Tu transformes les données d'expériences en découvertes scientifiques qui font avancer la recherche.
Le data analyst scientifique analyse et interprète les données issues d'expérimentations pour valider ou invalider les hypothèses de recherche. Il travaille au sein d'équipes de recherche dans des laboratoires publics, des instituts de recherche ou des entreprises pharmaceutiques. Il maîtrise les outils statistiques et de programmation pour extraire du sens des données complexes générées par les protocoles expérimentaux. Son expertise permet de transformer des résultats bruts en conclusions scientifiques exploitables pour les publications et la prise de décision.
Par exemple, tu analyses les données d'un essai clinique sur un nouveau traitement : tu nettoies les données de 500 patients, appliques des tests statistiques pour mesurer l'efficacité du médicament et crées des visualisations pour présenter les résultats aux chercheurs. Une journée type : tu programmes en R ou Python, vérifies la qualité des données collectées et rédiges un rapport d'analyse pour l'équipe de recherche.
Tu vérifies la cohérence des données expérimentales et corriges les erreurs ou valeurs aberrantes. Tu prépares les jeux de données pour l'analyse statistique.
Tu appliques des modèles statistiques complexes pour tester les hypothèses de recherche. Tu utilises R, Python ou SAS selon les besoins.
Tu crées des graphiques et tableaux pour rendre les résultats compréhensibles aux chercheurs. Tu utilises des outils comme ggplot2 ou matplotlib.
Tu rédiges des sections méthodologiques et résultats pour les publications scientifiques. Tu documentes tes analyses de manière reproductible.
Tu te tiens au courant des nouvelles méthodes d'analyse adaptées à ton domaine de recherche. Tu participes à des formations et conférences spécialisées.
Laboratoire, bureau
Il faut généralement un master en statistiques, biostatistiques, mathématiques appliquées ou dans une discipline scientifique avec une spécialisation en analyse de données. Certains postes exigent un doctorat, notamment dans la recherche publique. L'expérience avec les logiciels statistiques (R, Python, SAS) et la connaissance du domaine scientifique d'application sont essentielles.
Un data analyst scientifique débutant gagne entre 32 000€ et 42 000€ brut annuel. Le salaire varie selon le statut : plus élevé dans le privé pharmaceutique, plus modeste dans la recherche publique. Avec l'expérience, la rémunération peut atteindre 50 000€ à 60 000€, particulièrement en région parisienne ou dans les grandes entreprises.
Un master (bac+5) minimum est requis, idéalement en biostatistiques, statistiques appliquées, mathématiques ou data science. Les formations en école d'ingénieur avec spécialisation statistiques sont aussi appréciées. Pour certains postes de recherche, un doctorat en sciences avec une composante analyse de données peut être exigé. Des formations courtes en programmation R/Python complètent souvent le cursus.
Liste non exhaustive des formations permettant d'accéder au métier.
BUT · Bac+3
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■ ≥ 80% : Accessible ■ 50–79% : Sélectif ■ < 50% : Très sélectif Source : Parcoursup 2025
Grande école · Bac+5
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· CandidaterLicence · Bac+3
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Licence · Bac+3
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Master · Bac+5
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Master · Bac+5
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Master · Bac+5
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