Devenir data analyst : études, fiche métier et salaire

Article mis à jour le 17 août 2025

Dans un monde où les données informatiques sont devenues très précieuses, le rôle du data analyst ne cesse de gagner en importance. Toutes les entreprises, quelle que soit leur taille, s’appuient sur des informations importantes pour orienter leurs choix de façon stratégique. Mais derrière les tableaux complexes et les graphiques, se cache ce spécialiste dont le travail est incontournable à l’ère du numérique.

Une profession au cœur de la transformation numérique

L’analyste de données est l’un des nombreux métiers de l’informatique. Son rôle est de transformer un nombre considérable de données brutes en informations exploitables. Celles-ci permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées dans diverses situations telles que le lancement d’un produit, le déroulement d’une campagne marketing ou la prévision des tendances du marché. Plus exactement, le data analyst collecte des données issues de sources variées. Il procède à leur traitement et les analyse afin de produire des rapports pertinents et compréhensibles.

Prenons l’exemple du secteur de la santé. Un data analyst peut être sollicité pour étudier les données d’hospitalisation en vue d’optimiser la gestion des lits. L’analyste de données peut intervenir dans différents domaines comme la finance, le commerce, la logistique, le marketing, la santé, l’énergie.

Salaire d’un data analyst

Le salaire d’un débutant

En France, un profil junior peut espérer gagner entre 30 000 € et 40 000 € par an, soit une rémunération mensuelle comprise entre 2 500 € et 3 300 €. Ce salaire peut atteindre 50 000 € par an, c’est-à-dire environ 4 200 € par mois, après quelques années de carrière.

Le salaire d’un expert

À partir d’une dizaine d’années d’expérience, un data analyst peut toucher jusqu’à 65 000 € par an, ce qui équivaut à près de 5 500 € de salaire mensuel.

Ces différents montants sont variables selon la taille de l’entreprise pour laquelle travaille l’analyste. La zone géographique où elle est située et le secteur d’activité peuvent aussi constituer des facteurs influençant la rémunération.

Les compétences essentielles pour exceller en tant que data analyst

Pour réussir dans ce domaine, certaines compétences sont indispensables. La maîtrise de logiciels et langages informatiques comme Excel, Google Sheets, Python, Google Analytics et SQL. Ces outils permettent à l’analyste de données de manipuler efficacement les informations. Des logiciels comme Tableau ou Power BI¹ permettent de passer de simples données en graphiques interactifs.

Au-delà de l’aspect technique du métier, un bon analyste de données doit faire preuve d’un excellent esprit analytique. Il doit être capable d’interpréter les chiffres, de repérer des tendances et de formuler des recommandations concrètes. Une communication claire est également nécessaire pour traduire des données complexes en termes simples et compréhensibles. La capacité à travailler en équipe et le sens de curiosité sont autant de qualités que doit posséder un data analyst.

Les formations pour travailler dans le domaine

Pour devenir analyste de données, il faut être Bac +5. En effet, les entreprises recrutent plutôt des personnes ayant un diplôme de master.

Parmi les parcours de niveau licence, il y a par exemple la licence en statistiques et applications, la licence professionnelle en informatique option Big data et la licence professionnelle en informatique métiers du décisionnel et de la statistique. Quant aux masters, nous avons entre autres le Master spécialisé en Big data, le Master systèmes décisionnels, le Master informatique option data science, le Master informatique option données et systèmes connectés, le Master science des données.

Certaines écoles d’ingénieurs proposent également des formations en la matière. Nous avons par exemple :

• le Master en Data Sciences & Business Analytics de CentraleSupelec,
• le Master X-HEC Data Science and AI for Business de X-HEC,
• plusieurs Instituts Nationaux Polytechniques (INP) proposent des masters en science des données.

Il existe également des écoles publiques et privées proposant un parcours scientifique en Bac +5 de data analyst : l’ESIEE, l’ENSAI, l’EFREI, l’ESIEA…

Finalement, les écoles de commerce sont de plus en plus nombreuses à proposer des masters en data analytics : l’ESCP, l’EDHEC, l’EM Lyon, NEOMA, GEM…

En dehors de ces parcours, des certifications sont disponibles sur internet pour permettre d’acquérir des compétences spécifiques dans le secteur. Il s’agit des certifications comme Google Data Analytics Certificate.

Quels sont les débouchés et évolutions de carrière ?

Après quelques années, certains data analysts choisissent de se spécialiser. Certains deviennent alors data scientists en développant des compétences en machine learning et en intelligence artificielle. D’autres s’orientent plutôt vers le data engineering pour concevoir des infrastructures de données. La demande pour le métier est forte à l’international, notamment dans des pays comme le Canada, l’Allemagne ou les États-Unis.

Les défis du métier d’analyste de données

Le premier défi est d’ordre technique. L’explosion des volumes de données s’accompagne d’une évolution constante des outils d’analyse, nécessitant de se maintenir en permanence des dernières évolutions. Un analyste sachant bien utiliser le langage de programmation Python par exemple, ne doit pas se reposer sur ses lauriers. Il doit s’informer régulièrement sur les nouveaux outils afin de pouvoir mettre à jour ses connaissances.

Le second défi est d’ordre éthique et concerne surtout la confidentialité des données que manipule l’analyste. En la matière, le respect des réglementations comme le RGPD est devenu un aspect omniprésent. Le troisième défi se rapporte aux délais de réalisation des missions. L’analyste doit trouver le juste milieu entre les attentes de sa hiérarchie, souvent pressée, et les contraintes techniques liées à la collecte des données.

Devenir data analyst aujourd’hui : pour quelles raisons ?

Tout d’abord, c’est un métier d’avenir car avec l’essor des technologies numériques, les entreprises ont de plus en plus besoin de traiter et de décoder leurs données. De plus, la diversité des missions rend le métier dynamique : tantôt, l’analyste de données peut travailler sur une étude de marché, tantôt il peut analyser les habitudes de consommation des clients d’une entreprise.

Note de bas de page

1. BI (Business Intelligence) : ensemble d’outils, de méthodes et de pratiques qui transforment des données brutes en informations utiles pour prendre les meilleures décisions possibles dans une entreprise. La BI analyse les performances passées, identifie les tendances actuelles et prédit les opportunités ou les risques futurs, le tout présenté sous forme de tableaux de bord clairs et visuels. Résultat : chaque décision s’appuie sur des faits, pas sur des suppositions. ↩︎