Analyste de données
Aperçu
Les analystes de données à l’importation, à l’inspection, à la purification, à la transformation, à la validation, au modèle ou à l’interprétation des collectes de données au regard des objectifs commerciaux de l’entreprise. Ils veillent à ce que les sources de données et les répertoires fournissent des données cohérentes et fiables. Les analystes utilisent différents algorithmes et outils informatiques comme l’exige la situation et les données actuelles. Ils pourraient élaborer des rapports sous la forme de visualisations telles que graphiques, diagrammes et tableaux de bord.
En tant qu'analyste de données (niveau 4, rôles de direction), vous êtes responsable de l'ensemble du cycle de vie des données, de leur importation et inspection à leur transformation et interprétation. Votre objectif principal est de garantir la cohérence et la fiabilité des données utilisées pour atteindre les objectifs commerciaux de l'entreprise. Vous utiliserez des algorithmes et des outils informatiques variés pour analyser les données, identifier des tendances et créer des rapports clairs et concis, souvent sous forme de visualisations (graphiques, diagrammes, tableaux de bord).
- • Collecter, importer et inspecter des données provenant de diverses sources.
- • Nettoyer, transformer et valider les données pour garantir leur qualité et leur cohérence.
- • Développer et appliquer des modèles statistiques et des algorithmes d'apprentissage automatique pour analyser les données.
Où ce métier est demandé
Pénuries et excédents de main-d’œuvre signalés, par année. Publié pour des groupes de métiers, non pour des intitulés de poste individuels.
Les chiffres couvrent Spécialistes des technologies de l’information et des communications — 75 métiers, dont celui-ci.
En pénurie : Autriche, Belgique, Bulgarie, Chypre et 6 de plus.
Pénurie la plus durable : Autriche, 3 ans.
Sélectionnez un territoire sur la carte pour voir ses chiffres.
À propos de cette source›
Source : ELA/EURES, pénuries et excédents de main-d’œuvre. Les relevés sont publiés au niveau du groupe professionnel et couvrent l’Europe. Les éditions diffèrent par la présentation de l’annexe et par les pays couverts : un écart entre deux années ne signifie donc pas toujours que le marché du travail a changé. Les pays en gris n’ont pas été signalés, ce qui n’équivaut pas à un marché équilibré.
Ce que signifient ces mots
Les quatre éléments présentés ici
- Demande signalée
- La Demande signalée indique si les employeurs déclarent avoir besoin de personnes dans ce métier — une appréciation publiée par un organisme national ou de l’UE, et non un décompte.
- Vers où cela évolue
- Vers où cela évolue indique dans quelle direction l’emploi dans ce métier devrait évoluer au cours des prochaines années, d’après une projection officielle.
- Postes à pourvoir
- Les Postes à pourvoir indiquent approximativement combien de postes se libèrent — en raison de la croissance et des départs du métier.
- Rémunération courante
- La Rémunération courante indique ce que gagnent habituellement les personnes qui exercent ce métier, lorsque la source publie cette donnée. Une case vide ne signifie pas que le travail n’est pas rémunéré ; cela signifie que personne ne publie cette donnée pour ce lieu.
Une donnée est omise lorsque personne ne la publie pour ce lieu, plutôt que d’être affichée comme nulle.
De quel côté penche le marché pour vous
- À votre avantage
- Plus de postes que de candidats : les employeurs se disputent les profils.
- Équilibré
- Les postes et les candidats s’équilibrent à peu près.
- Concurrentiel
- Plus de candidats que de postes : attendez-vous à de la concurrence.
- Indices contradictoires
- Les sources divergent, ou le même groupe de métiers est en pénurie dans une zone et en excédent dans une autre.
Chaque source aboutit à l’un de ces quatre verdicts, afin de disposer d’un vocabulaire unique. Ce qui diffère, ce sont les éléments sur lesquels il repose, indiqués sous chaque verdict : un ratio mesuré entre les postes à pourvoir et les demandeurs d’emploi, ou une évaluation publiée par un organisme national.
Comment ce métier se compare aux autres métiers dans le même pays
- Forte
- Parmi les plus forts en that country
- Bonne
- Plus fort que la plupart des métiers en that country
- Contrastée
- À peu près la moyenne pour that country
- Faible
- Plus faible que la plupart des métiers en that country
Il s’agit d’un classement dans un seul pays, et non d’un score que l’on peut comparer d’un pays à l’autre : les registres utilisés pour deux pays comptent des personnes différentes, de sorte qu’un même nombre n’a pas la même signification dans chacun. C’est aussi pourquoi un métier peut figurer parmi les plus favorables d’un pays tout en étant indiqué comme Concurrentiel : il arrive en tête dans un marché globalement encombré.
D’où viennent ces données
Chaque chiffre est publié par un office national de la statistique, un service public de l’emploi ou un organisme de l’UE, et chaque fiche indique sa source ainsi que la période couverte. Certains lieux sont comptabilisés chaque mois, d’autres sont évalués une ou deux fois par an ; deux lieux sur une même carte peuvent donc décrire des moments différents — la date est toujours indiquée.
Rien de tout cela ne prédit les chances d’une personne. Cela décrit un marché.
Demande signalée · Rémunération courante · Vers où cela évolue (France, Belgique, Luxembourg, Suisse, Allemagne)
| Demande signalée | Rémunération courante | Vers où cela évolue | |
|---|---|---|---|
| France | Non signalé | — | +34,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Belgique | Pénurie et excédent signalés ELA/EURES 2025 * | — | +37,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Luxembourg | Non signalé | — | +61,2% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Suisse | Pénurie signalée ELA/EURES 2024 * | — | +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Allemagne | Pénurie signalée ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Publié pour des groupes de métiers, non pour des intitulés de poste individuels.
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Perspective d'avenir pour analyste de données
The outlook for analyste de données reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Comment ces scores sont-ils calculés ?
L'Indice de Résilience (0–100) estime à quel point cette occupation est structurellement protégée de l'automatisation et des perturbations de l'IA, basé sur une analyse au niveau des tâches. Des scores plus élevés signifient plus de tâches nécessitant un jugement humain. L'Exposition à l'IA montre le pourcentage estimé d'heures de travail que les capacités actuelles de l'IA pourraient affecter. Ce sont des indicateurs structurels issus d'un modèle, pas des prédictions sur la sécurité de l'emploi individuelle.
Comment analyste de données pourrait-il changer à mesure que l’adoption de l’IA se développe ?
Plusieurs domaines de tâches peuvent évoluer vers des flux de travail assistés par l’IA, le recyclage devient donc plus important.
Scénario illustratif basé sur l'automatisabilité des tâches — pas une prévision. Les valeurs sont arrondies à mesure que l'on regarde plus loin.
Plusieurs domaines de tâches peuvent évoluer vers des flux de travail assistés par l’IA, le recyclage devient donc plus important.
Scénario illustratif basé sur l'automatisabilité des tâches — pas une prévision. Les valeurs sont arrondies à mesure que l'on regarde plus loin.
Estimation basée sur un modèle. Utilisez-le comme un signal de planification, pas comme une garantie.
Comparez ceci à votre profil
Comment l’IA peut changer ce rôle
Interprétation déterministe et basée sur un modèle des signaux de rôle actuels – pas une garantie de remplacement.
Ce qui dépend encore des gens
- définir les critères de qualité des données
Où l’IA peut devenir copilote
- appliquer des techniques d’analyse statistique
- analyser des mégadonnées
- interpréter des données actuelles
Tâches les plus exposées à l’automatisation
- traiter des échantillons de données
- collecter les données
- exécuter des calculs mathématiques et analytiques
Signes vitaux et vecteurs d'IA
Vecteurs d'exposition à l'IA
0-100%Exposition à l'analyse assistée par l'IA, la reconnaissance de modèles et les tâches de modélisation prédictive
Exposition à la génération de contenu, l'augmentation créative et les outils des grands modèles de langage
Exposition à l'automatisation des flux de travail, aux logiciels d'aide à la décision et à la numérisation des processus
Exposition à l'automatisation physique, la robotique et le déplacement de tâches piloté par des capteurs
Détails techniques
NexFuture v3.0 estime l'exposition à l'automatisation directement à partir des groupes de compétences essentielles ESCO, pondérée par la masse de compétences et calibrée sur des ancres d'experts. Les scores sont des estimations probabilistes, et non des garanties. Consultez le Livre blanc méthodologique NexFuture pour tous les détails.
Mesure l'exposition à l'automatisation. Elle ne mesure ni le salaire, ni la demande, ni le nombre d'emplois près de chez vous.
Ce que les gens dans ce rôle font généralement
Technologie numérique
Une journée type en tant que analyste de données
09 09:00 · Matin créer des traitements de données
10 10:30 · En milieu de matinée définir les critères de qualité des données
12 12:00 · Midi gérer les données
14 14:00 · Après-midi intégrer des données TIC
15 15:30 · Fin d'après-midi normaliser les données
17 17:00 · Conclusion procéder à l’extraction de données
L’ordre des tâches est illustratif. Les jours individuels varient.
Ce qu'il faut pour exercer ce métier
Les compétences, connaissances et outils requis pour ce rôle — ainsi que les traits et avantages qui l'accompagnent.
-
normaliser les données
Réduire les données à leur forme de base précise (formes normales) afin d’obtenir des résultats tels que la minimisation de la dépendance, l’élimination de la redondance, l’augmentation de la cohérence.
-
utiliser des techniques de traitement des données
Collecter, traiter et analyser des données et des informations pertinentes, stocker et mettre à jour correctement les données et représenter les chiffres et les données à l’aide de graphiques et de diagrammes statistiques.
-
créer des traitements de données
Utiliser des outils de TIC pour appliquer des processus mathématiques, algorithmiques ou autres processus de manipulation de données afin de créer des informations.
-
procéder à l’extraction de données
Explorer de vastes fichiers de données pour révéler les tendances en utilisant les statistiques, les systèmes de bases de données ou l’intelligence artificielle, et présenter les informations sous une forme compréhensible.
-
utiliser des bases de données
Utiliser des outils logiciels pour gérer et organiser des données dans un environnement structuré composé d’attributs, de tableaux et de liens, afin d’interroger et de modifier les données stockées.
-
intégrer des données TIC
Combiner des données provenant de sources afin de fournir une vision unifiée de l’ensemble de ces données.
-
effectuer un nettoyage de données
Détecter et corriger les enregistrements corrompus de séries de données, veiller à ce que les données deviennent et restent structurées conformément aux lignes directrices.
-
mettre en œuvre des processus de qualité des données
Appliquer des techniques d’analyse, de validation et de vérification de données afin de vérifier l’intégrité de la qualité des données.
-
appliquer des techniques d’analyse statistique
Utiliser des modèles (statistiques descriptives ou inférentielles) et techniques (extraction de données ou apprentissage automatique) pour l’analyse statistique et les outils de TIC afin d’analyser des données, découvrir des corrélations et des prévisions.
-
analyser des mégadonnées
Collecter et évaluer des données chiffrées en grandes quantités, notamment à des fins d’identification de modèles entre les données.
-
traiter des échantillons de données
Collecter et sélectionner un ensemble de données provenant d’une population par une procédure statistique ou autre.
-
collecter les données
Collecter des données en concevant et en appliquant des méthodes de recherche et d’échantillonnage.
-
interpréter des données actuelles
Analyser des données collectées auprès de sources telles que les données de marché, les documents scientifiques, les exigences et les questionnaires des clients qui sont actuels et à jour afin d’évaluer le développement et l’innovation dans des domaines d’expertise.
-
exécuter des calculs mathématiques et analytiques
Appliquer des méthodes mathématiques et utiliser les technologies de calcul pour effectuer des analyses et élaborer des solutions à des problèmes spécifiques.
-
définir les critères de qualité des données
Préciser les critères par lesquels la qualité des données est mesurée à des fins professionnelles, tels que les incohérences, le caractère incomplet, la facilité d’utilisation et l’exactitude.
-
gérer les données
Gérer tous les types de ressources de données tout au long de leur cycle de vie en procédant à l’interconnexion, à l’analyse, à la normalisation, à la résolution d’identité, au nettoyage, à l’amélioration et au contrôle des données. Veiller à ce que les données soient adaptées à l’usage prévu, en utilisant des outils de TIC spécialisés pour répondre aux critères de qualité des données.
analyse des entreprises
Les disciplines et les technologies permettant de résoudre les problèmes rencontrés par les entreprises en faisant appel à des méthodes quantitatives telles que l’analyse des données et les modèles statistiques.
catégorisation de l’information
Le processus consistant à classer des informations en catégories et à montrer les relations entre les données à des fins clairement définies.
confidentialité de l’information
Les mécanismes et réglementations qui permettent un contrôle d’accès sélectif et garantissent que seules les parties autorisées (personnes, processus, systèmes et dispositifs) ont accès aux données, la manière de se conformer aux informations confidentielles et les risques de non-conformité.
données non structurées
Les informations qui ne sont pas définies de manière prédéfinie ou qui ne disposent pas d’un modèle de données prédéfini et qui sont difficiles à comprendre et pour lesquelles il est difficile de trouver des modèles sans l’utilisation de techniques telles que l’exploration de données.
évaluation de la qualité de données
Le processus de mise au jour des questions relatives aux données à l’aide de mesures et d’indicateurs de qualité afin de planifier le nettoyage des données et les stratégies d’enrichissement de données en fonction de critères de qualité des données.
exploration de données
Le recours aux méthodes d’intelligence artificielle, à l’apprentissage machine, aux statistiques et aux bases de données pour extraire du contenu à partir d’un ensemble de données.
extraction de l’information
Les techniques et les méthodes utilisées pour obtenir et extraire des informations provenant de documents et de sources numériques non structurés ou semi-structurés.
langage de requête Cadre de Description des Ressources
Les langages de requête tels que SPARQL qui sont utilisés pour extraire et manipuler des données stockées au format du système RDF (Resource Description Framework).
langages de requête
Le domaine des langages informatiques standardisés pour la récupération d’informations provenant d’une base de données et de documents contenant les informations nécessaires.
modèles de données
Les techniques et les systèmes existants utilisés pour structurer les éléments de données et montrer les relations entre eux, ainsi que les méthodes d’interprétation des structures de données et des relations entre elles.
structure de l’information
Le type d’infrastructure qui définit le format des données: semi-structuré, non structuré et structuré.
techniques de présentation visuelle
Les techniques de représentation visuelle et d’interaction, telles qu’histogrammes, nuages de points, graphiques de surface, arborescences et graphiques de coordonnées parallèles, qui peuvent être utilisées pour présenter des données chiffrées et non chiffrées, afin de renforcer la compréhension humaine de ces informations.
Analyste de données : comment se qualifier et où étudier
Ce qu'il faut généralement pour être qualifié : le niveau d'éducation, s'il s'agit d'une profession réglementée et où étudier.
Licence ou équivalent
2 246 programmes dans 31 pays enseignent les compétences fondamentales de ce métier. De plus, 491 formations courtes développant chacune une seule compétence.
Quelques exemples, dispensés dans la langue de cette page :
France
Voici 6 éléments sur 2 737.
Sources
- 1. Source : France compétences, Répertoire national des certifications professionnelles (RNCP), data.gouv.fr, Licence Ouverte 2.0. Données mises à jour le 07/10/2026. Liens vers les métiers : ROME, France Travail (version du 15/06/2026), Licence Ouverte ; tables de correspondance EURES, Commission européenne.
- 2. Source: Bruxelles Formation, catalogue Dorifor (open data), licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.fr). Data regrouped, classified and matched to ESCO by NexPath; descriptions, prices and dates are informative only and not contractual (publisher's notice).
Perspectives de carrière et rôles similaires
Explorez les parcours de carrière typiques, les compétences adjacentes et les rôles similaires pour planifier votre prochaine transition.
Quelle est la place de analyste de données?
Scores de similarité basés sur le chevauchement des compétences à partir des données ESCO.
scientifique des données
45% similaritédirecteur des données/directrice des données
36% similaritéanalyste qualité des données
32% similaritéopérateur de saisie de données/opératrice de saisie de données
28% similaritéresponsable des connaissances et de l'information informatique
21% similaritésuperviseur à la saisie des données/superviseuse à la saisie des données
21% similaritéPour les organisations
Les données de cette page, au service de vos étudiants, clients et salariés.
Questions fréquemment posées
Quelles sont les compétences techniques essentielles pour un analyste de données ?
Comment l'expérience en matière de leadership s'intègre-t-elle au rôle d'analyste de données de niveau 4 ?
Est-il possible de travailler en tant qu'analyste de données en freelance ?
Analyste De Données — combien cela paie-t-il aux États-Unis ?
Sources: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Données mises à jour le 19 octobre 2026 À propos de nos données