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Sciences des données et analyse des données : quelles différences ?

differences between data science and data analytics

Dans un monde où tout se bouscule, il n'est pas étonnant que nous confondions parfois certains termes techniques, surtout lorsqu'ils évoluent à une vitesse vertigineuse et que de nouveaux domaines scientifiques semblent émerger du jour au lendemain. C'est pourquoi, dans le monde du big data, qui implique de travailler avec des quantités énormes et compliquées d'informations, certaines personnes confondent encore certains concepts, tâches et rôles que l'on trouve dans cette discipline émergente et en pleine expansion.

L’un des principaux points de confusion dans ce domaine est la différence entre l’analyse des données et la science des données, deux domaines très étroitement liés, mais nettement différents.

Bien que tous deux se trouvent à mi-chemin entre les mathématiques, les statistiques et le développement, les objectifs qu'ils servent ont des tangentes clairement différenciées, ce qui signifie que les profils des professionnels travaillant dans les deux domaines sont également très différents. Il est essentiel que toute personne souhaitant se spécialiser dans le big data sache quel type de connaissances et de compétences elle devra acquérir si elle décide de se concentrer sur l'analyse des données ou la science des données. Donc, si vous étudiez actuellement avec nous ou si vous envisagez de rejoindre le bootcamp d’analyse des données d'Ironhack, soyez attentif.

Les différences entre la science des données et l’analyse des données

Depuis des décennies, les experts tentent de circonscrire le champ d'activité de telle ou telle discipline, mais ils n'y parviennent toujours pas. Cependant, depuis 1996, date à laquelle le terme "science des données" est apparu grâce à un article de Gregory Piatetsky-Shapiro, les définitions ont beaucoup évolué et il semble que nous puissions désormais clarifier le champ d'application des deux domaines. Vous trouverez ci-dessous un diagramme de Venn à jour qui reprend les différentes spécialisations et leurs rôles respectifs.

Science des données et analyse des données

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est actuellement considérée comme une branche du big data et vise à extraire et à interpréter les informations tirées de l'énorme quantité de données recueillies par une entreprise donnée, que ce soit pour son propre usage ou pour des opérations qu'elle pourrait réaliser avec des tiers. Pour atteindre cet objectif, les scientifiques des données sont chargés de concevoir et de mettre en œuvre des algorithmes mathématiques basés sur les statistiques, l'apprentissage automatique et d'autres méthodologies qui permettent aux entreprises d'utiliser des outils qui leur fournissent les bases d'agir d'une manière ou d'une autre en fonction des circonstances et du moment. Il ne s'agit pas non plus d'obtenir uniquement des informations à partir des données recueillies et de pouvoir les utiliser. Les scientifiques des données ont également pour tâche de veiller à ce que les modèles détectés soient visualisés correctement afin qu'ils soient clairs et lisibles par ceux qui prennent des décisions sur la base desdites données.

Alors, qu’en est-il de l’analyse des données ?

En revanche, lorsque nous parlons d'analyse des données, nous parlons généralement d'une application plus spécifique et plus précise de la science des données. C'est pourquoi, dans les secteurs qui ont intégré l'analyse des données, le rôle des analystes a été de rechercher des sources d'information non traitées afin d'essayer de trouver des tendances et des mesures qui pourraient aider les entreprises à prendre des décisions plus précises et à obtenir de meilleurs résultats. Dans ce cas, nous devons faire attention à ne pas confondre leur travail avec celui de quelqu’un dans l’intelligence d’affaires,  qui traite une quantité de données beaucoup plus faible, ce qui signifie que sa capacité d'analyse et de prédiction est plus limitée.

En tant que telle, la principale différence entre la science des données et l'analyse des données est la branche du big data sur laquelle chaque domaine se concentre : tandis que la première se trouve sur la route de la découverte avec des vues larges, la seconde est plus axée sur les opérations de différentes entreprises qui appliquent et cherchent des solutions à des problèmes existants.

Ainsi, alors que les scientifiques des données sont passés maîtres dans l'art de prédire l'avenir, en basant leurs prévisions sur des modèles du passé détectés dans les données, les analystes de données extraient les informations les plus pertinentes de ces mêmes ensembles de données. On pourrait dire que, si le premier pose des questions pour tenter de déterminer ce qui se passera dans les prochaines années, le second est chargé de répondre aux questions qui sont déjà sur la table.

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Quelles sont les applications de chaque discipline ?

Sur cette base, une autre différence majeure entre les deux disciplines est la manière dont elles sont appliquées dans les différentes industries. En fait, la science des données a eu un impact énorme sur les moteurs de recherche, qui utilisent des algorithmes pour fournir de meilleures réponses aux requêtes des utilisateurs et dans les plus brefs délais. De même, les scientifiques des données ont eu un impact important sur le développement des systèmes de recommandation. En ce qui concerne les contenus essentiellement visuels, comme c'est le cas de Netflix, ou les sites d'achat tels qu'Amazon, ces systèmes offrent aux clients des recommandations beaucoup plus précises, ce qui enrichit considérablement l'expérience de l'utilisateur.

Algorithmes d'apprentissage automatique de Netflix

Dans le cas de l'analyse des données, elles sont utilisées plus fréquemment dans des secteurs tels que les soins de santé, ce qui permet aux centres de santé de prendre soin de leurs patients plus efficacement. Cette discipline est également fréquemment utilisée dans d'autres secteurs tels que la gestion de l'énergie, puisque, grâce à l'analyse des données, ils peuvent optimiser l'utilisation des ressources et même choisir d'automatiser certains services, évitant ainsi des coûts inutiles. Les analystes sont également très recherchés par l’industrie hôtelière, car ils peuvent aider les hôtels à découvrir les préférences des voyageurs et leur offrir les alternatives qui conviennent le mieux à leurs goûts et à leurs besoins.

Tableau de bord - Aperçu des réservations par pays

Comme vous pouvez le constater, il y a de nombreux facteurs à prendre en compte avant de se lancer dans le monde du big data. L'analyse des données et la science des données sont des disciplines très étroitement liées, mais sont différentes. Nous savons donc qu'il peut être difficile de choisir la voie à suivre. Voici un résumé des principales différences dont nous avons parlé tout au long de cet article :

Science des données

Data analytics

  • Création de modèles prédictifs et d’algorithmes
  • Champ d’activité plus large et plus diversifié
  • Expert en statistiques et en mathématiques
  • Expérience avec SQL
  • Qualifié en Python, R, SAS et Scala
  • Connaissance avancée de l’apprentissage automatique
  • Tendance à travailler avec des données non structurées
  • Applications dans des secteurs tels que l’intelligence artificielle, la santé, la blockchain ou les moteurs de recherche de sites Web

    • Tire des conclusions de différentes sources de données
    • Domaine d’activité limité au secteur d’activité
    • Familiarisé avec l’entrepôt de données, les outils ETL et l’intelligence d’affaires
    • Forte maîtrise de Python et R
    • Expert en enrichissement de données
    • Qualifié en visualisation de données
    • Connaissances en affaires et compétences décisionnelles
    • Applications dans des secteurs tels que la vente au détail, les voyages, les soins de santé ou le marketing

    Si vous cherchez à vous spécialiser dans le secteur des données et que vous avez encore des questions à poser, n'hésitez pas à nous contacter chez Ironhack et à vous renseigner sur nos bootcamps d'analyse des données.

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