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Formations IA : quelles différences entre data analyst et data scientist ?

L’intelligence artificielle (IA) est devenue un domaine de pointe dans le monde de la technologie. Elle a transformé la façon dont les entreprises traitent les informations pour prendre des décisions. Dans ce contexte, l’analyste de données et le data scientist jouent des rôles clés. Ces deux professions partagent des similitudes, mais elles diffèrent également sur de nombreux aspects. Voici tout ce que vous devez savoir sur ces métiers.

Le métier de data analyst et ses missions

Au sein d’une entreprise, le data analyst joue plusieurs rôles.

Collecte et nettoyage des données

Le data analyst rassemble des données qui proviennent de diverses sources, telles que des fichiers Excel, des systèmes informatiques, des enquêtes, des médias sociaux et des capteurs. Il est chargé de les nettoyer et de les préparer. En effet, les informations brutes peuvent contenir des valeurs manquantes, des erreurs et des incohérences.

Ces professionnels utilisent des méthodes statistiques pour explorer les données. Ils calculent des mesures de tendance centrale, des distributions, des corrélations et effectuent des tests d’hypothèses pour identifier des modèles.

Visualisation des données et création de rapports

La création de graphiques, de tableaux de bord et de visualisations est une partie importante du travail des data analysts. Ces outils aident les entreprises à comprendre rapidement les tendances et les conclusions clés.

De plus, ces experts génèrent des rapports et des présentations pour communiquer leurs résultats aux parties prenantes d’une organisation. Ils doivent rester à jour avec les nouvelles technologies, les méthodologies d’analyse et les meilleures pratiques. Pour cela, ils doivent effectuer un master en IA afin de développer les compétences nécessaires pour réussir dans leur domaine.

Répondre à des questions commerciales

Les data analysts travaillent en étroite collaboration avec d’autres départements de l’entreprise pour répondre à des questions spécifiques liées aux opérations, à la stratégie, au marketing, à la finance, etc. Leur rôle est de fournir des informations basées sur leur étude pour soutenir la prise de décisions. Ils s’assurent que les données utilisées sont fiables et de bonne qualité. Ils mettent en place des processus de contrôle pour minimiser les erreurs.

Data analyst analyse de données

Que fait un data scientist ?

Un data scientist est un professionnel hautement qualifié dans le domaine de l’analyse de données et de l’intelligence artificielle (IA). Ses missions sont multiples.

Modélisation avancée et exploration des données

Dans une organisation, les data scientists sont principalement responsables du développement de modèles prédictifs et d’algorithmes d’apprentissage automatique avancés. Ils conçoivent des modèles pour résoudre des problèmes complexes, tels que la recommandation de produits, la prédiction des ventes, la détection de fraude, la classification d’images, etc.

Ces professionnels utilisent des techniques statistiques et d’exploration avancées pour découvrir des tendances et des relations plus complexes dans les données. Ils sont capables de manipuler des informations non structurées, telles que le texte et l’image.

Programmation et optimisation continue du processus

Les data scientists sont souvent des programmeurs compétents. Ils utilisent des langages comme Python, R, et des bibliothèques d’apprentissage automatique telles que TensorFlow, Scikit-learn, et PyTorch. Ils sont souvent chargés d’explorer de nouvelles questions et de trouver des solutions innovantes pour l’entreprise.

Par ailleurs, ils surveillent et améliorent régulièrement leurs modèles pour qu’ils restent pertinents et performants avec le temps. Ils participent également à la prise de décision au sein d’une organisation et sont responsables de la protection des données sensibles et de la garantie de la conformité aux réglementations en matière de confidentialité.

Pourquoi choisir l’une de ces formations en intelligence artificielle ?

Choisir l’une de ces formations en IA est bénéfique.

Demande croissante et opportunités de carrière

L’intelligence artificielle est un domaine en forte croissance. La demande de professionnels compétents en IA est en constante augmentation. Les entreprises cherchent activement à exploiter le potentiel de l’IA pour améliorer leurs opérations, prendre des décisions basées sur les données et innover dans leurs produits et services.

Suivre donc une des deux formations en IA vous permet de bénéficier d’opportunités de carrière diverses et stimulantes. Que vous souhaitiez travailler dans le secteur de la santé, de la finance, de la technologie, de la recherche, ou dans d’autres domaines, l’IA a un impact croissant et offre des perspectives passionnantes.

Salaire compétitif et résolution de problèmes complexes

Les emplois liés à l’IA sont souvent bien rémunérés en raison de leur complexité et de leur importance pour les entreprises. Les professionnels de l’IA bénéficient donc d’une rémunération attrayante. Par exemple, en France, le revenu annuel moyen pour un data analyst est de 45 000 euros.

L’IA permet aussi de résoudre des problèmes complexes en utilisant des techniques avancées d’analyse de données, d’apprentissage automatique et de modélisation. Si vous aimez relever des défis intellectuels et développer des solutions innovantes, l’IA est le domaine idéal.

Opportunités de carrière variées

Le domaine de l’IA offre une grande variété d’opportunités de carrière. Avec l’une de ces deux formations, vous pouvez choisir de devenir un ingénieur en apprentissage automatique, un chercheur en IA, un spécialiste en traitement du langage naturel, un chief data officer, etc.

L’intelligence artificielle est un domaine en constante évolution. Vous aurez donc la possibilité d’apprendre en permanence et de rester à jour avec les dernières avancées technologiques. De plus, elle vous offre la chance de collaborer avec des experts issus de divers secteurs. Cela est particulièrement enrichissant sur le plan personnel et professionnel.

Combien d’années d’études pour exercer l’un de ces métiers ?

Pour devenir data analyst ou data scientist, il est généralement requis de suivre une formation de niveau élevé. Vous devez opter pour un master (BAC+5). De nombreuses écoles offrent des programmes spécialisés dans ces domaines. Le cursus de master vous permet de développer les connaissances et compétences pour analyser efficacement de grandes quantités d’informations.

Les cours couvrent souvent des domaines tels que :

  • l’apprentissage automatique,
  • la visualisation des données,
  • la statistique,
  • la modélisation de données, etc.

Il est impératif d’avoir une solide compréhension des mathématiques et de l’informatique pour être éligible aux programmes. Certaines écoles peuvent également exiger une étude de dossier.

Veillez toutefois à bien choisir votre centre de formation afin de profiter d’un enseignement de haute qualité. Pour cela, privilégiez un établissement certifié Qualiopi. Cette certification vous permet de bénéficier d’un suivi optimal.

Formation IA intelligence artificielle programme cursus master

IA : d’autres idées de métiers d’avenir

Outre les métiers de data analyst et de data scientist, le domaine de l’IA offre de nombreuses autres opportunités de carrière passionnantes.

L’ingénieur en apprentissage automatique

Les ingénieurs conçoivent, développent et déploient des modèles d’IA pour résoudre des problèmes complexes. Ils travaillent sur l’optimisation des algorithmes d’apprentissage automatique. Ils sont chargés de collecter des ensembles de données pertinents pour les exploiter. Ils développent aussi des concepts pour améliorer la précision, l’efficacité et la vitesse d’exécution des modèles. Ils travaillent enfin en étroite collaboration avec des équipes de data science, d’ingénierie logicielle et d’autres domaines pour intégrer des solutions d’IA dans les applications et les produits.

L’ingénieur computer vision

Cet expert est spécialisé dans le développement de systèmes informatiques capables d’interpréter et de comprendre des données visuelles, telles que des images et des vidéos. Ils travaillent sur des applications comme la reconnaissance d’objets, la vision par ordinateur médicale et la surveillance automatisée.

L’ingénieur computer vision rassemble des ensembles de données pour entraîner et évaluer les modèles. Il travaille sur des programmes et des algorithmes avec d’autres experts.

L’architecte en intelligence artificielle

Ce professionnel est chargé de concevoir des systèmes d’IA complets pour répondre aux besoins de l’entreprise. Cela implique de définir l’architecture, les composants, les flux de données, les modèles d’apprentissage automatique et d’autres éléments clés.

Il assure l’intégration harmonieuse des systèmes d’IA avec l’infrastructure informatique existante de l’entreprise. Il surveille et évalue en permanence les performances des dispositifs, en s’assurant qu’ils répondent aux exigences et en optimisant les modèles si nécessaire.

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