Les 10 meilleures carrières en analyse de données pour 2025 : Compétences, salaires et perspectives de carrière

Si vous envisagez une carrière dans l'analyse de données, vous savez peut-être déjà que des fonctions telles que celles de scientifique des données, d'analyste de la sécurité de l'information et d'analyste de la recherche opérationnelle figurent toutes dans le top 10 des professions à la croissance la plus rapide aux États-Unis. Pourtant, il existe de nombreux rôles différents à considérer lorsqu'il s'agit de carrières dans le domaine de l'analyse. 

Nous vous présentons ici 10 des meilleures carrières liées à l'analyse, en explorant le rôle et les responsabilités, les compétences requises, le salaire moyen et les perspectives de carrière. Nous avons également rassemblé quelques cours pour apprendre l'analyse de données afin de vous aider à démarrer. 

Pourquoi choisir une carrière dans l'analyse des données ? 

Si vous lisez cet article, c'est que vous êtes probablement déjà curieux d'en savoir plus sur les carrières dans le domaine de l'analyse. Vous avez peut-être entendu parler du potentiel de gain élevé et de la forte demande pour ces fonctions. Bien que cela soit vrai, il existe d'autres raisons d'envisager un emploi dans ce domaine : 

• Variété de rôles. Il existe de nombreux types de rôles différents dans le domaine de l'analyse, y compris les scientifiques des données, les analystes commerciaux et les ingénieurs des données, ce qui signifie qu'il y a probablement un rôle qui correspond à vos intérêts et à vos compétences.
• Utilisation de la technologie. Les professionnels de l'analyse utilisent des technologies et des outils de pointe pour extraire des informations des données, ce qui peut être passionnant et stimulant.
• Un travail qui a de l'impact. Les professionnels de ce secteur peuvent jouer un rôle crucial en aidant les organisations à prendre des décisions fondées sur des données, ce qui peut avoir un impact significatif sur le succès de l'organisation.
• Avancement de la carrière. Au fur et à mesure que vous progresserez dans ce secteur, vous trouverez probablement des possibilités d'évolution de carrière, de nombreux professionnels commençant par des postes de débutants pour ensuite accéder à des postes de direction.
• Sécurité de l'emploi. Les données devenant un atout de plus en plus important pour les organisations, la demande de professionnels de l'analyse devrait continuer à croître, ce qui garantit la sécurité de l'emploi dans ce domaine.

Parmi les autres raisons de travailler dans le domaine de l'analyse, citons la flexibilité qu'offrent les organisations modernes, la formation continue et la possibilité de travailler avec des professionnels partageant les mêmes idées. 

Les 10 meilleures carrières en analyse de données 

Comme nous l'avons déjà évoqué, de nombreuses fonctions utilisent l'analyse dans leur travail quotidien. Nous avons sélectionné dix emplois différents dans le domaine de l'analyse que vous pourriez envisager. 

1. Scientifique des données

Si vous souhaitez savoir comment devenir data scientist, nous avons rédigé un article complet sur les étapes à suivre. Il s'agit essentiellement de comprendre et d'analyser en profondeur les données afin de fournir des informations exploitables. 

Responsabilités professionnelles :

• Collecte, analyse et interprétation de vastes ensembles de données complexes
• Utiliser des techniques statistiques et d'apprentissage automatique pour identifier des modèles et des tendances dans les données.
• Faire des prévisions et éclairer les décisions des entreprises

Compétences requises :

• Formation en informatique, statistiques ou mathématiques
• Maîtrise des langages de programmation tels que Python et R.

Salaire moyen :

• Selon notre article sur le salaire des data scientists, la moyenne pour un poste aux États-Unis est de 123 069 dollars en 2024, bien que cela dépende du lieu exact, du rôle, de l'organisation et de l'individu.

Perspectives de carrière :

• Forte, puisque le Bureau of Labor Statistics prévoit une croissance de 36 % de l'emploi dans ce domaine entre 2023 et 2033. 

Cours pour commencer :

• Nos cursus Data Scientist with Python et Data Scientist with R vous permettent d'acquérir les compétences professionnelles dont vous avez besoin pour réussir en tant que data scientist. 

2. Analyste en intelligence économique

En bref, une carrière dans l'analyse de la veille stratégique consiste à aider les organisations à prendre des décisions fondées sur des données en analysant et en interprétant des données complexes. Dans ce rôle, vous utiliserez une variété d'outils et de techniques pour extraire des idées des données et présenter ces informations dans un format clair et exploitable aux décideurs.

Responsabilités professionnelles :

• Collecte et analyse de données pour aider les organisations à prendre de meilleures décisions commerciales
• Utilisation d'un logiciel de visualisation des données pour présenter les données d'une manière facile à comprendre pour les parties prenantes non techniques.

Compétences requises :

• Formation en gestion d'entreprise ou dans un domaine connexe
• Expérience en matière d'entreposage de données et d'outils de BI tels que Power BI, ainsi que SQL, Excel et Tableau.

Salaire moyen :

• Selon les données de Glassdoor, le salaire de base moyen d'un analyste de veille stratégique aux États-Unis est de 101 000 dollars par an en 2024. 

Perspectives de carrière :

• Le Bureau of Labor Statistics (BLS) prévoit une croissance de 11 % de l'emploi dans ce domaine entre 2023 et 2033. 

Cours pour commencer :

• Notre cours d'introduction à Power BI vous apprend à utiliser le logiciel de visualisation de données pour construire des rapports percutants.

3. Ingénieur de données

Si vous souhaitez obtenir des informations détaillées sur la manière de devenir ingénieur en données, d'apprendre l'ingénierie des données ou d'en savoir plus sur le travail d'un ingénieur en données, nous disposons de ressources distinctes consacrées à ce sujet. Cette carrière analytique particulière est l'un des profils les plus techniques dans le domaine de la science des données, comblant le fossé entre les développeurs de logiciels et d'applications et les postes traditionnels de la science des données. 

Responsabilités professionnelles :

• Concevoir et mettre en place l'infrastructure et les systèmes qui soutiennent la collecte, le stockage et l'analyse des données
• Gestion et maintenance de grands ensembles de données et de bases de données
• Garantir l'exactitude, l'accessibilité et la sécurité des données

Compétences requises :

• Solides compétences en programmation dans des langages tels que Python, Java et SQL.
• Expérience des technologies big data telles que Hadoop et Spark.

Salaire moyen :

• Comme nous l'expliquons dans notre article sur les salaires des ingénieurs en données, la moyenne pour cette fonction aux États-Unis est d'environ 127 315 dollars par an jusqu'en 2025.

Perspectives de carrière :

• La qualité de l'information est forte, car de plus en plus d'organisations s'appuient sur les données pour prendre leurs décisions. LinkedIn a souligné que les ingénieurs sont toujours très demandés, les ingénieurs en données étant en tête de liste. 

Cours pour commencer :

• Avec le cursus Data Engineer with Python, vous pouvez donner le coup d'envoi de votre parcours pour devenir ingénieur en données et acquérir les compétences essentielles. 

4. Analyste commercial

Vous avez peut-être remarqué que nous avons déjà mentionné la fonction d'analyste en intelligence économique ci-dessus. Toutefois, ce rôle est légèrement différent. Dans l'un de nos webinaires, nous avons expliqué comment devenir anal yste d 'entreprise, ce qui montre pourquoi les carrières dans l'analyse d'entreprise sont si populaires. Vous pouvez également en savoir plus sur la certification d'analyste commercial dans un autre article. 

Essentiellement, alors que les deux rôles se concentrent sur la collecte, l'analyse et la visualisation des données, l'identification des points problématiques et la production de rapports, la veille stratégique utilise principalement l'analyse descriptive, tandis que l'analyse commerciale utilise l'analyse diagnostique, prédictive et prescriptive. Vous trouverez plus d'informations sur les types d'analyses dans un autre article.

Responsabilités professionnelles :

• Identifier et analyser les problèmes et les opportunités des entreprises
• Élaborer des solutions pour améliorer les processus et les performances de l'entreprise
• Communiquer avec les parties prenantes pour recueillir les besoins et formuler des recommandations

Compétences requises :

• Solides compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes
• Excellentes compétences en matière de communication et de présentation
• Expérience de la gestion de projets
• SQL, Excel et Tableau

Salaire moyen :

• D'après notre étude des salaires des analystes commerciaux, le salaire moyen d'un analyste commercial est de 84 778 $ par an. 

Perspectives de carrière :

• Les analystes commerciaux sont très demandés dans de nombreux secteurs, et le BLS prévoit une croissance de 25 % d'ici à 2030. 

Cours pour commencer :

• Commencez par suivre notre cours SQL pour les analystes commerciaux afin d'améliorer vos compétences et d'apprendre à prendre des décisions basées sur des données. 

5. Responsable de l'analyse marketing

Il existe plusieurs façons d'utiliser la science des données dans le domaine du marketing. Un responsable de l'analyse marketing réunit plusieurs de ces fonctions. Ils sont chargés d'utiliser les données et les analyses pour informer et optimiser les stratégies de marketing. Il s'agit d'une carrière dans le domaine des données, axée sur la collecte et l'analyse de données relatives au comportement des consommateurs, aux performances des campagnes de marketing et aux tendances du marché, afin d'obtenir des informations qui permettent d'éclairer et d'améliorer les efforts de marketing.

Responsabilités professionnelles :

• Collecte et analyse de données pour éclairer les stratégies de marketing
• Utiliser les données pour améliorer l'efficacité des campagnes de marketing
• Communiquer avec les parties prenantes pour recueillir les besoins et formuler des recommandations

Compétences requises :

• Solides compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes
• Expérience des outils de visualisation de données et d'analyse marketing
• Solides compétences en matière de communication et de présentation
• SQL, Excel, Python et R

Salaire moyen :

• Selon Glassdoor, les responsables de l'analyse marketing peuvent espérer un salaire d'environ 112 000 dollars par an aux États-Unis. 

Perspectives de carrière :

• Nous n'avons pas trouvé de chiffres exacts sur les postes de responsables de l'analyse marketing, mais les analystes d'études de marché, un poste proche, devraient connaître une croissance de 8 % entre 2023 et 2033. 

Cours pour commencer :

• Grâce à notre cursus de compétences Marketing Analytics with Python, vous apprendrez à analyser les performances des campagnes, à mesurer l'engagement des clients et à prédire le taux de désabonnement.

6. Analyste financier

Dans un autre article, nous avons examiné comment les analystes financiers peuvent tirer parti de leurs compétences en matière de données. Il s'agit d'un rôle qui exige des compétences fortement quantitatives et axées sur les données, l'analyse des données, la communication d'informations, l'élaboration de prévisions et la prédiction des résultats. 

Responsabilités professionnelles :

• Collecte et analyse de données financières pour éclairer les décisions de l'entreprise
• Identifier les tendances et les modèles dans les données financières
• Élaboration de modèles et de prévisions financières

Compétences requises :

• Solides compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes
• Expérience de la modélisation et de l'analyse financières
• Solides compétences en matière de communication et de présentation
• SQL, Excel, R et Python

Salaire moyen :

• Selon les données de Glassdoor, le salaire moyen d'un analyste financier est de 79 000 dollars par an. 

Perspectives de carrière :

• Forte, la BLS prévoit une croissance de l'emploi pour les analystes financiers et d'investissement de 9 % entre 2021 et 2031.

Cours pour commencer :

• Notre cursus de compétences Finance Fundamentals in Python est l'endroit idéal pour apprendre à prendre des décisions financières basées sur des données. 

7. Analyste quantitatif

Nous avons créé un guide complet sur la façon de devenir un analyste quantitatif, une carrière analytique axée sur l'utilisation de techniques mathématiques et statistiques pour aider les organisations à prendre des décisions financières. En tant que quantificateur, vous pouvez travailler dans des domaines tels que la gestion des risques, la gestion de portefeuille et la négociation. 

Responsabilités professionnelles :

• Utiliser des techniques mathématiques et statistiques pour modéliser les systèmes financiers et économiques
• Identifier des modèles et des tendances dans les données
• Élaborer et mettre en œuvre des stratégies d'investissement quantitatives

Compétences requises :

• Solides compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes
• Expérience dans des domaines mathématiques ou quantitatifs tels que l'ingénierie, la physique ou les mathématiques.
• Expérience avec des langages de programmation tels que Python et R.

Salaire moyen :

• Les données de Glassdoor montrent que le salaire moyen d'un analyste quantitatif est de 147 000 dollars.

Perspectives de carrière :

• Fort, car les analystes quantitatifs sont très demandés dans le secteur de la finance. Le domaine de l'analyse financière, qui comprend l'analyse quantitative, devrait connaître une croissance d'au moins 8 % entre 2022 et 2032.

Cours pour commencer :

• Lancez-vous dans notre cursus d'analyste quantitatif avec R et couvrez tous les domaines essentiels pour démarrer votre carrière dans l'analytique. 

8. Analyste des risques

Les analystes du risque aident les organisations à identifier, évaluer et hiérarchiser les risques potentiels susceptibles d'avoir un impact sur leurs activités. Ils utilisent une variété d'outils et de techniques pour évaluer la probabilité et l'impact potentiel des différents risques et développent ensuite des stratégies pour atténuer ou gérer ces risques. En ce qui concerne les carrières dans le domaine de l'analyse, celle-ci figure parmi les plus intéressantes. 

Responsabilités professionnelles :

• Identifier et évaluer les risques potentiels pour une organisation
• Élaborer et mettre en œuvre des stratégies de gestion des risques
• Communiquer avec les parties prenantes pour recueillir les besoins et formuler des recommandations

Compétences requises :

• Solides compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes
• Expérience de la gestion et de l'analyse des risques
• Solides compétences en matière de communication et de présentation
• Connaissance de Python, R et SQL

Salaire moyen :

• Le salaire annuel moyen d'un analyste de risque est de 85 000 dollars selon Glassdoor. 

Perspectives de carrière :

• Selon un rapport de 2024, le marché de la gestion des risques passera d'une valeur de 213,6 milliards de dollars en 2023 à 44,1 milliards de dollars en 2032.

Cours pour commencer :

• Nos cours de gestion quantitative des risques en Python ou de gestion quantitative des risques en R constituent un excellent point de départ, en fonction du langage que vous souhaitez apprendre en premier. 

9. Analyste de la gouvernance des données

En tant que carrière relativement nouvelle dans le domaine des données, ces professionnels aident les organisations à s'assurer que leurs données sont exactes, cohérentes et conformes aux exigences légales et réglementaires. Ils s'efforcent d'établir des politiques, des procédures et des normes pour la gestion des données et veillent à ce qu'elles soient respectées dans l'ensemble de l'organisation.

Responsabilités professionnelles :

• Élaborer et mettre en œuvre des politiques et des procédures de gouvernance des données
• Garantir l'exactitude, l'accessibilité et la sécurité des données
• Communiquer avec les parties prenantes pour recueillir les besoins et formuler des recommandations

Compétences requises :

• Solides compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes
• Expérience de la gouvernance et de la gestion des données
• Solides compétences en matière de communication et de présentation
• Connaissance de SQL, Python et Java

Salaire moyen :

• Les données salariales de Glassdoor montrent que le salaire annuel moyen des analystes de la gouvernance des données est de 113 000 dollars. 

Perspectives de carrière :

• Forte, car la gouvernance des données devient de plus en plus importante avec la quantité croissante de données collectées et stockées. Les données suggèrent que le marché de la gouvernance des données valait 3,96 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 13,92 milliards de dollars d'ici 2031. 

Cours pour commencer :

• Commencez par les bases des concepts de gouvernance des données avec notre cours d'introduction. 

10. Ingénieur en visualisation de données

Une autre carrière relativement nouvelle est celle d'ingénieur en visualisation de données. Ces professionnels sont responsables de la conception, du développement et de la maintenance des systèmes de visualisation des données et des tableaux de bord. Ils utilisent une variété d'outils et de technologies pour créer des représentations interactives et visuellement attrayantes des données qui permettent aux utilisateurs de comprendre rapidement et facilement des ensembles de données complexes.

Responsabilités professionnelles :

• Concevoir et développer des visualisations de données interactives
• Utiliser des logiciels et des outils de visualisation de données pour présenter les données d'une manière facile à comprendre pour les parties prenantes non techniques.
• Communiquer avec les parties prenantes pour recueillir les besoins et formuler des recommandations

Compétences requises :

• Solides compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes
• Expérience des logiciels et outils de visualisation de données tels que Tableau, D3.js et R Shiny.
• Solides compétences en matière de communication et de présentation
• Compétences en Python et R, Tableau et Power BI

Salaire moyen :

• Selon Glassdoor, le salaire moyen d'un ingénieur en visualisation de données aux États-Unis est de 106 000 dollars. 

Perspectives de carrière :

• Forte, la visualisation des données devient de plus en plus importante pour les organisations afin de donner un sens à de vastes ensembles de données.

Cours pour commencer :

• Nous avons un éventail de cursus et de cours couvrant la visualisation de données, notamment dans des technologies telles que Python, Power BI, R et Tableau.  

Carrières comparées

Dans le tableau ci-dessous, nous avons compilé les principales informations sur chaque carrière d'analyste de données pour vous aider à comparer : 

Principales compétences professionnelles en matière d'analyse

Vous remarquerez qu'un grand nombre des carrières dans l'analyse que nous avons répertoriées ici ont des compétences de base similaires. Outre des compétences de base en matière d'analyse, de résolution de problèmes et de communication, vous devrez également posséder une série de compétences techniques. Nous vous en présentons quelques-unes ci-dessous. 

Langages de programmation 

En fin de compte, pour travailler dans le domaine de l'analyse des données, vous devrez être capable de travailler avec plusieurs langages de programmation différents. Même si vous essayez de choisir entre SQL et Python, par exemple, vous devrez finalement maîtriser les deux pour travailler dans le domaine de l'analyse. 

De même, des langages tels que R et Julia font également partie de la panoplie de la plupart des analystes. Le mieux est de déterminer le type d'analyste que vous souhaitez devenir et de commencer à apprendre la langue qui vous convient le mieux. Vous pouvez consulter les meilleurs langages de programmation pour les data scientists dans un autre article de blog. En voici un bref résumé :

• Python : Connu pour sa polyvalence et sa facilité d'utilisation, Python est largement utilisé dans l'analyse de données, la visualisation de données et l'apprentissage automatique.
  • Commencez par notre cursus Data Scientist with Python, qui comprend des cours sur pandas, NumPy et scikit-learn, offrant une introduction complète à Python pour l'analyse de données.
• SQL : Le langage de requête structuré est essentiel pour extraire et gérer les données des bases de données relationnelles, une tâche essentielle pour la plupart des analystes.
  • Apprenez l'essentiel avec lecours SQL Fundamentals ou explorez les requêtes avancées dans le cursus SQL for Business Analysts.
• R : Ce langage est particulièrement populaire dans les universités et parmi les statisticiens pour ses capacités de modélisation statistique et de visualisation des données.
  • Essayez notre cursus Data Scientist with R pour acquérir des bases solides en programmation R.
• Julia : Pour les analyses et les calculs numériques de haute performance, Julia gagne en popularité auprès des scientifiques des données.
  • Commencez par le cursus de compétences Julia Fundamentals.

Visualisation des données

Pour présenter votre travail avec impact, vous devrez maîtriser la visualisation des données. Là encore, les langages tels que Python et R sont souvent privilégiés par les data scientists, mais des outils tels que Tableau et Power BI méritent également d'être appris, car ils sont souvent utilisés dans les entreprises. 

• Outils de visualisation Python : Des bibliothèques comme matplotlib, seaborn et Plotly font de Python un langage de choix pour créer des visualisations personnalisées et détaillées.
  • Le cours Introduction à la visualisation de données avec Python constitue un excellent point de départ.
• Tableau et Power BI : Il s'agit de puissants outils de veille stratégique souvent utilisés dans les entreprises pour créer des tableaux de bord et des rapports.
  • Commencez par nos cours Introduction à Power BI ou Visualisation de données avec Tableau pour apprendre ces outils étape par étape.
• Visualisation R : Avec des bibliothèques comme ggplot2 et Shiny, R offre des outils exceptionnels pour créer des visualisations de qualité.
  • Essayez le cursus Visualisation de données en R pour obtenir une pratique concrète.

La maîtrise de la visualisation des données renforce non seulement votre capacité à présenter des résultats, mais vous aide également à explorer les schémas et les tendances des données au cours de l'analyse.