De 10 beste carrières in data-analyse voor 2026: vaardigheden, salarissen & carrièremogelijkheden

Als je een carrière in data-analyse overweegt, weet je misschien al dat functies zoals data scientist, information security analyst en operations research analyst allemaal in de top 10 van snelstgroeiende beroepen in de VS staan. Toch zijn er veel verschillende rollen om te overwegen als het gaat om carrières in analytics. 

Hier zetten we 10 van de beste carrières op het gebied van analytics op een rij. We bekijken de rol en verantwoordelijkheden, de vereiste vaardigheden, het gemiddelde salaris en de carrièremogelijkheden. We hebben ook enkele cursussen om data-analyse te leren verzameld om je op weg te helpen. 

Waarom kiezen voor een carrière in data-analyse? 

Als je dit artikel leest, ben je waarschijnlijk al nieuwsgierig naar carrières in analytics. Je hebt misschien gehoord over het hoge verdienpotentieel en de grote vraag naar deze rollen. Hoewel beide zeker waar zijn, zijn er ook andere redenen om een baan in dit vakgebied te overwegen, waaronder: 

• Veelzijdigheid aan rollen. Er zijn veel verschillende soorten functies binnen het analytics-domein, waaronder data scientists, business analysts en data engineers. De kans is groot dat er een rol is die past bij jouw interesses en vaardigheden.
• Werken met technologie. Analytics-professionals gebruiken geavanceerde technologie en tools om inzichten uit data te halen, wat zowel spannend als uitdagend kan zijn.
• Impactvol werk. Professionals in deze sector spelen een cruciale rol bij het helpen van organisaties om datagedreven beslissingen te nemen, wat een aanzienlijke impact kan hebben op het succes van de organisatie.
• Doorgroeimogelijkheden. Naarmate je vordert in deze sector, kom je waarschijnlijk kansen tegen om door te groeien. Veel professionals beginnen in juniorfuncties en werken zich op naar leidinggevende posities.
• Banenzekerheid. Omdat data een steeds belangrijker bezit wordt voor organisaties, zal de vraag naar analytics-professionals waarschijnlijk blijven groeien, wat banenzekerheid biedt.

Andere redenen om in een analytics-functie te werken zijn de flexibiliteit die moderne organisaties bieden, de continue leermogelijkheden en de kans om met gelijkgestemde professionals samen te werken. 

De 10 beste carrières in data-analyse 

Zoals we al aangaven, zijn er heel wat functies die dagelijks analytics inzetten. We hebben tien verschillende analytics-banen geselecteerd die je zou kunnen overwegen. 

1. Data Scientist

Als je benieuwd bent hoe je data scientist wordt, hebben we een uitgebreid artikel met alle stappen die je moet nemen. In essentie draait deze rol om het diepgaand begrijpen en analyseren van data om tot actiegerichte inzichten te komen. 

Functieomschrijving:

• Verzamelen, analyseren en interpreteren van grote, complexe datasets
• Gebruik van statistische en machine learning-technieken om patronen en trends in data te herkennen
• Voorspellingen doen en zakelijke beslissingen onderbouwen

Vereiste vaardigheden:

• Achtergrond in informatica, statistiek of wiskunde
• Vaardig in programmeertalen zoals Python en R

Gemiddeld salaris:

• Volgens Indeed is het gemiddelde salaris voor deze rol in de VS in 2026 $129.605, al hangt dit af van de exacte locatie, functie, organisatie en persoon.

Carrièremogelijkheden:

• Sterk, met een door het Bureau of Labor Statistics verwachte groei van 34% in dit vakgebied tussen 2024 en 2034. 

Cursus om mee te starten:

• Onze trajecten Data Scientist met Python en Data Scientist met R geven je de loopbaanvaardigheden die je nodig hebt om te slagen als data scientist. 

2. Business Intelligence Analyst

Kort gezegd richt een carrière in business intelligence analytics zich op het helpen van organisaties om datagedreven beslissingen te nemen door complexe data te analyseren en te interpreteren. In deze rol gebruik je verschillende tools en technieken om inzichten uit data te halen en deze op een duidelijke en actiegerichte manier aan besluitvormers te presenteren.

Functieomschrijving:

• Data verzamelen en analyseren om organisaties te helpen betere bedrijfsbeslissingen te nemen
• Datavisualisatiesoftware gebruiken om data zo te presenteren dat niet-technische stakeholders het gemakkelijk begrijpen

Vereiste vaardigheden:

• Achtergrond in business of een verwant vakgebied
• Ervaring met datawarehousing en BI-tools zoals Power BI, evenals SQL, Excel en Tableau

Gemiddeld salaris:

• Volgens gegevens van Glassdoor is het gemiddelde basissalaris voor een business intelligence analyst in de VS $116.000 per jaar in 2026. 

Carrièremogelijkheden:

• Sterk, met een door het Bureau of Labor Statistics (BLS) verwachte groei van 9% tussen 2024 en 2034. 

Cursus om mee te starten:

• Onze cursus Introduction to Power BI leert je hoe je met deze datavisualisatietool impactvolle rapporten bouwt.

3. Data Engineer

Als je alle details wilt over hoe je data engineer wordt, hoe je data engineering leert, of meer wilt weten over wat een data engineer doet, hebben we aparte bronnen over dit onderwerp. Deze analytics-carrière is een van de meest technische profielen binnen data science en slaat een brug tussen software- en applicatieontwikkelaars en traditionele data science-functies. 

Functieomschrijving:

• Ontwerpen en bouwen van de infrastructuur en systemen die dataverzameling, -opslag en -analyse ondersteunen
• Beheren en onderhouden van grote datasets en databases
• Zorgen dat data nauwkeurig, toegankelijk en veilig is

Vereiste vaardigheden:

• Sterke programmeervaardigheden in talen zoals Python, Java en SQL
• Ervaring met big data-technologieën zoals Hadoop en Spark

Gemiddeld salaris:

• Volgens Indeed ligt het gemiddelde salaris voor deze rol in de VS rond $132.173 per jaar richting 2026.

Carrièremogelijkheden:

• Sterk, omdat steeds meer organisaties op data vertrouwen voor hun besluitvorming. LinkedIn benadrukte dat engineers nog steeds zeer gewild zijn, met data engineers bovenaan. 

Cursus om mee te starten:

• Met het carrièrertraject Data Engineer met Python kun je je weg naar data engineer kick-starten en de essentiële vaardigheden leren. 

4. Business Analyst

Je hebt misschien gemerkt dat we de rol van business intelligence analyst hierboven al noemden. Deze rol is echter net iets anders. We bespraken hoe je business analyst wordt in een van onze webinars, wat laat zien waarom carrières in business analytics zo populair zijn. Je kunt ook meer te weten komen over certificeringen voor business analysts in een apart artikel. 

In essentie richten beide rollen zich op het verzamelen, analyseren en visualiseren van data, het identificeren van knelpunten en het maken van rapporten, maar business intelligence gebruikt vooral beschrijvende analytics, terwijl business analytics diagnostische, voorspellende en voorschrijvende analytics inzet. Je kunt meer leren over de typen analytics in een aparte post.

Functieomschrijving:

• Bedrijfsproblemen en -kansen identificeren en analyseren
• Oplossingen ontwikkelen om bedrijfsprocessen en prestaties te verbeteren
• Communiceren met stakeholders om requirements te verzamelen en aanbevelingen te doen

Vereiste vaardigheden:

• Sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden
• Uitstekende communicatie- en presentatievaardigheden
• Ervaring met projectmanagement
• SQL, Excel en Tableau

Gemiddeld salaris:

• Volgens onze verkenning van salarissen van business analysts is het gemiddelde salaris voor een BA $84.778 per jaar. 

Carrièremogelijkheden:

• Sterk; business analysts zijn in veel sectoren zeer gewild, en het BLS verwacht 9% groei tussen 2024 en 2034. 

Cursus om mee te starten:

• Begin met onze cursus SQL for Business Analysts om je vaardigheden te versterken en datagedreven beslissingen te leren nemen. 

5. Marketing Analytics Manager

Er zijn verschillende manieren om datascience in marketing toe te passen. Een marketing analytics manager brengt veel van deze functies samen. Ze zijn verantwoordelijk voor het gebruik van data en analytics om marketingstrategieën te informeren en te optimaliseren. Het is een data-gedreven carrière die zich richt op het verzamelen en analyseren van data over zaken als consumentengedrag, prestaties van marketingcampagnes en markttrends om inzichten te verkrijgen die marketinginspanningen verbeteren.

Functieomschrijving:

• Data verzamelen en analyseren om marketingstrategieën te onderbouwen
• Data gebruiken om de effectiviteit van marketingcampagnes te verbeteren
• Communiceren met stakeholders om requirements te verzamelen en aanbevelingen te doen

Vereiste vaardigheden:

• Sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden
• Ervaring met datavisualisatie- en marketing analytics-tools
• Sterke communicatie- en presentatievaardigheden
• SQL, Excel, Python en R

Gemiddeld salaris:

• Volgens Glassdoor kunnen marketing analytics managers in de VS rekenen op een salaris van rond $112.000 per jaar. 

Carrièremogelijkheden:

• We konden geen exacte cijfers vinden voor functies als marketing analytics manager, maar marktonderzoeksanalisten, een vergelijkbare groep, zullen naar verwachting met 7% groeien tussen 2024 en 2034. 

Cursus om mee te starten:

• Met onze skill track Marketing Analytics met Python leer je campagneresultaten analyseren, klantbetrokkenheid meten en klantverloop voorspellen.

6. Financial Analyst

In een apart artikel onderzochten we hoe financial analysts hun datavaardigheden kunnen benutten. Het is een rol die sterk kwantitatieve en data-georiënteerde vaardigheden vereist: data analyseren, inzichten communiceren, forecasts maken en uitkomsten voorspellen. 

Functieomschrijving:

• Financiële data verzamelen en analyseren om bedrijfsbeslissingen te ondersteunen
• Trends en patronen in financiële data identificeren
• Financiële modellen en prognoses ontwikkelen

Vereiste vaardigheden:

• Sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden
• Ervaring met financiële modellering en analyse
• Sterke communicatie- en presentatievaardigheden
• SQL, Excel, R en Python

Gemiddeld salaris:

• Volgens Glassdoor bedraagt het gemiddelde salaris voor een financial analyst $106.000 per jaar. 

Carrièremogelijkheden:

• Sterk, het BLS verwacht voor financiële en beleggingsanalisten een werkgelegenheidsgroei van 6% tussen 2024 en 2034.

Cursus om mee te starten:

• Onze skill track Finance Fundamentals in Python is de ideale plek om te leren hoe je datagedreven financiële beslissingen neemt. 

7. Quantitative Analyst

We hebben een complete gids gemaakt over hoe je quantitative analyst wordt, een analytics-carrière die draait om het gebruik van wiskundige en statistische technieken om organisaties te helpen financiële beslissingen te nemen. Als quant kun je werken op gebieden zoals risicobeheer, portfoliobeheer en trading. 

Functieomschrijving:

• Wiskundige en statistische technieken gebruiken om financiële en economische systemen te modelleren
• Patronen en trends in data identificeren
• Kwantitatieve beleggingsstrategieën ontwikkelen en implementeren

Vereiste vaardigheden:

• Sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden
• Achtergrond in wiskundige of kwantitatieve vakgebieden zoals engineering, natuurkunde of wiskunde
• Ervaring met programmeertalen zoals Python en R

Gemiddeld salaris:

• Gegevens van Glassdoor tonen dat het gemiddelde salaris voor een quantitative analyst $147.000 bedraagt.

Carrièremogelijkheden:

• Sterk, omdat quantitative analysts zeer gewild zijn in de financiële sector. Het vakgebied financiële analyse, waar quantitative analysis onder valt, zal naar verwachting met minimaal 8% groeien tussen 2024 en 2034.

Cursus om mee te starten:

• Begin met onze carrièretrack Quantitative Analyst met R en behandel alle essentiële gebieden om je analytics-carrière te starten. 

8. Risk Analyst

Risk analysts helpen organisaties potentiële risico's te identificeren, te beoordelen en te prioriteren die hun bedrijfsvoering kunnen beïnvloeden. Ze gebruiken verschillende tools en technieken om de waarschijnlijkheid en potentiële impact van verschillende risico's te evalueren en ontwikkelen vervolgens strategieën om deze risico's te beperken of te beheren. Binnen analytics-carrières is dit een van de interessantste. 

Functieomschrijving:

• Potentiële risico's voor een organisatie identificeren en beoordelen
• Risicobeheerstrategieën ontwikkelen en implementeren
• Communiceren met stakeholders om requirements te verzamelen en aanbevelingen te doen

Vereiste vaardigheden:

• Sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden
• Ervaring met risicobeheer en -analyse
• Sterke communicatie- en presentatievaardigheden
• Kennis van Python, R en SQL

Gemiddeld salaris:

• Het gemiddelde jaarsalaris voor een risk analyst is $85.000 volgens Glassdoor. 

Carrièremogelijkheden:

• Sterk; volgens een rapport uit 2024 zal de markt voor risicobeheer groeien van een waarde van $213,6 miljard in 2023 naar $44,1 miljard in 2032.

Cursus om mee te starten:

• Onze cursussen Quantitative Risk Management in Python of Quantitative Risk Management in R zijn een uitstekend startpunt, afhankelijk van welke taal je eerst wilt leren. 

9. Data Governance Analyst

Als een relatief nieuwe data-carrière helpen deze professionals organisaties ervoor te zorgen dat hun data accuraat, consistent en compliant is met wettelijke en regulatoire vereisten. Ze werken aan het opstellen van beleid, procedures en standaarden voor databeheer en zorgen ervoor dat deze in de hele organisatie worden nageleefd.

Functieomschrijving:

• Beleid en procedures voor data governance ontwikkelen en implementeren
• Zorgen dat data accuraat, toegankelijk en veilig is
• Communiceren met stakeholders om requirements te verzamelen en aanbevelingen te doen

Vereiste vaardigheden:

• Sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden
• Ervaring met data governance en datamanagement
• Sterke communicatie- en presentatievaardigheden
• Kennis van SQL, Python en Java

Gemiddeld salaris:

• Salarisdata van Glassdoor toont dat het gemiddelde jaarsalaris voor data governance analysts $113.000 is. 

Carrièremogelijkheden:

• Sterk, omdat data governance steeds belangrijker wordt nu er steeds meer data wordt verzameld en opgeslagen. Gegevens suggereren dat de data governance-markt in 2024 $3,96 miljard waard was en naar verwachting zal groeien tot $13,92 miljard in 2031. 

Cursus om mee te starten:

• Begin met de basis van Data Governance Concepts met onze introductiecursus. 

10. Data Visualization Engineer

Nog een relatief nieuwe carrière is die van data visualization engineer. Deze professionals zijn verantwoordelijk voor het ontwerpen, ontwikkelen en onderhouden van systemen en dashboards voor datavisualisatie. Ze gebruiken verschillende tools en technologieën om interactieve en visueel aantrekkelijke weergaven van data te creëren, zodat gebruikers complexe datasets snel en eenvoudig kunnen begrijpen.

Functieomschrijving:

• Interactieve datavisualisaties ontwerpen en ontwikkelen
• Datavisualisatiesoftware en -tools gebruiken om data zo te presenteren dat niet-technische stakeholders het gemakkelijk begrijpen
• Communiceren met stakeholders om requirements te verzamelen en aanbevelingen te doen

Vereiste vaardigheden:

• Sterke analytische en probleemoplossende vaardigheden
• Ervaring met datavisualisatiesoftware en -tools zoals Tableau, D3.js en R Shiny
• Sterke communicatie- en presentatievaardigheden
• Vaardigheden in Python en R, Tableau en Power BI

Gemiddeld salaris:

• Glassdoor laat zien dat het gemiddelde salaris voor een data visualization engineer in de VS $106.000 is. 

Carrièremogelijkheden:

• Sterk, omdat datavisualisatie steeds belangrijker wordt voor organisaties om grote datasets te doorgronden.

Cursus om mee te starten:

• We hebben een reeks trajecten en cursussen over datavisualisatie, onder meer in technologieën als Python, Power BI, R en Tableau.  

Carrières vergeleken

In de onderstaande tabel hebben we de belangrijkste informatie over elke carrière in data-analyse verzameld om je te helpen vergelijken: 

Topvaardigheden voor een carrière in analytics

Je merkt dat veel van de carrières in analytics die we hier hebben genoemd vergelijkbare basisvaardigheden vereisen. Naast algemene analytische, probleemoplossende en communicatieve vaardigheden heb je ook een reeks technische vaardigheden nodig. We hebben hieronder enkele belangrijke uitgelicht. 

Programmeertalen 

Als je wilt werken in data-analyse, moet je uiteindelijk met meerdere programmeertalen overweg kunnen. Hoewel je bijvoorbeeld misschien twijfelt tussen SQL of Python, zul je ze uiteindelijk allebei onder de knie moeten krijgen om in analytics te werken. 

Evenzo behoren talen als R en Julia ook vaak tot het repertoire van de meeste analisten. Bepaal het beste eerst wat voor soort analist je wilt zijn en begin met de taal die voor jou het meest relevant is. Je kunt in een aparte blogpost lezen over de beste programmeertalen voor data scientists. Hier is een korte samenvatting:

Python

Python staat bekend om zijn veelzijdigheid en gebruiksgemak en wordt veel gebruikt in data-analyse, datavisualisatie en machine learning.

Begin met onze track Data Scientist met Python, met cursussen over pandas, NumPy en scikit-learn. Deze bieden een complete introductie tot Python voor data-analyse.

SQL

SQL is essentieel voor het ophalen en beheren van data uit relationele databases, een kerntaak voor de meeste analisten.

Leer de basis met de SQL Fundamentals-cursus of verdiep je in geavanceerde queries in de SQL for Business Analysts skill track.

R

Deze taal is vooral populair in de academische wereld en onder statistici vanwege de mogelijkheden voor statistische modellering en datavisualisatie.

Probeer onze track Data Scientist met R om een solide basis in R-programmeren op te bouwen.

Julia

Voor high-performance analytics en numerieke berekeningen wint Julia aan populariteit onder data scientists.

Begin met de Julia Fundamentals skill track.

Datavisualisatie

Om je werk met impact te presenteren, moet je vloeiend zijn in datavisualisatie. Ook hier zijn talen zoals Python en R vaak favoriet onder data scientists, maar tools als Tableau en Power BI zijn ook de moeite waard om te leren, omdat ze veel in bedrijven worden gebruikt. 

• Python-visualisatietools: Bibliotheken als matplotlib, seaborn en Plotly maken van Python een go-to taal voor het maken van aangepaste, gedetailleerde visualisaties.
  • De Introduction to Data Visualization with Python-cursus is een goed startpunt.
• Tableau en Power BI: Dit zijn krachtige business intelligence-tools die vaak in enterprise-omgevingen worden gebruikt voor het maken van dashboards en rapporten.
  • Begin met onze Introduction to Power BI of Data Visualization with Tableau cursussen om deze tools stap voor stap te leren.
• R-visualisatie: Met bibliotheken als ggplot2 en Shiny biedt R uitstekende tools voor het maken van visualisaties van publicatiekwaliteit.
  • Probeer de track Data Visualization in R om praktisch aan de slag te gaan.

Beheersing van datavisualisatie verbetert niet alleen je vaardigheid om bevindingen te presenteren, maar helpt ook bij het verkennen van patronen en trends tijdens de analyse.