Sciences Humaines & Sociales Diplôme d'État

Comment devenir data analyst sciences sociales ?

Pour devenir data analyst sciences sociales, il faut en général 5 années d'études après le bac (bac+5). La voie principale est Parcoursup. D'autres parcours existent : alternance, reconversion ou métiers tremplins.

  1. 1

    Parcoursup

    La voie d'accès la plus courante.

  2. 2

    Diplôme d'État

    Le diplôme visé.

  • 4

    Voies d'accès

  • 34 000 € brut/an

    Salaire de départ

Quelles études pour devenir data analyst sciences sociales ?

  1. Bac+2

  2. Bac+3

  3. Bac+5

    Voie principale
    IEP Province
    RNCP niv. 7
    Master Sciences Sociales
    Alternance RNCP niv. 7
    Master Sociologie
    Alternance RNCP niv. 7
    Master Statistiques
    RNCP niv. 7
    Sciences Po Paris
    RNCP niv. 7
    Voir les 1 autre

Les 4 voies d'accès

Parcoursup

5 formations

Candidature sur dossier via Parcoursup, après le bac.

Concours (hors Parcoursup)

3 formations

Mon Master

3 formations

Candidature en master via la plateforme Mon Master.

Passerelle

3 formations

Admission parallèle ou réorientation en cours de cursus.

Sans diplôme ou en reconversion

Beaucoup accèdent à ce métier après un premier poste tremplin :

Le salaire de départ

Débutant

34 000 €

brut / an

Expérimenté

52 000 €

brut / an

Questions fréquentes

Comment devenir data analyst sciences sociales ?

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.

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.

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