Un Data Scientist analyse des données complexes et souvent inexploitées pour en extraire des informations précieuses, permettant aux entreprises de résoudre des problèmes subtils et de prendre des décisions stratégiques éclairées. Il utilise le machine learning, la modélisation prédictive, le deep learning et les modèles de langage de grande taille (LLMs) pour analyser de vastes ensembles de données, en identifiant des schémas et des tendances qui soutiennent des initiatives pilotées par l’IA. Contrairement aux Data Analysts, les Data Scientists se concentrent sur la création de modèles prédictifs capables de traiter des données nouvelles et inédites, essentielles pour les applications d’automatisation et de prise de décision intelligente. Ils collaborent étroitement avec les parties prenantes pour identifier des opportunités commerciales, fournissant des recommandations basées sur les données qui influencent les décisions stratégiques et stimulent l’innovation.

La data science est un domaine large et interdisciplinaire qui englobe des techniques avancées comme le machine learning, la modélisation prédictive et le développement d'algorithmes pour identifier des schémas et générer des insights à partir de données structurées et non structurées. La data analyse, en revanche, se concentre sur l'examen de données existants pour identifier des tendances, résoudre des problèmes spécifiques et soutenir la prise de décisions immédiates. Bien que la data analyse soit une composante clé de la data science, cette dernière va plus loin en créant des modèles et des systèmes permettant des prédictions et des automatisations. Les deux métiers nécessitent une solide base en gestion de données, mais leur portée et leur objectif diffèrent considérablement. Pour en savoir plus sur ces différences, consultez cet article (en anglais) sur notre blog.