Data analyst, data scientist, data engineer…
Trois métiers de la data, trois intitulés très proches, mais des missions bien différentes.
Pour faire simple : le data engineer rend les données disponibles, le data analyst les utilise pour comprendre ce qui se passe et le data scientist crée des modèles pour aller plus loin, notamment prévoir ou automatiser.
On t'explique.
En bref : quelle différence entre data analyst, data scientist et data engineer ?
Imagine une plateforme de streaming qui possède des millions de données sur les films regardés par ses utilisateurs.
Métier | Son rôle principal | Exemple |
|---|---|---|
Data engineer | Construire les systèmes qui collectent et transportent les données | Faire remonter correctement les données de visionnage |
Data analyst | Analyser les données pour répondre à des questions | Identifier les séries les plus regardées par les 15-25 ans |
Data scientist | Créer des modèles statistiques et prédictifs | Développer un algorithme qui recommande le prochain film à regarder |
Dans la réalité, les frontières peuvent varier selon la taille et l'organisation des entreprises. Ces trois professionnels travaillent d'ailleurs souvent ensemble.
Que fait un data analyst ?
Le data analyst, ou analyste de données, cherche à transformer des données en informations compréhensibles et utiles.
Il répond par exemple à des questions comme :
Quel produit se vend le mieux ?
Pourquoi les ventes ont-elles baissé ce mois-ci ?
Qui utilise notre application ?
Quelle campagne publicitaire fonctionne le mieux ?
Pour y répondre, il récupère et nettoie les données, réalise des analyses puis les présente sous forme de graphiques, d'indicateurs ou de tableaux de bord.
Son travail doit surtout permettre à d'autres personnes de prendre de meilleures décisions. Il transforme les données en informations statistiques et présente ses résultats sous une forme compréhensible.
Exemple concret
Un site de e-commerce constate une baisse de ses ventes.
Le data analyst peut analyser :
combien de visiteurs arrivent sur le site → combien ajoutent un produit au panier → combien abandonnent → combien achètent.
Il peut alors identifier précisément l'étape qui pose problème.
Les outils du data analyst
Il utilise notamment :
Excel ;
SQL pour interroger des bases de données ;
Python ou R ;
Power BI, Tableau ou d'autres outils de data visualisation.
Le métier est accessible à partir de bac +3, même si des formations jusqu'à bac +5 sont également fréquentes.
Tu peux voir concrètement ses missions dans la fiche métier Data analyst de Wilbi.
Que fait un data scientist ?
Le data scientist va généralement plus loin dans l'analyse statistique et la modélisation.
Son objectif n'est plus seulement de répondre :
« Que s'est-il passé ? »
Il peut chercher à savoir :
« Que risque-t-il de se passer ensuite ? »
ou :
« Peut-on créer un modèle capable de faire automatiquement cette prédiction ? »
Il utilise notamment les statistiques, la programmation et le machine learning, c'est-à-dire des méthodes permettant à un système informatique d'apprendre à partir de données.
Exemple concret
Sur notre plateforme de streaming, le data analyst peut constater :
« Les personnes qui regardent cette série apprécient aussi celle-ci. »
Le data scientist peut, lui, développer un modèle capable de prédire automatiquement quels contenus proposer à chaque utilisateur.
Ses compétences sont donc généralement plus poussées en :
mathématiques ;
statistiques ;
Python ;
intelligence artificielle ;
machine learning.
Le niveau d'accès est généralement situé à bac +5.
Sur Wilbi, Angélique et Ségolène utilisent par exemple la data science et l'intelligence artificielle dans le domaine de la santé. Découvre leur quotidien de Data scientist.
Le quotidien de data scientist
Que fait un data engineer ?
Le data engineer, ou ingénieur des données, intervient davantage sur la partie technique.
Avant de pouvoir analyser des millions de données…
encore faut-il qu'elles arrivent au bon endroit, sous le bon format et qu'elles soient disponibles lorsqu'on en a besoin.
C'est notamment son travail.
Il construit et maintient les systèmes permettant de :
collecter → transporter → transformer → stocker → rendre disponibles les données.
Il développe des solutions de traitement et d'industrialisation des données, puis les déploie et les maintient dans le temps.
Exemple concret
Une entreprise récupère des informations provenant de :
son site internet ;
son application ;
ses magasins ;
son service client ;
ses campagnes publicitaires.
Le data engineer construit l'infrastructure permettant de réunir et traiter toutes ces données afin que les data analysts et data scientists puissent ensuite les utiliser.
Son métier est donc particulièrement tourné vers :
la programmation ;
les bases de données SQL et NoSQL ;
le cloud ;
les flux de données ;
les technologies big data.
Python, Java, Scala, SQL, Hadoop, Spark ou Kafka sont les technologies que peut maîtriser un data engineer.
Si cette partie très technique de la data t'intéresse, tu peux aussi découvrir sur Wilbi le métier d'architecte big data, qui travaille sur l'organisation globale des infrastructures de données.
Comment choisir entre ces 3 métiers de la data ?
Pose-toi surtout la question de ce que tu aimerais faire avec les données.
Tu préfères analyser et expliquer ?
Le métier de data analyst peut te correspondre.
Tu manipules des chiffres, construis des graphiques et dois surtout réussir à expliquer clairement ce qu'ils signifient.
Tu aimes les maths, les statistiques et l'IA ?
Regarde du côté du data scientist.
C'est le plus orienté vers les modèles statistiques, les prédictions et le machine learning.
Tu préfères programmer et construire des systèmes ?
Le métier de data engineer est probablement celui qui se rapproche le plus de tes centres d'intérêt.
Tu travailles davantage dans les coulisses pour construire l'infrastructure qui permet aux données de circuler correctement.
Quelles études pour travailler dans la data ?
Plusieurs chemins existent.
Pour devenir data analyst, il y a notamment le BUT Science des données, des licences spécialisées puis éventuellement des masters en statistiques, informatique décisionnelle ou data science.
Le métier de data scientist demande généralement un niveau bac +5, par exemple après un master en data science, statistiques, mathématiques appliquées ou un diplôme d'école d'ingénieurs.
Pour le data engineering, les parcours sont souvent orientés vers l'informatique, les bases de données, le cloud et le big data, généralement jusqu'à bac +5 pour les postes d'ingénieur.
Si tu es encore au collège ou au lycée, inutile de choisir immédiatement l'un des trois.
Commence surtout par voir si tu aimes les maths, l'informatique, résoudre des problèmes et comprendre ce que racontent les données.
Ce qu'il faut retenir
La différence entre data analyst, data scientist et data engineer tient surtout à leur position dans la chaîne de la donnée :
Data engineer → construit et alimente l'infrastructure.
Data analyst → analyse les données et les transforme en informations utiles.
Data scientist → utilise les données pour construire des modèles, prédire ou automatiser.
Ils ne travaillent donc pas chacun dans leur coin : dans de nombreuses entreprises, ils collaborent sur les mêmes projets.
Pour savoir lequel pourrait te correspondre, le plus simple est encore de découvrir leur quotidien. Sur Wilbi, tu peux explorer en vidéo les métiers de la data, de l'intelligence artificielle et plus largement du numérique.
FAQ
Quelle est la principale différence entre data analyst et data scientist ?
Le data analyst cherche principalement à comprendre et expliquer les données existantes, tandis que le data scientist utilise davantage les statistiques avancées et le machine learning pour créer des modèles capables notamment de prédire ou d'automatiser.
Quelle différence entre data scientist et data engineer ?
Le data engineer construit l'infrastructure permettant de collecter, traiter et stocker les données. Le data scientist utilise ensuite ces données pour réaliser des analyses avancées et construire des modèles statistiques ou de machine learning.
Quel métier de la data est le plus adapté si j'aime les maths ?
Le métier de data scientist est particulièrement lié aux mathématiques, aux probabilités et aux statistiques. Le data analyst utilise également les statistiques, tandis que le data engineer est davantage orienté vers l'informatique et la programmation.
Faut-il savoir coder pour travailler dans la data ?
Oui, à des niveaux différents selon les métiers. SQL et Python sont très fréquents chez les data analysts et data scientists. Le data engineer utilise généralement davantage de programmation et de technologies liées aux bases de données et aux infrastructures.
Peut-on passer de data analyst à data scientist ?
Oui. L'Onisep indique notamment qu'un data scientist peut commencer sa carrière comme data analyst avant d'évoluer vers des projets plus complexes, à condition d'acquérir les compétences nécessaires en statistiques, programmation et modélisation.
