08/08/2026
Data Analyst, Data Scientist et Suivi-Évaluateur : quelle différence ?
Ces trois métiers travaillent avec les données, mais leurs objectifs et leurs méthodes ne sont pas les mêmes.
1. Data Analyst : son rôle est de comprendre les données
Le Data Analyst analyse les données pour aider une organisation à prendre de meilleures décisions.
Il cherche notamment à répondre à des questions comme :
- Que s’est-il passé ?
- Où et quand cela s’est-il produit ?
- Quelles tendances observe-t-on ?
- Quels facteurs peuvent expliquer les résultats ?
Outils utilisés : Excel, SQL, Power BI, SPSS, R, Python…
2. Data Scientist son rôle est de prédire et modéliser
Le Data Scientist va généralement plus loin en utilisant les statistiques avancées, la programmation et le Machine Learning.
Il cherche notamment à répondre à des questions comme :
- Que risque-t-il de se passer ?
- Peut-on prédire un événement ?
- Peut-on construire un modèle capable de classer ou de prédire ?
Outils utilisés : Python, R, SQL, Machine Learning, statistiques avancées…
3. Suivi-Évaluateur (Monitoring & Evaluation) son rôle est de mesurer les résultats
Le Suivi-Évaluateur intervient principalement dans les projets et programmes : ONG, santé publique, développement, environnement, éducation, etc.
Il cherche notamment à savoir :
- Les activités prévues ont-elles été réalisées ?
- Les objectifs ont-ils été atteints ?
- Quels résultats le projet a-t-il produits ?
- Quel changement observe-t-on chez les bénéficiaires ?
Outils utilisés : KoboToolbox, Excel, Power BI, SPSS, R, DHIS2…
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