🔵 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐭 𝐯𝐬 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫 𝐯𝐬 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐭 : 𝐜𝐨𝐦𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐫𝐞 𝐥𝐞𝐬 𝐯𝐫𝐚𝐢𝐬 𝐝𝐢𝐟𝐟é𝐫𝐞𝐧𝐜𝐞𝐬

Dans le monde de la donnée, une question revient sans cesse :

“Quelle est la différence entre un Data Analyst, un Data Engineer et un Data Scientist ?”

Même s’ils travaillent tous avec la donnée, leurs 𝐠𝐨𝐮𝐥𝐬, 𝐜𝐨𝐦𝐩é𝐭𝐞𝐧𝐜𝐞𝐬 et 𝐭â𝐜𝐡𝐞𝐬 𝐪𝐮𝐨𝐭𝐢𝐝𝐢𝐞𝐧𝐧𝐞𝐬 sont très différentes.

📌 Voici un résumé clair et simple :

1️⃣ 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐭

• 𝐑𝐨̂𝐥𝐞 : Interpréter les données pour générer des insights utiles.
• 𝐂𝐨𝐦𝐩é𝐭𝐞𝐧𝐜𝐞𝐬 : SQL, Excel, Power BI/Tableau, Statistiques.
• 𝐓â𝐜𝐡𝐞𝐬 : Créer des tableaux de bord, analyser les tendances et aider la prise de décision.

👉 Ce sont les narrateurs de la donnée, transformant les chiffres en actions concrètes.

2️⃣ 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫

• 𝐑𝐨̂𝐥𝐞 : Construire et maintenir les pipelines et l’infrastructure data.
• 𝐂𝐨𝐦𝐩é𝐭𝐞𝐧𝐜𝐞𝐬 : Python, outils ETL (Airflow, dbt), Big Data (Spark, Hadoop), cloud (AWS, Azure, GCP).
• 𝐓â𝐜𝐡𝐞𝐬 : Gérer les data warehouses, nettoyer et charger les données, automatiser les flux.

👉 Ils garantissent un flux de données propre et fiable, prêt pour l'analyse.

3️⃣ 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐭

• 𝐑𝐨̂𝐥𝐞 : Créer des modèles prédictifs et explorer des patterns complexes.
• 𝐂𝐨𝐦𝐩é𝐭é𝐧𝐜𝐞𝐬 : Python/R, Machine Learning, Statistiques, Visualisation.
• 𝐓â𝐜𝐡𝐞𝐬 : Construire des modèles ML, faire des prédictions et expliquer les mécanismes cachés dans les données.

👉 Ce sont les innovateurs, utilisant les données pour prédire, recommander et optimiser.

🎯 𝐄𝐧 𝐫é𝐬𝐮𝐦é :

• Les 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐀𝐧𝐚𝐥𝐲𝐬𝐭𝐬 trouvent les insights.
• Les 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐄𝐧𝐠𝐢𝐧𝐞𝐞𝐫𝐬 rendent les données accessibles.
• Les 𝐃𝐚𝐭𝐚 𝐒𝐜𝐢𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐭𝐬 prédisent l’avenir.