Dans le secteur de la data, trois rôles clés se distinguent : le Data Scientist, le Data Analyst et le Data Stewart. Bien qu’ils travaillent tous avec des données, leurs missions et leurs compétences sont distinctes. Grâce à cet article, vous comprendrez mieux l’importance et les spécificités de ces 3 métiers.
Qu’est-ce que la Data Science et quels sont les métiers qui en découlent ?
La Data Science est une discipline en plein essor qui vise à extraire des connaissances précieuses à partir de vastes quantités de données. À la croisée des statistiques, des mathématiques, de l’informatique et des domaines d’expertise spécifiques, elle a donné naissance à trois professions clés : le Data Scientist, le Data Analyst et le Data Stewart.
Le Data Scientist : l’explorateur des données
Le Data Scientist est un véritable explorateur du numérique. Son rôle est de concevoir et de développer des modèles statistiques et d’apprentissage automatique afin de faire des prédictions, d’identifier les tendances et de résoudre des problèmes. Il est le garant de l’innovation et de la création de valeur grâce à la data. Ainsi, le Data Scientist peut, par exemple :
- Prédire les ventes futures d’un produit en fonction des données historiques et des tendances du marché (Data Science),
- Détecter des fraudes bancaires en analysant les transactions (apprentissage automatique),
- Recommander des produits à un utilisateur en ligne en fonction de son historique d’achat (algorithmes de recommandation).
Pour mener à bien ces missions, le Data Scientist doit maîtriser des outils comme Python, et avoir une solide compréhension des concepts de machine learning et de deep learning.
Le Data Analyst : le traducteur des données
Le Data Analyst est un expert en analyse de données qui a pour mission de transformer des données brutes en informations exploitables. Il collecte, nettoie, transforme et explore les données pour en extraire des insights pertinents et les présenter de manière claire et concise. Ses prérogatives consistent entre autres à :
- Évaluer l’efficacité d’une campagne marketing en analysant les données de clics et de conversions (analyse de données),
- Identifier les facteurs qui influencent la satisfaction client à partir des résultats d’enquêtes (statistiques descriptives),
- Créer des tableaux de bord pour suivre les performances de l’entreprise en temps réel (Business Intelligence).
Pour cela, le Data Analyst utilise des outils comme SQL ou Power BI. Il peut également être amené à réaliser des études de marché ou des analyses de segmentation.
Le Data Stewart : le gardien des données
Le Data Stewart, souvent appelé « intendant des données », est le garant de la qualité et de l’intégrité des données au sein de l’entreprise. Il définit les règles, les normes et les processus de gestion des données pour assurer leur cohérence et leur fiabilité. Parmi ses tâches les plus courantes :
- Mettre en place une politique de gestion des données pour garantir la confidentialité des informations personnelles (Data Governance),
- Concevoir une architecture de données pour stocker et organiser efficacement les informations de l’entreprise (Data Warehouse),
- Assurer la conformité aux réglementations en matière de protection des données (RGPD).
Le Data Stewart doit avoir une bonne connaissance des bases de données et des méthodologies de gestion de projet. Il peut également être impliqué dans des projets de migration de données ou de data cleaning.
Les compétences clés de chaque profil
Le Data Scientist doit maîtriser un ensemble de compétences techniques solides pour mener à bien ses missions. Il est indispensable de maîtriser la programmation en Python et en R, deux langages incontournables dans le domaine de la Data Science. De plus, il doit posséder de solides connaissances en statistiques et en probabilités pour comprendre les phénomènes sous-jacents aux données et interpréter les résultats de ses analyses. La machine learning et le deep learning sont également des compétences essentielles pour développer des modèles prédictifs sophistiqués. Enfin, une bonne compréhension des algorithmes (classification, régression, clustering) est nécessaire pour choisir la méthode la plus adaptée à chaque problème. Les Data Scientists travaillant sur des projets de vision par ordinateur ou de traitement du langage naturel auront besoin de compétences spécifiques dans ces domaines.
Le Data Analyst doit posséder un éventail de compétences variées pour transformer les données brutes en informations exploitables. La maîtrise du langage SQL est indispensable pour interroger les bases de données et extraire les données pertinentes. Les outils de Business Intelligence lui permettent de créer des visualisations interactives et des tableaux de bord pour communiquer efficacement ses résultats. Une bonne compréhension des statistiques descriptives est essentielle pour caractériser les données et identifier les tendances. De plus, le Data Analyst doit être capable de réaliser des études de marché et d’effectuer des analyses de segmentation pour répondre aux besoins des entreprises.
Le Data Stewart doit avoir une vision globale de la gestion des données au sein de l’entreprise. Il doit maîtriser les bases de données et les méthodologies de gestion de projet pour mettre en place des processus efficaces. Une connaissance approfondie des réglementations en matière de protection des données, telles que le RGPD, est indispensable pour garantir la conformité de l’entreprise. Le Data Stewart peut être amené à réaliser des projets de migration de données ou de data cleaning pour améliorer la qualité des données.
Les métiers de la Data offrent des perspectives prometteuses. Le choix entre Data Scientist, Data Analyst et Data Stewart dépendra de vos affinités, de vos compétences et de vos objectifs de carrière. Pour faire le bon choix, il est important de bien comprendre les différences entre chacun de ces métiers.
Tableau comparatif des 3 métiers
