Data analyst, data ingénieurs et data scientists : quelles différences ?

AVIS D’EXPERT

Il existe trois rôles essentiels que les entreprises engagent pour répondre à leurs besoins en matière d’ingénierie et de data science : les data analysts, les ingénieurs data et les data scientists.


Qu’est-ce qu’un data analyst ?

La responsabilité fondamentale d’un data analyst est d’aider une organisation à prendre des décisions à l’aide de data. Cela se traduit souvent par l’élaboration de modèles de data, de visualisations, de tableaux de bord et de rapports. À cette fin, les analystes doivent s’engager dans le processus suivant : collecte des data, intégration des data, analyse des data, présentation des data, exploitation des data.


Qu’est-ce qu’un ingénieur data ?

Les entreprises s’orientant de plus en plus vers les data, elles doivent mettre en place une base solide et une approche systémique pour la collecte, l’analyse et la modélisation des data. L’ingénieur en data a pour mission principale la construction et la maintenance de pipelines de données qui ingèrent des data à partir de sources externes et les déplacent vers un référentiel, tel qu’un data stack ou un datalake. Cela implique également de créer des pipelines vers les applications de production et de mettre en production les modèles d’apprentissage automatique élaborés par les data scientists. Le déplacement des datas à l’aide d’un processus d’extraction, de chargement et de transformation (ELT) commence par des datas brutes, c’est-à-dire qu’elles n’ont pas encore été traitées ou organisées. En règle générale, ce processus se présente comme suit : extraction, chargement et transformation.


Qu’est-ce qu’un data scientist ?