Data analyst

Ingénieurs d'études au sein d'organismes de recherche publics, instituts statistiques nationaux, ministères. Production d'études scientifiques, enquêtes nationales, observatoires.

Secteurs — Recherche publique, Statistique publique, Administration centrale, Santé publique

Employeurs — INSEE, CNRS, INRAE, INED, Ministères, Observatoires régionaux

Pour commencer — Ingénieur d'études débutant, Chargé d'études junior, Assistant de recherche

Ensuite — Ingénieur de recherche, Responsable de département études, Expert méthodologique

Consultants en études quantitatives au sein de cabinets spécialisés en études marketing, sociales, économiques. Réalisation d'enquêtes sur mesure pour clients variés.

Secteurs — Études de marché, Conseil en stratégie, Études d'opinion, Marketing analytique

Employeurs — Ipsos, IFOP, BVA, TNS Sofres, CSA Research, Kantar, OpinionWay, LH2, Harris Interactive

Pour commencer — Chargé d'études quantitatives, Analyste de données junior, Chef de projet études débutant

Ensuite — Directeur d'études, Directeur de département, Expert sectoriel

Ingénieurs d'études rattachés à des laboratoires universitaires, plateformes de recherche, MSH. Support méthodologique et statistique aux équipes de chercheurs.

Secteurs — Enseignement supérieur, Recherche fondamentale, Sciences humaines et sociales, Santé recherche

Employeurs — Universités publiques, Maisons des Sciences de l'Homme, Laboratoires CNRS rattachés, Plateformes universitaires, Grandes écoles de recherche

Pour commencer — Ingénieur d'études contractuel, Assistant ingénieur statistiques, Chargé d'études quantitatives

Ensuite — Ingénieur de recherche, Responsable de plateforme méthodologique, Expert statistique référent

Data analysts et ingénieurs d'études intégrés aux directions études, marketing, qualité de grandes entreprises. Exploitation de données internes, études satisfaction, analyses comportementales.

Secteurs — Banque finance, Assurance, Grande distribution, Télécommunications, Industrie

Employeurs — Grandes banques (BNP, Société Générale), Assurances (AXA, Generali), Télécoms (Orange, SFR), Retail (Carrefour, Auchan), Industrie pharmaceutique, Média et entertainment

Pour commencer — Data analyst, Chargé d'études internes, Analyste CRM

Ensuite — Lead data analyst, Responsable études et insights, Head of analytics

Régulier avec pics lors de livrables ou deadlines projets. Alternance phases terrain (enquêtes), traitement intensif de données, rédaction rapports. Gestion simultanée de plusieurs études. Rythme plus calme en recherche publique, plus intense en cabinet conseil.

Forte autonomie méthodologique et technique. Travail souvent indépendant sur traitement de données, mais intégration à équipes projets. Collaboration avec chercheurs ou chefs de projet. Liberté dans choix de méthodes et outils d'analyse.

Interactions régulières mais pas dominantes. Échanges avec commanditaires d'études, chercheurs, méthodologues, informaticiens. Restitutions orales de résultats. Travail majoritairement devant écran avec séquences collaboratives. Peu de relation client direct (sauf en cabinet).

Bureau avec double écran, stations de travail performantes. Laboratoires de recherche, cabinets d'études, plateformes universitaires. Environnement calme favorisant concentration. Télétravail fréquent (40-60%). Déplacements occasionnels pour enquêtes terrain ou réunions.

Mobilité géographique faible après installation. Déplacements ponctuels pour colloques, formations, coordination projets. Missions terrain possibles pour enquêtes (administration questionnaires, observations). Possibilités internationales en organismes type Eurostat, OCDE.

Stress modéré, principalement lié aux deadlines de livrables et validité des résultats. Pression méthodologique (rigueur scientifique exigée). Gestion de données sensibles (RGPD, anonymisation). Complexité technique de certaines analyses. Environnement généralement bienveillant.

Progression : Ingénieur études junior → Ingénieur confirmé → Ingénieur de recherche → Expert/Responsable pôle. Évolutions vers chef de projet études, consultant senior, data scientist, chercheur (avec doctorat). Passerelles vers enseignement, conseil stratégique, direction études entreprise.

Formation continue forte : nouvelles méthodes statistiques, langages de programmation, outils émergents. Veille scientifique permanente. Montée en expertise méthodologique et sectorielle. Participation conférences, publications possibles. Développement esprit critique aiguisé.

Autonomie variable selon structure : élevée dans recherche publique (choix méthodes, innovations), plus encadrée en cabinet (cahiers des charges clients). Créativité méthodologique appréciée mais cadrée par standards scientifiques. Liberté dans approches analytiques.

Contribution directe à production de connaissances scientifiques, politiques publiques evidence-based, décisions stratégiques éclairées. Travail sur enjeux sociétaux (santé, éducation, environnement). Résultats utilisés pour orienter choix collectifs. Impact intellectuel et sociétal significatif.

Sécurité de l'emploi forte dans secteur public (statut possible après concours). Marché dynamique avec demande soutenue. Salaires corrects mais inférieurs au privé tech. Évolution stable et progressive. Métier pérenne face à l'expansion du data.

Marché équilibré avec forte demande pour profils expérimentés. Pénurie de profils combinant expertise statistique et connaissance sectorielle (santé, social). Concurrence du privé tech pour jeunes diplômés.

Croissance forte portée par datification de la recherche et décisions evidence-based. Transformation du métier avec IA et big data. Besoin croissant de transparence méthodologique et reproductibilité. Développement de l'open data et science ouverte.