Quelle différence entre Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer ?

La data est aujourd’hui au cœur de toutes les décisions stratégiques des entreprises. Pour exploiter efficacement leurs données, elles s’appuient sur des profils spécialisés : Data Analyst, Data Scientist et Data Engineer.

Mais quelles sont réellement les différences entre ces métiers de la data ?
Quelles compétences sont attendues ?
Et surtout, quelle formation data choisir pour accéder à ces carrières très recherchées, notamment à Paris et Bordeaux ?

H3 Hitema, école informatique spécialisée dans les métiers du numérique, t’aide à y voir clair.

Pourquoi ces métiers de la data sont devenus incontournables ?

Avec la transformation numérique, les entreprises collectent des volumes massifs de données :

• données clients,

• données métiers,

• données issues des systèmes d’information,

• données IoT, cloud et applicatives.

👉 Sans experts pour les exploiter, ces données n’ont aucune valeur.
C’est là qu’interviennent les métiers de la data, devenus parmi les plus demandés du marché de l’emploi IT.

Le Data Analyst : transformer les données en décisions

Rôle du Data Analyst

Le Data Analyst analyse les données existantes afin d’en extraire des indicateurs utiles à la prise de décision.

Il répond à des questions concrètes :

• Pourquoi les ventes baissent ?

• Quels comportements utilisateurs observer ?

• Quels leviers de performance activer ?

Compétences clés

• SQL

• Excel / Power BI / Tableau

• Python (bases)

• Statistiques

• Data visualisation

Formation recommandée

Un parcours data Bac+3 ou Bac+5, avec une forte dimension analytique et métier.

📍 Métier très recherché en Île-de-France et en Nouvelle-Aquitaine, notamment à Paris et Bordeaux.

Nos formations en data

Le Data Scientist : prédire, modéliser, automatiser

Rôle du Data Scientist

Le Data Scientist va plus loin que l’analyse descriptive.
Il conçoit des modèles prédictifs et utilise l’intelligence artificielle pour anticiper des comportements ou automatiser des décisions.

Compétences clés

• Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)
• Machine Learning
• Statistiques avancées
• Data engineering (bases)
• Cloud & Big Data

Formation recommandée

Un Bac+5 en data / IA, avec une solide base mathématique et algorithmique.

👉 C’est l’un des métiers data les mieux rémunérés, très demandé à Paris, dans les grandes entreprises et les ESN.

Mastère en data/IA 

Le Data Engineer : construire l’infrastructure data

Rôle du Data Engineer

Le Data Engineer est l’architecte des données.
Il conçoit et maintient les pipelines qui permettent :

• de collecter,
• stocker,
• sécuriser,
• rendre exploitables les données.

Sans Data Engineer, ni Data Analyst ni Data Scientist ne peuvent travailler efficacement.

Compétences clés

• Python / SQL

• Bases de données (SQL & NoSQL)

• Cloud (AWS, Azure, GCP)

• Big Data (Spark, Hadoop)

• Sécurité des données

Formation recommandée

Un Bac+5 orienté data, cloud et systèmes, avec une forte dimension technique.

👉 Métier en très forte tension sur le marché.

Mastère en data/IA 

Comparatif des métiers de la data

Quelle formation data choisir pour ces métiers ?

Le choix dépend de :

• ton niveau d’entrée,

• ton profil technique,

• ton projet professionnel.

Chez H3 Hitema, les formations informatiques intègrent les compétences indispensables à ces métiers data :

• bases systèmes et réseaux,

• programmation,

• data, cloud et sécurité,

• projets concrets proches du monde professionnel.

Les métiers de la data sont accessibles après des parcours informatiques solides, notamment en systèmes, réseaux, cloud et infrastructures, compétences développées dans les formations TSSR et AIS proposées à Bordeaux par H3 Hitema.

Pourquoi se former à la data à Paris ou Bordeaux ?

• Paris concentre les grands groupes, les ESN et les startups data

• Bordeaux est un pôle tech en forte croissance, avec de nombreuses opportunités IT

👉 Se former dans ces villes, c’est maximiser son employabilité dans les métiers de la data.

Quel métier de la data est fait pour toi ?

• Tu aimes analyser et visualiser ? 👉 Data Analyst

• Tu veux travailler sur l’IA et les modèles prédictifs ? 👉 Data Scientist

• Tu préfères l’architecture, le cloud et la technique ? 👉 Data Engineer

Quel que soit ton choix, une formation data solide et professionnalisante est indispensable pour réussir.

Pour en savoir plus :

👉 Participer à une réunion d’information