Quelle différence entre Data Analyst et data scientist ?
Dans les métiers de la cyber sécurité, plusieurs métiers peuvent être confondu. En réalité, seuls les ingénieurs se retrouvent facilement dans leurs fonctions. La différence entre ces deux termes peut être superflue pour des novices. Une description de ces deux métiers est énoncée.
Le Data Analyst et ses attributions
Data analyst est un métier qui utilise des techniques analytiques pour extraire des informations et des conclusions à partir de données brutes, variées et volumineuses. Le data analyst travaille sur l’ensemble des données disponibles, appelé data lake, pour nettoyer, organiser, révéler et interpréter le sens des données. Une fois que les informations sont examinées, le data analyst peut appliquer des modèles prédictifs basés sur leurs découvertes. Ces modèles peuvent être utilisés pour effectuer une analyse avancée et prédire les tendances futures relatives aux systèmes, secteurs et produits.
Des connaissances en statistiques sont nécessaires pour analyser correctement les données afin d’identifier des tendances et faire des prédictions. Ils doivent également être familiers avec des concepts de codage tels que Python ou R afin de manipuler facilement les données entrantes et sortantes.
Data Scientist : Attributions
Un data scientist est un spécialiste en sciences des données, qui analyse et interprète de grandes quantités de données pour des applications commerciales et scientifiques. Un data scientist est responsable de tous les aspects des projets liés aux données. Il s’agit de la préparation des données, l’application d’algorithmes et modèles, l’analyse et visualisation des résultats, l’interprétation des résultats, et la validation des solutions.
Les compétences requises pour devenir data scientist incluent l’apprentissage machine, l’apprentissage statistique, la programmation Python et bien d’autres formations disponibles à l’ ia school . Les data scientists travaillent à extraire les informations nécessaires à partir des données brutes pour alimenter les systèmes d’intelligence artificielle. Cela permet de résoudre certains problèmes qui peuvent améliorer les processus commerciaux. Cela signifie que les résultats obtenus par leurs efforts peuvent être déterminants pour le succès global de l’organisation.
Quelle est la principale différence entre un Data Analyst et un Data Scientist ?
La principale différence entre un Data Analyst et un Data Scientist est le niveau de responsabilité et la complexité des tâches auxquelles ils sont associés. Un Data Analyst s’occupe principalement de collecter, analyser et interpréter des données pour aider à prendre des décisions informées à l’intérieur d’une organisation. Ils peuvent également être chargés de générer des rapports relatifs aux tendances constatées lors du traitement des données.
Un Data Scientist, en revanche, est responsable de collecter, nettoyer, présenter et étudier un large éventail de données. En fin de compte, le rôle d’un data scientist est plus orienté sur la recherche que celui d’un analyste de donnée qui se concentre plus sur l’interprétation des informations. Autrement dit, le Data Analyst comprend les tendances à partir de données existantes, alors que le Data Scientist construit de nouveaux modèles permettant d’améliorer l’analyse de données prédictive.
