Les 10 carrières les plus prometteuses dans le domaine de l'analyse de données pour 2026 : Compétences, salaires et perspectives de carrière

Si vous envisagez une carrière dans l'analyse de données, vous savez peut-être déjà que des postes tels que ceux de data scientist, d'analyste en sécurité de l'information et d'analyste en recherche opérationnelle figurent tous parmi les 10 professions qui connaissent la plus forte croissance aux États-Unis. Cependant, il existe de nombreux rôles différents à prendre en compte lorsqu'il s'agit de carrières dans le domaine de l'analyse. 

Nous présentons ici 10 des meilleures carrières liées à l'analyse de données, 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 vous initier à l'analyse de données et vous aider à vous lancer. 

Pourquoi envisager une carrière dans l'analyse de données ? 

Si vous lisez cet article, c'est probablement que vous vous intéressez déjà aux carrières dans le domaine de l'analyse de données. Vous avez peut-être entendu parler du potentiel de revenus élevés et de la forte demande pour ces postes. Bien que ces deux affirmations soient tout à fait exactes, il existe d'autres raisons d'envisager une carrière dans ce domaine, notamment : 

• Diversité des rôles. Il existe de nombreux types de postes dans le domaine de l'analyse, notamment ceux de data scientist, d'analyste commercial et d'ingénieur de données, ce qui signifie qu'il existe probablement un poste 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 à partir de données, ce qui peut être passionnant et stimulant.
• Travail remarquable. Les professionnels de ce secteur peuvent jouer un rôle déterminant en aidant les organisations à prendre des décisions fondées sur des données, ce qui peut avoir un impact significatif sur la réussite de l'organisation.
• Avancement professionnel. Au fur et à mesure que vous progresserez dans ce secteur, vous aurez probablement l'opportunité d'évoluer dans votre carrière, de nombreux professionnels commençant à des postes de débutants et gravissant les échelons jusqu'à des postes de direction.
• Sécurité de l'emploi. Les données devenant un atout de plus en plus important pour les organisations, la demande en professionnels de l'analyse devrait continuer à croître, garantissant ainsi la sécurité de l'emploi dans ce domaine.

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

Les 10 carrières les plus recherchées dans le domaine de l'analyse de données 

Comme nous l'avons déjà mentionné, de nombreux postes font appel à l'analyse dans le cadre de leurs activités quotidiennes. Nous avons sélectionné dix postes différents dans le domaine de l'analyse de données qui pourraient vous intéresser. 

1. Spécialiste en science des données

Si vous souhaitez savoir comment devenir data scientist, nous avons rédigé un article complet qui détaille les étapes à suivre. Cependant, ce poste consiste essentiellement à approfondir la compréhension et l'analyse des données afin de fournir des informations exploitables. 

Responsabilités du poste :

• Collecte, analyse et interprétation de grands ensembles de données complexes
• Utilisation de techniques statistiques et d'apprentissage automatique pour identifier les modèles et les tendances dans les données
• Formuler des prévisions et éclairer les décisions commerciales

Compétences requises :

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

Salaire moyen :

• Selon Indeed, le salaire moyen pour un poste aux États-Unis sera de 129 605 dollars en 2026, bien que cela dépende du lieu exact, du poste, de l'organisation et de la personne.

Perspectives de carrière :

• Solide, le Bureau of Labor Statistics prévoit une croissance de 34 % de l'emploi dans ce domaine entre 2024 et 2034. 

Cours pour débuter :

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

2. Analyste en intelligence d'affaires

En résumé, une carrière dans le domaine de l'analyse de l'intelligence économique consiste principalement à aider les organisations à prendre des décisions fondées sur des données en analysant et en interprétant des données complexes. Dans le cadre de cette fonction, vous utiliserez divers outils et techniques pour extraire des informations pertinentes à partir de données et présenter ces informations sous une forme claire et exploitable aux décideurs.

Responsabilités du poste :

• 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 spécialisées dans le domaine technique.

Compétences requises :

• Expérience dans le domaine des affaires ou dans un domaine connexe
• Expérience avec les outils de stockage de données et 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 en intelligence économique aux États-Unis sera de 116 000 dollars par an en 2026. 

Perspectives de carrière :

• Solide, le Bureau of Labor Statistics (BLS) prévoit une croissance de 9 % de l'emploi dans ce domaine entre 2024 et 2034. 

Cours pour débuter :

• Notre cours « Introduction à Power BI » vous enseigne comment utiliser le logiciel de visualisation de données pour créer des rapports percutants.

3. Ingénieur de données

Si vous souhaitez obtenir des informations détaillées sur la manière de devenir ingénieur de données, d'apprendre l'ingénierie des données ou en savoir plus sur le métier d'ingénieur de données, nous mettons à votre disposition des ressources spécifiques consacrées à ce sujet. Cette carrière particulière dans le domaine de l'analyse 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 en science des données. 

Responsabilités du poste :

• Conception et mise en place de l'infrastructure et des 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 avec les technologies de mégadonnées telles que Hadoop et Spark

Salaire moyen :

• Selon Indeed, le salaire moyen pour ce poste aux États-Unis est d'environ 132 173 dollars par an à l'horizon 2026.

Perspectives de carrière :

• Important, car de plus en plus d'organisations s'appuient sur les données pour éclairer leurs décisions. LinkedIn a souligné que les ingénieurs sont toujours très recherchés, les ingénieurs de données étant en tête de liste. 

Cours pour débuter :

• Grâce au cursus professionnel Ingénieur de données avec Python, vous pouvez vous lancer dans une carrière d'ingénieur de données et acquérir les compétences essentielles. 

4. Analyste commercial

Vous avez peut-être remarqué que nous avons déjà mentionné le poste d'analyste en intelligence d'affaires ci-dessus. Cependant, ce rôle est légèrement différent. Nous avons abordé la question de la formation pour devenir analyste commercial dans l'un de nos webinaires, qui explique pourquoi les carrières dans le domaine de l'analyse commerciale sont si prisées. Vous pouvez également obtenir plus d'informations sur la certification d'analyste commercial dans un article distinct. 

Essentiellement, bien que ces deux rôles se concentrent sur la collecte, l'analyse et la visualisation des données, l'identification des points faibles et la génération de rapports, la veille économique utilise principalement l'analyse descriptive, tandis que l'analyse commerciale utilise l'analyse diagnostique, prédictive et prescriptive. Vous pouvez découvrir les différents types d'analyses dans un article séparé.

Responsabilités du poste :

• Identification et analyse des problèmes et opportunités commerciaux
• Développer des solutions pour améliorer les processus et les performances commerciales
• Communiquer avec les parties prenantes afin de recueillir les exigences et de formuler des recommandations.

Compétences requises :

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

Salaire moyen :

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

Perspectives de carrière :

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

Cours pour débuter :

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

5. Responsable de l'analyse marketing

Il existe différentes façons d'utiliser la science des données dans le domaine du marketing. Un responsable de l'analyse marketing rassemble plusieurs de ces fonctions. Ils sont chargés d'utiliser les données et les analyses pour éclairer et optimiser les stratégies marketing. Il s'agit d'une carrière dans le domaine des données, axée sur la collecte et l'analyse de données dans des domaines tels que le comportement des consommateurs, les performances des campagnes marketing et les tendances du marché, afin d'obtenir des informations permettant d'orienter et d'améliorer les efforts marketing.

Responsabilités du poste :

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

Compétences requises :

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

Salaire moyen :

• Selon Glassdoor, les responsables de l'analyse marketing peuvent s'attendre à un salaire annuel d'environ 112 000 dollars aux États-Unis. 

Perspectives de carrière :

• Nous n'avons pas trouvé de chiffres exacts concernant les postes de responsable de l'analyse marketing, mais les analystes d'études de marché, qui occupent des fonctions similaires, devraient connaître une croissance de 7 % entre 2024 et 2034. 

Cours pour débuter :

• Grâce à notre cursus de compétences « Marketing Analytics avec Python », vous apprendrez à analyser les performances des campagnes, à mesurer l'engagement des clients et à prévoir leur taux de désabonnement.

6. Analyste financier

Dans un autre article, nous avons examiné comment les analystes financiers peuvent exploiter leurs compétences en matière de données. Il s'agit d'un poste qui exige des compétences approfondies en matière de quantification et de données, notamment l'analyse de données, la communication d'informations, l'élaboration de prévisions et la prédiction de résultats. 

Responsabilités du poste :

• Collecte et analyse de données financières pour éclairer les décisions commerciales
• Identification des tendances et des modèles dans les données financières
• Élaboration de modèles financiers et de prévisions

Compétences requises :

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

Salaire moyen :

• Selon les données de Glassdoor, le salaire moyen d'un analyste financier est de 106 000 dollars par an. 

Perspectives de carrière :

• Le BLS prévoit une croissance de l'emploi de 6 % pour les analystes financiers et les analystes en investissement entre 2024 et 2034.

Cours pour débuter :

• Notre cursus de compétences « Principes fondamentaux de la finance en Python » est l'endroit idéal pour apprendre à prendre des décisions financières basées sur les données. 

7. Analyste quantitatif

Nous avons élaboré un guide complet sur la manière de devenir analyste quantitatif, une carrière dans le domaine de l'analyse qui consiste à utiliser des techniques mathématiques et statistiques pour aider les organisations à prendre des décisions financières. En tant que quant, vous pouvez travailler dans des domaines tels que la gestion des risques, la gestion de portefeuille et le trading. 

Responsabilités du poste :

• Utilisation de techniques mathématiques et statistiques pour modéliser les systèmes financiers et économiques
• Identification des modèles et des tendances dans les données
• Développement et mise en œuvre de stratégies d'investissement quantitatives

Compétences requises :

• Solides compétences en matière d'analyse et de résolution de problèmes
• Formation en mathématiques ou dans des domaines 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 indiquent que le salaire moyen d'un analyste quantitatif est de 147 000 dollars.

Perspectives de carrière :

• Fort, car les analystes quantitatifs sont très recherchés dans le secteur financier. Le domaine de l'analyse financière, qui comprend l'analyse quantitative, devrait connaître une croissance d'au moins 8 % entre 2024 et 2034.

Cours pour débuter :

• Commencez votre cursus professionnel en tant qu'analyste quantitatif avec R et couvrez tous les domaines essentiels pour démarrer votre carrière dans l'analyse. 

8. Analyste des risques

Les analystes de risques assistent les organisations dans l'identification, l'évaluation et la hiérarchisation des risques potentiels susceptibles d'affecter leurs activités commerciales. Ils utilisent divers outils et techniques pour évaluer la probabilité et l'impact potentiel de différents risques, puis élaborent 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 du poste :

• Identifier et évaluer les risques potentiels pour une organisation
• Élaboration et mise en œuvre de stratégies de gestion des risques
• Communiquer avec les parties prenantes afin de recueillir les exigences et de formuler des recommandations.

Compétences requises :

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

Salaire moyen :

• Selon Glassdoor, le salaire annuel moyen d'un analyste des risques est de 85 000 dollars. 

Perspectives de carrière :

• Selon un rapport datant de 2024, le marché de la gestion des risques devrait passer de 213,6 milliards de dollars en 2023 à 44,1 milliards de dollars d'ici 2032.

Cours pour débuter :

• Nos cours « Gestion quantitative des risques en Python » ou « Gestion quantitative des risques en R » constituent un excellent point de départ, selon le langage que vous souhaitez apprendre en premier. 

9. Analyste en gouvernance des données

Dans le cadre de cette carrière relativement nouvelle dans le domaine des données, ces professionnels assistent les organisations afin de garantir 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 en matière de gestion des données et veillent à ce qu'elles soient respectées dans l'ensemble de l'organisation.

Responsabilités du poste :

• Élaboration et mise en œuvre de politiques et de procédures de gouvernance des données
• Garantir l'exactitude, l'accessibilité et la sécurité des données
• Communiquer avec les parties prenantes afin de recueillir les exigences et de formuler des recommandations.

Compétences requises :

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

Salaire moyen :

• Les données salariales fournies par Glassdoor indiquent que le salaire annuel moyen des analystes en gouvernance des données est de 113 000 dollars. 

Perspectives de carrière :

• Important, car la gouvernance des données devient de plus en plus cruciale avec l'augmentation du volume de données collectées et stockées. Les données indiquent que le marché de la gouvernance des données représentait 3,96 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 13,92 milliards de dollars d'ici 2031. 

Cours pour débuter :

• Commencez par les bases des concepts de gouvernance des données grâce à 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 chargés de concevoir, développer et maintenir des systèmes de visualisation de données et des tableaux de bord. Ils utilisent divers outils et 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 du poste :

• Conception et développement de visualisations de données interactives
• Utilisation de logiciels et d'outils de visualisation des données afin de présenter les données d'une manière facilement compréhensible pour les parties prenantes non spécialisées dans le domaine technique.
• Communiquer avec les parties prenantes afin de recueillir les exigences et de formuler des recommandations.

Compétences requises :

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

Salaire moyen :

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

Perspectives de carrière :

• Important, car la visualisation des données devient de plus en plus cruciale pour les organisations afin de donner du sens à de grands ensembles de données.

Cours pour débuter :

• Nous proposons une gamme de cursus et de cours couvrant la visualisation des données, notamment dans des technologies telles que Python, Power BI, R et Tableau.  

Comparaison des carrières

Dans le tableau ci-dessous, nous avons compilé les informations clés relatives à chaque carrière dans le domaine de l'analyse de données afin de vous aider à les comparer : 

Compétences professionnelles essentielles en analyse de données

Vous remarquerez que bon nombre des carrières dans le domaine de l'analyse que nous avons répertoriées ici requièrent des compétences fondamentales similaires. En plus des compétences de base en analyse, en résolution de problèmes et en communication, vous devrez également posséder un éventail de compétences techniques. Nous avons mis en évidence certains des principaux éléments ci-dessous. 

Langages de programmation 

En fin de compte, pour travailler dans le domaine de l'analyse de données, il est nécessaire de maîtriser plusieurs langages de programmation différents. Même si vous hésitez entre SQL et Python, par exemple, vous devrez finalement maîtriser les deux pour travailler dans le domaine de l'analyse. 

De même, les langages tels que R et Julia font également partie des compétences de la plupart des analystes. Le mieux est de déterminer quel type d'analyste vous souhaitez devenir et de commencer à apprendre le langage le plus pertinent pour vous. Vous pouvez consulter un article de blog distinct pour en savoir plus sur les principaux langages de programmation utilisés par les scientifiques des données. Voici un bref résumé :

• Python: Réputé 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 avec 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 SQL (Structured Query Language) est essentiel pour extraire et gérer les données des bases de données relationnelles, une tâche fondamentale pour la plupart des analystes.
  • Apprenez les bases avec lecours « Principes fondamentaux du langage SQL » ou explorez les requêtes avancées dans le cursus de compétences « SQL pour les analystes commerciaux ».
• R : Ce langage est particulièrement apprécié dans le milieu universitaire et parmi les statisticiens pour ses capacités de modélisation statistique et de visualisation des données.
  • Nous vous invitons à explorer notre cursus Data Scientist avec R afin d'acquérir des bases solides en programmation R.
• Julia : Pour les analyses et les calculs numériques haute performance, Julia gagne en popularité auprès des scientifiques des données.
  • Veuillez commencer par le cursus de compétences Julia Fundamentals.

Visualisation des données

Pour présenter votre travail de manière percutante, il est nécessaire de maîtriser la visualisation des données. Une fois encore, les langages tels que Python et R sont souvent privilégiés par les scientifiques des données, mais il est également utile de se familiariser avec des outils tels que Tableau et Power BI, car ils sont fréquemment utilisés dans le monde de l'entreprise. 

• Outils de visualisation Python : Les bibliothèques telles que matplotlib, seaborn et Plotly font de Python un langage incontournable pour créer des graphiques personnalisés et détaillés.
  • Le cours « Introduction à la visualisation de données avec Python » constitue un excellent point de départ.
• Tableau et Power BI : Il s'agit d'outils de veille économique performants, fréquemment utilisés dans les entreprises pour créer des tableaux de bord et des rapports.
  • Commencez par suivre nos cours «Introduction à Power BI » ou « Visualisation des données avec Tableau »proposés par afin d'apprendre à utiliser ces outils étape par étape.
• Visualisation R : Grâce à des bibliothèques telles que ggplot2 et Shiny, R offre des outils exceptionnels pour créer des visualisations de qualité publication.
  • Nous vous invitons à explorer le cursus « Visualisation des données dans R » pour acquérir une expérience pratique.

La maîtrise de la visualisation des données améliore non seulement votre capacité à présenter vos conclusions, mais vous aide également à explorer les modèles et les tendances des données lors de l'analyse.