La science des données et l'analyse de données sont deux domaines étroitement liés qui consistent l'un comme l'autre à travailler avec l'information pour repérer des schémas, répondre à des questions et éclairer les décisions. Comme les diplômes dans ces domaines peuvent porter des noms similaires et comporter des cours qui se recoupent, les étudiants ont parfois du mal à saisir ce qui les distingue.

Un diplôme en analyse de données se concentre généralement sur l'examen des données, l'identification des tendances, la création de rapports et de visualisations, et l'utilisation de l'information pour appuyer les décisions de l'entreprise ou de l'organisation. Un diplôme en science des données peut couvrir ces domaines tout en mettant davantage l'accent sur la programmation, la modélisation statistique, l'apprentissage automatique et les méthodes informatiques.

Cette distinction n'est pas la même dans toutes les universités. Les exigences des cours, l'intitulé des programmes et la préparation professionnelle peuvent varier : les étudiants qui comparent des diplômes doivent donc examiner le contenu réel du cursus plutôt que de se fier uniquement au nom du programme.

Comprendre les diplômes en analyse de données

Les programmes d'analyse de données apprennent généralement aux étudiants à collecter, organiser, analyser et communiquer l'information.

Les matières courantes peuvent inclure :

  • Les statistiques
  • L'analyse de données
  • SQL et les bases de données
  • La visualisation des données
  • La business intelligence
  • L'analyse sur tableur
  • L'analytique prédictive
  • Le reporting

De nombreux programmes relient également les méthodes analytiques à des applications métier. Les étudiants peuvent travailler sur des jeux de données portant sur les ventes, le marketing, la finance, les opérations ou le comportement des clients.

L'objectif est souvent d'aider les étudiants à comprendre les données existantes et à les utiliser pour répondre à des questions concrètes. Par exemple, un analyste peut examiner la performance commerciale, repérer des évolutions du comportement des clients ou évaluer les résultats d'une campagne marketing.

Le programme de business analytics de l'University of Michigan-Dearborn comprend des statistiques, de la visualisation des données, de la programmation, de l'apprentissage automatique, des prévisions et d'autres matières analytiques, ce qui illustre la manière dont les programmes d'analytique peuvent combiner des cours techniques et des cours orientés vers l'entreprise.

Comprendre les diplômes en science des données

Les programmes de science des données combinent généralement statistiques, mathématiques, programmation et méthodes informatiques.

Les étudiants peuvent étudier :

  • La modélisation statistique
  • La programmation
  • L'apprentissage automatique
  • L'exploration de données
  • Les bases de données
  • Les algorithmes
  • La visualisation des données
  • La modélisation prédictive

La science des données peut consister non seulement à analyser des informations existantes, mais aussi à développer des modèles qui identifient des schémas ou produisent des prédictions.

Le U.S. Bureau of Labor Statistics indique que « les data scientists utilisent des outils et des techniques analytiques pour extraire des enseignements significatifs des données » et qu'ils ont généralement besoin d'au moins une licence en mathématiques, en statistiques, en informatique ou dans un domaine connexe.

La part de mathématiques et d'informatique incluse dans un programme de science des données varie selon les établissements.

Principales différences dans les cours

L'une des manières les plus claires de comparer ces diplômes consiste à examiner les cours proposés.

Les programmes d'analyse de données peuvent mettre davantage l'accent sur l'analyse de jeux de données existants, le reporting, la visualisation, la business intelligence et l'application de méthodes analytiques à des questions organisationnelles.

Les programmes de science des données peuvent mettre davantage l'accent sur la programmation, l'apprentissage automatique, la modélisation statistique, les algorithmes et l'analyse informatique.

Les recoupements sont importants. Les deux types de programmes peuvent inclure des statistiques, de la programmation, des bases de données, de la visualisation et de l'analytique prédictive.

Les étudiants doivent donc comparer les cours obligatoires plutôt que de supposer que tous les diplômes en analyse de données ou en science des données suivent la même structure.

Mathématiques et statistiques

Les deux domaines peuvent exiger des compétences quantitatives, mais le niveau de formation en mathématiques et en statistiques peut différer.

Les programmes d'analytique peuvent présenter les statistiques principalement comme un outil pour comprendre et interpréter les données de l'entreprise. Les étudiants peuvent apprendre les statistiques descriptives, les probabilités, la régression et d'autres méthodes.

Les programmes de science des données peuvent aller plus loin dans la modélisation statistique et les concepts mathématiques qui sous-tendent l'apprentissage automatique et les méthodes informatiques.

Les étudiants qui préfèrent une orientation mathématique plus marquée peuvent examiner les prérequis et les cours de mathématiques obligatoires lorsqu'ils comparent les programmes.

Programmation et compétences techniques

La programmation est un autre domaine dans lequel les programmes peuvent différer.

Les programmes d'analyse de données peuvent initier les étudiants à SQL et à des langages de programmation tels que Python ou R, notamment lorsque le programme comprend de l'analytique avancée.

Les programmes de science des données accordent souvent une place plus importante à la programmation, car les étudiants peuvent avoir besoin de construire des modèles, de traiter de grands jeux de données, d'implémenter des algorithmes et de travailler avec des techniques d'apprentissage automatique.

Le volume de programmation exigé doit donc être un critère important pour les étudiants qui comparent les deux domaines.

Apprentissage automatique et modélisation prédictive

L'apprentissage automatique est couramment associé à la science des données, même s'il peut aussi figurer dans les programmes d'analytique avancée.

Les programmes de science des données peuvent traiter les algorithmes d'apprentissage automatique de manière plus approfondie, notamment la façon dont les modèles sont développés, évalués et améliorés.

Les programmes d'analytique peuvent utiliser les techniques prédictives de façon plus directe pour des applications métier telles que la prévision de la demande, l'identification de segments de clientèle ou l'estimation de résultats commerciaux.

La distinction dépend du cursus précis : les étudiants doivent donc examiner les cours d'apprentissage automatique et d'analytique prédictive proposés par chaque établissement.

Débouchés professionnels possibles

Les deux diplômes peuvent préparer les étudiants à des postes liés aux données, mais les parcours professionnels peuvent différer selon le programme et les compétences techniques de l'étudiant.

Les domaines possibles pour les diplômés en analyse de données peuvent inclure :

  • L'analyse de données
  • L'analyse métier
  • La business intelligence
  • L'analyse des opérations
  • Les études de marché
  • Le reporting et la visualisation

Les domaines possibles pour les diplômés en science des données peuvent inclure :

  • La science des données
  • L'apprentissage automatique
  • L'analyse statistique
  • Les travaux liés à l'ingénierie des données
  • L'analyse quantitative
  • La modélisation prédictive

Ces catégories ne sont pas absolues. Les diplômés peuvent passer d'un poste à un autre poste connexe en fonction de leur formation, de leur expérience et de leurs compétences techniques.

Le Bureau of Labor Statistics prévoit une croissance de l'emploi des data scientists de 35 % entre 2025 et 2035, avec environ 24 800 postes à pourvoir chaque année en moyenne. Cette projection concerne spécifiquement le métier de data scientist et non l'ensemble des postes associés aux diplômes en analyse de données ou en science des données.

Comparer les diplômes en science des données et en analyse de données

Les étudiants peuvent prendre en compte plusieurs critères pour comparer les deux :

Programme des cours : examinez les cours obligatoires plutôt que de vous fier à l'intitulé du diplôme.

Mathématiques : vérifiez la part de probabilités, de statistiques, d'analyse, d'algèbre linéaire ou d'autres enseignements quantitatifs exigée.

Programmation : déterminez si les étudiants apprennent SQL, Python, R ou d'autres technologies de programmation.

Apprentissage automatique : vérifiez si l'apprentissage automatique est abordé à un niveau introductif ou constitue une composante majeure du programme.

Orientation métier : les programmes d'analytique peuvent proposer davantage de cours directement liés aux fonctions de l'entreprise, même si cela varie selon les établissements.

Objectifs professionnels : considérez les types de postes auxquels le programme entend préparer les étudiants.

Expérience pratique : recherchez des stages, des projets, des études de cas et des projets de fin d'études qui permettent de travailler sur des jeux de données réels.

Quel diplôme pour quels centres d'intérêt ?

Un étudiant principalement intéressé par le reporting d'entreprise, les tableaux de bord, l'analyse de la performance et l'aide à la décision pourra constater qu'un cursus axé sur l'analytique correspond étroitement à ses centres d'intérêt.

Un étudiant intéressé par la programmation, l'apprentissage automatique, la modélisation statistique et les méthodes informatiques voudra sans doute examiner de plus près les programmes de science des données.

Il s'agit de distinctions générales plutôt que de règles figées. Un programme d'analytique à orientation technique peut comporter une part importante de programmation et d'apprentissage automatique, tandis qu'un programme de science des données orienté vers l'entreprise peut inclure de nombreux cours de management et de gestion.

Comparer les exigences réelles des cours est donc plus utile que de choisir uniquement en fonction de l'intitulé du diplôme.

Conclusion

Les diplômes en science des données et en analyse de données partagent de nombreuses matières, mais leurs priorités peuvent différer. Les programmes d'analyse de données se concentrent souvent sur l'analyse de l'information et la communication des résultats à des fins métier ou organisationnelles, tandis que les programmes de science des données peuvent mettre davantage l'accent sur la programmation, la modélisation statistique, l'apprentissage automatique et les méthodes informatiques.

Aucun de ces diplômes ne suit un programme universel. Les universités adoptent des structures, des exigences de cours et des spécialisations différentes : les étudiants doivent donc examiner le détail de chaque programme avant de postuler.

Examiner les cours, les exigences techniques, les mathématiques, la programmation, les projets pratiques et les débouchés possibles peut aider les étudiants à comprendre ce qu'offre chaque diplôme et à déterminer l'orientation qui correspond à leurs centres d'intérêt.

Références