Data Science vs Data Analysis : Quelle Carrière est Faite pour Vous ?

Une comparaison détaillée des rôles, des compétences requises et des opportunités professionnelles pour aider les apprenants à choisir leur voie.

Si vous souhaitez travailler dans le domaine de la data, vous hésitez peut-être entre les métiers de Data Analyst et de Data Scientist. Voici un comparatif pour vous aider à choisir la meilleure option en fonction de vos compétences et aspirations.

1. Rôles et missions :

   • Le Data Analyst analyse les données existantes pour en extraire des tendances et des insights utiles à la prise de décision.

   • Le Data Scientist développe des modèles prédictifs et utilise le machine learning pour automatiser l’analyse des données.

2. Compétences techniques :

   • Le Data Analyst maîtrise principalement Excel, SQL, Power BI et possède des bases en Python.

   • Le Data Scientist travaille avec des outils avancés comme Python, R, TensorFlow et Scikit-learn.

3. Opportunités de carrière :

   • Le Data Analyst est très demandé dans les entreprises souhaitant exploiter leurs données commerciales.

   • Le Data Scientist a des débouchés plus techniques dans des secteurs comme l’intelligence artificielle et la finance.

Si vous aimez l’analyse et la visualisation de données, le poste de Data Analyst est idéal. Si vous préférez la programmation et le machine learning, alors la voie du Data Scientist est plus appropriée.