Le data analyst sciences sociales exploite les outils statistiques et de data science pour analyser des comportements humains, des phénomènes sociaux ou des tendances démographiques. Il travaille principalement pour des instituts de recherche, des collectivités territoriales, des ONG ou des cabinets d'études. Il transforme des données brutes issues d'enquêtes, de recensements ou d'observations sociales en analyses compréhensibles pour orienter les politiques publiques. Sa spécificité réside dans sa double compétence technique et sa connaissance des enjeux sociétaux.
Au quotidien
Par exemple, tu peux analyser les données d'une enquête sur la précarité étudiante pour identifier les profils les plus à risque. Tu croises alors les variables d'âge, de situation familiale et de revenus, puis tu crées des visualisations pour présenter tes résultats aux décideurs politiques.
Plusieurs voies s'offrent à toi : un master en sociologie quantitative, en data science appliquée aux sciences sociales, ou en statistiques publiques. Tu peux aussi passer par une école d'ingénieur avec spécialisation data puis te former aux enjeux sociaux. Des formations courtes en data analysis complètent souvent un cursus initial en sciences humaines.
Quel salaire pour un data analyst sciences sociales ?
En début de carrière, tu gagnes environ 34 000€ brut annuel, pour atteindre 52 000€ avec l'expérience. Ton salaire varie selon ton secteur d'activité : les cabinets privés paient généralement mieux que le public. Ta spécialisation (santé publique, urbanisme, éducation) influence aussi ta rémunération.
Quelles études pour être data analyst sciences sociales ?
Un niveau bac+5 est généralement requis. Tu peux suivre un master en sociologie quantitative, démographie, statistiques appliquées aux sciences sociales, ou data science. Certaines formations d'ingénieur avec spécialisation data conviennent aussi. L'important est de maîtriser à la fois les outils techniques (R, Python, SQL) et les enjeux sociétaux.
