Dans un monde dépendant des données et des insights, il n’est pas étonnant que l’IT soit toujours plus demandeuse en compétences data. Les profils de Data Scientist, Data Engineer et Data Analyst alimentent sans cesse les sites d’offres d’emploi en IT. Mais quelle est la différence entre ces trois fonctions ? Et quelles sont les compétences requises pour se lancer dans l’un de ces domaines ? 

On assiste depuis quelques années à une explosion de la demande de compétences en gestion des données. Selon l’US Bureau of Labor Statistics, le département américain des statistiques du travail, le nombre de jobs requérant des capacités en science des données augmentera encore de 27,9 % d’ici 2026. 

La montagne de données s’accroît tous les jours. Mais sur le marché du travail, les profils capables de traiter ces données restent assez rares. Les organisations ont du mal à attirer les bons candidats et peinent à pallier cette pénurie par la formation des collaborateurs en poste. C’est que la science des données suppose de solides bases en statistiques… Par conséquent, les entreprises proposent souvent des salaires très alléchants pour attirer les profils qualifiés. 

Attention : ne confondez pas Data Scientist, Data Analyst et Data Engineer. Bien qu’ils soient tous actifs dans le même domaine, il importe de circonscrire leurs compétences et leurs attributions.  

1.Data Analyst 

Le job de Data Analyst est une bonne entrée en matière pour toute personne qui souhaite se plonger dans l’univers de la science des données. Votre tâche principale consiste à traduire les données digitales en des informations compréhensibles pour toute l’entreprise. À cet effet, vous devez traiter des data, appliquer des algorithmes généraux et résumer des résultats dans des rapports. 

Une bonne compréhension de la statistique reste la condition sine qua non pour une carrière de Data Analyst. Les compétences techniques sont évidemment des atouts et vous donnent une longueur d’avance sur les autres candidats. Vous avez donc intérêt à maîtriser les bases d’un langage de programmation comme Python, à être à l’aise avec des outils comme Excel et à connaître les grands principes du reporting et du traitement des données. 

Dès que vous aurez acquis suffisamment d’expérience sur ce poste, vous pourrez éventuellement évoluer vers un rôle de Data Engineer et finalement peut-être même vers un poste de Data Scientist. 

2. Data Engineer 

La fonction de Data Engineer jette un pont entre celles de Data Analyst et de Data Scientist. Dans tous les cas, un Data Engineer a plus d’expérience et de connaissances techniques qu’un analyste lambda. En tant que Data Engineer, vous êtes responsable de la préparation et de l’association de données à des fins opérationnelles ou analytiques. Vous êtes en mesure de dégager de précieuses informations des big data et de rédiger des rapports, qui seront ensuite analysés par les Data Scientists de votre équipe. 

Comme le nom de la fonction l’indique, un Data Engineer doit savoir construire, développer et entretenir une architecture de données, par exemple en concevant de grands data warehouses et en rassemblant des données issues de plusieurs sources. 

Dans une étape suivante, vous pourriez envisager une carrière de Data Scientist. Mais attention, ce poste suppose une importante courbe d’apprentissage et l’acquisition d’un tas de compétences plus poussées. 

3. Data Scientist 

La fonction la plus spécialisée (et la mieux payée) de l’univers des données est celle de Data Scientist. Préparation de données non structurées, analyse de big data, construction de modèles et génération de résultats qui influencent les performances de l’entreprise : ce ne sont que quelques-unes des tâches avec lesquelles le Data Scientist fait chaque jour la différence pour son employeur. En tant que Data Scientist, il vous faut des connaissances approfondies en statistique, en machine learning et en techniques de gestion et de traitement des données. 

Les Data Scientists occupent souvent un poste de cadre supérieur et justifient de l’expérience nécessaire. Ils utilisent l’input des Data Analysts et des Data Engineers pour générer d’importants insights pour le business et pour résoudre des problèmes complexes. Heureusement, ils peuvent désormais compter sur l’IA pour prendre en charge une partie de leur travail ou le déléguer à une autre fonction dans l’entreprise. Ainsi, ils peuvent se consacrer plus souvent aux tâches qui importent vraiment : effectuer des analyses complexes et identifier de nouvelles opportunités pour l’entreprise. 

Moteur de l’entreprise 

Conclusion ? Dans un monde en perpétuel changement, les entreprises ont besoin d’insights issus de données pour innover et rester dans la course. En tant que spécialiste data, vous faites partie d’un moteur qui propulse votre organisation vers l’avant. Outre la passion des données, les Data Scientists, Data Engineers et Data Analysts ont autre chose en commun : un métier crucial pour l’avenir de nos entreprises et, par extension, pour toute notre société. 

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