Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer : quelles différences et quel rôle dans le cycle de la donnée ?

Dans le monde de la tech et du business, la donnée est devenue un véritable levier stratégique. Mais face à l'explosion des métiers liés à la data, il est facile de se perdre : quelle est la différence entre un Data Analyst, un Data Scientist et un Data Engineer ? Et comment ces rôles s’articulent dans le cycle de la donnée ?

Le Data Engineer : le bâtisseur de l'infrastructure

Le Data Engineer est celui qui prépare le terrain. Il construit les pipelines de données, veille à leur qualité, et met en place les outils qui permettent aux autres métiers de la data d’exploiter ces informations. Il est au début du cycle : sans lui, pas de données exploitables. Il est issu d’une formation plutôt technique, informatique (style école d’ingénieur).

Le Data Analyst : l’interprète business

Le Data Analyst transforme les données brutes en tableaux clairs et interprétables. Il identifie des tendances, crée des visualisations et fournit des insights aux équipes marketing, produit ou finance. Il intervient au cœur du cycle, pour éclairer les décisions. Les étudiants d’Eugenia School sont plutôt formés sur ce type de profil.

Le Data Scientist : le stratège prédictif

Le Data Scientist pousse l’analyse plus loin en utilisant des modèles statistiques, du machine learning et des algorithmes. Il cherche à prédire les comportements, à automatiser les décisions, et à générer de la valeur par l’intelligence artificielle. Il se situe en aval, là où la donnée devient prescriptive.

Comprendre le cycle complet

Ces trois métiers ne s’opposent pas : ils collaborent dans un processus fluide. De l’ingestion à la modélisation, chacun a un rôle à jouer dans le cycle de la donnée. Et chez Eugenia School, nos étudiants apprennent à les maîtriser tous, pour devenir des profils hybrides, prêts à s’insérer dans les entreprises les plus exigeantes.

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