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Les data analyst vs data scientist repr茅sentent deux des emplois les plus recherch茅s et les mieux r茅mun茅r茅s, selon le rapport 2023 sur l'avenir des emplois du Forum 茅conomique mondial []. Ces deux r么les travaillent avec des 诲辞苍苍茅别蝉, mais de mani猫re diff茅rente.

Dans cet article, nous comparerons les data analyst vs data scientist, notamment leurs responsabilit茅s professionnelles, les comp茅tences qu'ils utilisent et ce que vous pouvez faire pour vous orienter vers chacune de ces carri猫res. Ensuite, si vous souhaitez commencer 脿 vous diriger vers une carri猫re dans les 诲辞苍苍茅别蝉 en d茅veloppant des comp茅tences pertinentes pour le march茅 du travail, envisagez de vous inscrire 脿 un Certificat Professionnel propos茅 par les leaders technologiques actuels, comme le Certificat professionnel en analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 de Google ou le Certificat professionnel en science des 诲辞苍苍茅别蝉 d'IBM.

Data analyst vs data scientist : Que font-ils?

Les analystes de 诲辞苍苍茅别蝉 travaillent g茅n茅ralement avec des 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es pour r茅soudre des probl猫mes commerciaux concrets en utilisant des outils comme les langages de programmation SQL, R ou Python, des logiciels de visualisation de 诲辞苍苍茅别蝉 et l'analyse statistique. Les t芒ches courantes d'un analyste de 诲辞苍苍茅别蝉 peuvent inclure :

• Collaborer avec les dirigeants de l'organisation pour identifier les besoins en information

• Acqu茅rir des 诲辞苍苍茅别蝉 脿 partir de sources primaires et secondaires

• Nettoyer et r茅organiser les 诲辞苍苍茅别蝉 pour l'analyse

• Analyser des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 pour rep茅rer des tendances et des mod猫les qui peuvent 锚tre traduits en insights exploitables

• Pr茅senter les r茅sultats de mani猫re facilement compr茅hensible pour 茅clairer les d茅cisions bas茅es sur les 诲辞苍苍茅别蝉

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Les data scientists traitent souvent l'inconnu en utilisant des techniques de 诲辞苍苍茅别蝉 plus avanc茅es pour faire des pr茅dictions sur l'avenir. Ils peuvent automatiser leurs propres algorithmes d'apprentissage automatique ou concevoir des processus de mod茅lisation pr茅dictive capables de traiter des 诲辞苍苍茅别蝉 structur茅es et non structur茅es. Ce r么le est g茅n茅ralement consid茅r茅 comme une version plus avanc茅e d'un data analyst. Quelques t芒ches quotidiennes des data scientists peuvent inclure :

• Collecter, nettoyer et traiter les 诲辞苍苍茅别蝉 brutes

• Concevoir des mod猫les pr茅dictifs et des algorithmes d'apprentissage automatique pour exploiter les grands ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉

• D茅velopper des outils et des processus pour surveiller et analyser l'exactitude des 诲辞苍苍茅别蝉

• Cr茅er des outils de visualisation de 诲辞苍苍茅别蝉, des tableaux de bord et des rapports

• 脡crire des programmes pour automatiser la collecte et le traitement des 诲辞苍苍茅别蝉

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Exigences en mati猫re de formation pour l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 vs la science des 诲辞苍苍茅别蝉

En France, le parcours traditionnel pour devenir data analyst passe par un Bac+3 脿 Bac+5 en math茅matiques, statistiques, informatique ou finance. Les formations les plus reconnues sont les masters sp茅cialis茅s et les dipl么mes d'茅coles d'ing茅nieurs, particuli猫rement pour les postes senior et les fonctions de data scientist [].

Cependant, de nouvelles voies d'acc猫s au m茅tier se d茅veloppent rapidement. Les bootcamps intensifs, comme ceux propos茅s par DataScientest ou Data Bird, permettent d'acqu茅rir les comp茅tences n茅cessaires en 8 脿 24 semaines [, ]. Ces formations, souvent 茅ligibles au CPF, se concentrent sur l'apprentissage pratique des outils essentiels comme SQL, Python et Tableau.

Les certifications professionnelles reconnues par France Comp茅tences offrent 茅galement une alternative cr茅dible. Ces programmes, d'une dur茅e de 3 脿 5 mois, permettent d'obtenir une certification de niveau Bac+戮 []. Ils incluent des projets professionnalisants et pr茅parent efficacement 脿 l'entr茅e dans le m茅tier, avec un taux d'employabilit茅 茅lev茅 dans les 6 mois suivant la formation [].

Diff茅rence entre les comp茅tences d'un data analyst vs data scientist

Les data scientists et les data analysts travaillent tous deux avec des 诲辞苍苍茅别蝉, mais chaque r么le utilise un ensemble l茅g猫rement diff茅rent de comp茅tences et d'outils. De nombreuses comp茅tences impliqu茅es dans la science des 诲辞苍苍茅别蝉 s'appuient sur celles utilis茅es par les data analysts. Voici un aper莽u de leur comparaison.

Moyens de d茅velopper vos comp茅tences en 诲辞苍苍茅别蝉 sur 糖心vlog官网观看 avec de puissants leaders de l'industrie :

-D茅veloppez les fondamentaux de Python avec le Certificat professionnel IBM Applied Data Science

-Apprenez 脿 travailler avec Excel et R dans le Certificat professionnel IBM en nalyse de 诲辞苍苍茅别蝉 avec Excel et R

-Exploitez l'IA pour obtenir des insights rapides avec la Microsoft Copilot pour la sp茅cialisation en science des 诲辞苍苍茅别蝉

-Explorez les avantages de l'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉 dans le cloud computing avec le Certificat professionnel Google Cloud Data Analytics

-Utilisez Power BI pour vous connecter aux sources de 诲辞苍苍茅别蝉 et les transformer en insights pertinents avec le Certificat professionnel d'analyste de 诲辞苍苍茅别蝉 Microsoft Power BI.

D茅veloppez des comp茅tences importantes en 诲辞苍苍茅别蝉 sur 糖心vlog官网观看

Les professionnels des 诲辞苍苍茅别蝉 utilisent leur connaissance des 诲辞苍苍茅别蝉 pour aider les organisations 脿 prendre de meilleures d茅cisions, plus 茅clair茅es. D茅veloppez les comp茅tences analytiques dont vous avez besoin pour d茅marrer votre carri猫re dans les 诲辞苍苍茅别蝉 avec l'un de ces programmes 茅ducatifs sur 糖心vlog官网观看 :

Pour acqu茅rir des comp茅tences fondamentales en mati猫re d'analyse de 诲辞苍苍茅别蝉, inscrivez-vous au Certificat professionnel Google Data Analytics. Vous apprendrez des comp茅tences analytiques cl茅s telles que le nettoyage, l'analyse et la visualisation des 诲辞苍苍茅别蝉, ainsi que des outils de 诲辞苍苍茅别蝉 essentiels, notamment SQL, R et Tableau.

Pour vous pr茅parer 脿 une carri猫re de data scientist, essayez le Certificat professionnel IBM Data Science. Apprenez les outils, les langages et les biblioth猫ques utilis茅s par les data scientists professionnels, notamment Python et SQL.

Pour d茅bloquer l'efficacit茅 de l'IA pour les 诲辞苍苍茅别蝉, envisagez la Microsoft Copilot pour la sp茅cialisation en science des 诲辞苍苍茅别蝉. Acqu茅rir une exp茅rience pratique en utilisant Copilot pour g茅n茅rer du code, analyser des 诲辞苍苍茅别蝉, construire des mod猫les g茅n茅ratifs simples et att茅nuer les biais dans les processus pilot茅s par l'IA.

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Foire aux questions (FAQ)