous pouvons classer les professionnels de la science des données comme axé sur la recherche, axé sur les affaires, ou axé sur le développement.
Ils sont également proactifs récupérer des informations à partir de nombreuses sources et analysez-les pour mieux comprendre les performances de l'entreprise, créer des outils d'IA qui automatisent certains processus au sein de l'entreprise.
En termes simples, un data scientist tire un sens de données désordonnées et non structurées, ce qui les rend plus faciles à lire et à comprendre.
Les data scientists sont chargés de nettoyer, de traiter et de manipuler les données à l'aide de plusieurs outils d'analyse de données. Outre celles mentionnées ci-dessus, les autres responsabilités clés incluent :
Les data scientists possèdent à peu près les mêmes compétences que les analystes de données. Néanmoins, ils sont souvent un peu plus gourmands en informatique, ce qui signifie qu'ils sont capables de créer eux-mêmes les bases de données et de rassembler de nombreuses informations erronées qui peuvent exister dans différentes sources. En raison de ces attentes, les attentes en matière de compétences en programmation des Data Scientists sont beaucoup plus élevées. Ils doivent avoir une bonne expérience des langages de programmation tels que Python, C ++, ou Java, ainsi que la maîtrise de SQL.
Parmi les autres compétences importantes d'un data scientist, citons :
La réponse courte est oui. L'un des moyens les plus efficaces de devenir un data scientist est de commencer en tant qu'analyste de données, car les deux rôles sont relativement similaires.
Beaucoup de gens demandent quel est le meilleur, un analyste de données ou un data scientist ? Mais il est important de préciser qu'un rôle de data science n'est pas meilleur qu'un rôle d'analyste de données. Il s'agit simplement d'un poste qui met à profit un ensemble de compétences légèrement différent.
En termes simples, un rôle en science des données convient mieux à ceux qui aiment davantage coder. De nombreux analystes codent, mais ils utilisent d'autres outils tels que Tableau et Power BI, comme nous l'avons vu plus haut.
Voici quelques conseils pour réaliser le transition d'analyste de données à scientifique de données:
UNE Description du poste d'ingénieur de données appartient à la catégorie des ingénieurs logiciels spécialisés dans la création et la maintenance d'infrastructures de données et de systèmes de données. Les ingénieurs de données sont les seuls mise en place des entrepôts de données, pipelines de données, et bases de données que les analystes de données et les scientifiques des données utilisent pour accéder aux données et les utiliser.
Un ingénieur de données est peut-être aussi le rôle le mieux défini des trois, et vous pouvez probablement constater le plus de cohérence avec celui-ci. Regardons de plus près le responsabilités et compétences d'un ingénieur de données.
Les ingénieurs de données étant des architectes et des gardiens des données, leur rôle se concentre principalement sur les systèmes de bases de données. Quelles sont les compétences requises pour un ingénieur de données ? Ils incluent :
Le différence clé entre un ingénieur de données et un scientifique des données c'est l'éducation et les compétences. Imaginons l'analyse des données comme une chronologie. Les ingénieurs des données travaillent au tout début, sur le back-end, tandis que les data scientists ont tendance à prendre le relais là où les ingénieurs des données s'arrêtent, en trouvant du sens et des informations pour l'organisation.
Comme nous l'avons déjà vu, un data scientist est généralement doué en mathématiques et en statistiques. Il maîtrisera généralement la programmation et aura un penchant pour l'apprentissage automatique et la modélisation de l'intelligence artificielle. Une compréhension approfondie du domaine dans lequel il évolue est également une compétence importante, afin de recueillir des informations commerciales qui peuvent aider l'entreprise à réussir. Enfin, un Data Scientist est également doué pour communiquer des informations visuellement et verbalement à partir de données recueillies auprès des chefs d'équipe et des parties prenantes de l'entreprise.
D'autre part, le L'ingénieur des données est un programmeur compétent en Python, Java, et Scala et adepte de gestion de systèmes distribués pour analyser de grandes quantités de données. Comme nous l'avons déjà expliqué, sa principale responsabilité est de créer des pipelines de données fluides à l'aide de technologies de mégadonnées pour l'analyse de données statiques ou en temps réel.
Dans l'ensemble, ces deux rôles font appel à des compétences similaires, on peut donc dire sans risque de se tromper que les ingénieurs des données et les data scientists travaillent avec le Big Data. Néanmoins, le data scientist est généralement un meilleur analyste qu'un programmeur, tandis que l'ingénieur des données est un meilleur programmeur qu'un analyste. Les deux rôles sont complémentaire, non interchangeables, et ils fonctionnent mieux ensemble lorsqu'ils sont chargés d'effectuer des tâches correspondant à leurs points forts.
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Il peut être difficile de recruter des professionnels des données en interne, et votre entreprise n'est peut-être pas encore prête à en recruter un. Si l'intégration des données constitue une nouveauté dans votre stratégie, alors l'augmentation du personnel est peut-être ce que vous recherchez. Et nous savons exactement où trouver une solution à tous vos besoins en matière de données.
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