Que devrais-je faire? Analyse de données ou science des données ? Quelle est la différence? Ce sont quelques questions que je n'arrêtais pas de me poser au moment de décider de mon avenir. Ces deux sont parmi les emplois les plus demandés en technologie de l'information. Mais il est essentiel de réaliser la différence entre ces deux. Rattrapons ces deux-là et décidons ce qui peut être le mieux pour nous.

Sciences des données :

La science des données est une étude dans laquelle de nouveaux concepts et processus de données sont développés à l'aide de mathématiques, de programmation, d'algorithmes et de compétences en apprentissage automatique.

L'analyse des données:

L'analyse des données consiste à évaluer les données disponibles et à les représenter sous différentes formes à l'aide de tableaux et de graphiques. Ils travaillent également avec le nettoyage et l'organisation des données.

Pourquoi sont-ils souvent comparés ?

Ces deux domaines d'étude sont assez étroitement liés car ils traitent tous les deux des données et de leur utilisation. Ils se développent rapidement dans le secteur des technologies de l'information. Ils ont des tâches et des responsabilités différentes vis-à-vis de ces données, c'est pourquoi ils sont considérés comme deux cheminements de carrière différents et des cheminements de carrière à forte demande. Les scientifiques des données et les analystes de données nécessitaient quelques compétences mutuelles telles que la programmation et les mathématiques. Ils ont différentes responsabilités correspondant à la manipulation de la base de données et au traitement des données.

Compétences d'un data scientist :

Mathématiques : pour un scientifique des données, quelques domaines mathématiques tels que les probabilités et les statistiques et l'algèbre linéaire sont extrêmement importants.

Programmation : Les langages de programmation jouent un rôle majeur dans les tâches d'un data scientist. Une bonne maîtrise de Python, Java, SQL et MATLAB s'avère utile.

Apprentissage automatique : l'apprentissage automatique est utilisé par les spécialistes des données pour nettoyer et interpréter les données et en extraire de nouvelles idées.

Plateformes de données : en plus des compétences mentionnées ci-dessus, l'apprentissage de plateformes de données comme Apache et Spark est nécessaire.

Compétences pour l'analyste de données :

Langage de programmation : Une maîtrise de niveau intermédiaire ou expert en Python ou R est encouragée pour les analystes de données.

Excel et SQL : Pour gérer, nettoyer, collecter et afficher efficacement les données, une connaissance de SQL et d' Excel est requise dans l'analyse des données.

Outils professionnels : une maîtrise solide, voire moyenne, de logiciels tels que Tableau et Power BI s'avère utile dans la gestion des données.

Responsabilités:

Les responsabilités d'un data scientist et d'un data analyst sont comparées comme suit :

Laquelle choisir ? Ce qui est mieux?

Maintenant, cette question ne peut être répondue que par vous-même. Quel est votre intérêt et quelles sont vos compétences ? Lors du choix d'une carrière, vous pouvez tenir compte de la portée et du salaire au sein de votre communauté. Ces deux compétences sont très appréciées en ce moment et tiennent compte des connaissances techniques.

Alors, êtes-vous prêt à gagner en tant qu'analyste de données ? Ou peut-être un data scientist !