Portrait du marché en statistique et science des données

Aperçu du marché

Secteurs du marché

Science des données et analytique

Exemples de postes

  • Scientifique des données
  • Analyste de données
  • Statisticienne ou statisticien
  • Analyste en business intelligence (BI)
  • Analyste en prévisions (Forecast Analyst)
  • Consultante ou consultant en analytique

Exemples de tâches

  • Élaborer des méthodologies appropriées pour la collecte de données, incluant des essais cliniques, des enquêtes ou des études de marché
  • Appliquer des méthodes statistiques pour examiner et interpréter les données, identifier des tendances et évaluer des relations entre différentes variables
  • Développer des modèles mathématiques pour représenter des processus réels, permettant des prévisions et des simulations basées sur des données historiques
  • Évaluer l'exactitude et la robustesse des modèles statistiques en utilisant des techniques telles que la validation croisée
  • Présenter des résultats d’analyse de manière claire et concise, en utilisant des visualisations appropriées pour faciliter la compréhension par les parties prenantes
  • Travailler en étroite collaboration avec d'autres spécialistes, tels que les data scientists, les analystes de données et les expertes et experts en domaine, pour intégrer des analyses statistiques dans des projets variés
  • Enseigner aux autres membres de l'équipe sur les meilleures pratiques en matière d'analyse de données et d'interprétation des résultats afin de favoriser une culture basée sur les données au sein de l'organisation

Principales exigences

  • Maîtrise des langages de programmation comme R, Python ou SAS
  • Connaissance des bases de données et de SQL
  • Maîtrise des outils de visualisation comme Tableau et Power BI
  • Capacité à résoudre des problèmes complexes
  • Habiletés en communication

Principaux employeurs

  • Entreprises de technologie
  • Institutions financières
  • Compagnies d’assurance
  • Agences de marketing et de publicité
  • Centres de recherche
  • Milieu de la santé
  • Entreprises de télécommunications
  • Firmes de conseils en gestion
  • Fonction publique (fédéral, provincial et municipal)
Recherche et analyse des politiques publiques

Exemples de postes

  • Analyste en politiques publiques
  • Statisticienne ou statisticien en recherche sociale
  • Analyste en évaluation de programmes
  • Consultante ou consultant en statistiques pour les politiques publiques
  • Chargée ou chargé de projet en données et analyses statistiques
  • Chercheuse ou chercheur en analyse de données publiques
  • Analyste en données démographiques et économiques

Exemples de tâches

  • Collecter, nettoyer et analyser des données provenant de diverses sources, comme des enquêtes, des bases de données gouvernementales et des études de recherche, pour informer les décisions politiques
  • Évaluer l'efficacité et l'impact des politiques publiques existantes en utilisant des méthodes statistiques pour déterminer si les objectifs ont été atteints
  • Développer et appliquer des modèles statistiques pour simuler des scénarios, prédire des résultats et évaluer les conséquences potentielles de différentes options politiques
  • Préparer des rapports et des présentations clairs et concis pour communiquer les résultats de leurs analyses aux personnes décisionnaires, aux parties prenantes et au grand public
  • Concevoir des enquêtes et des études pour collecter des données pertinentes, en s'assurant que la méthodologie est robuste et que les échantillons sont représentatifs
  • Collaborer avec d'autres chercheuses et chercheurs, économistes, politologues et spécialistes de divers domaines pour comprendre les enjeux complexes des politiques publiques
  • Fournir des conseils aux gouvernements et aux organisations sur les meilleures pratiques en matière de collecte de données et d'analyse statistique afin d'améliorer la prise de décision
  • Surveiller les indicateurs clés de performance pour évaluer l'impact des politiques et recommander des modifications si nécessaire

Principales exigences

  • Diplôme de maîtrise ou de doctorat privilégié pour les postes en recherche avancée
  • Maîtrise des logiciels comme R, SAS, Python, SPSS ou Stata
  • Maîtrise de logiciels de gestion de données comme SQL
  • Compréhension des politiques publiques et des enjeux sociaux (systèmes de santé, de l’éducation, de l’emploi, etc.)
  • Expérience en recherche et en analyse de données
  • Habiletés communicationnelles
  • Collaboration
  • Rigueur
  • Sens critique

Principaux employeurs

  • Fonction publique (fédéral, provincial et municipal)
  • Centres de recherche
  • Organisations non gouvernementales (ONG)
  • Instituts de statistiques
  • Sociétés de recherche et d’analyse
  • Organisations internationales
  • Consultants en politiques publiques
Finance et gestion des risques

Exemples de postes

  • Analyste quantitative ou analyste quantitatif
  • Analyste en gestion des risques
  • Statisticienne ou statisticien en finance
  • Modélisatrice ou modélisateur de risque
  • Analyste de crédit
  • Consultante ou consultant en gestion des risques
  • Spécialiste en conformité et régulation

Exemples de tâches

  • Collecter et analyser des données financières pour évaluer la performance des investissements, des actifs et des portefeuilles
  • Développer des modèles statistiques pour quantifier les risques financiers, y compris les risques de crédit, de marché et opérationnels, afin de prévoir l'impact potentiel sur les résultats financiers
  • Analyser les rendements potentiels des investissements et évaluer les risques associés à différents actifs et produits financiers
  • Utiliser des techniques de simulation, telles que les simulations de Monte-Carlo, pour prévoir les scénarios futurs et évaluer les impacts des variations de marché sur les portefeuilles
  • Identifier, mesurer et surveiller les risques financiers pour recommander des stratégies de gestion qui minimisent les pertes potentielles et maximisent les rendements
  • Préparer des rapports détaillés sur les analyses de risque, les performances des investissements et les recommandations stratégiques à l'intention des dirigeantes et dirigeants ainsi que des parties prenantes
  • S’assurer que les pratiques de gestion des risques respectent les réglementations en vigueur et les normes de l'industrie
  • Collaborer avec d'autres départements, tels que la comptabilité, le juridique et la conformité, pour fournir une perspective quantitative sur les décisions stratégiques
  • Fournir des analyses quantitatives pour aider les gestionnaires à prendre des décisions éclairées en matière d'investissement, de financement et de stratégie d'entreprise

Principales exigences

  • Maîtrise des outils d’analyse de données et de modélisation (R, Python, SAS, SQL)
  • Maîtrise des outils de finance (MATLAB, Excel (VBA))
  • Compétences en modélisation de risques financiers
  • Connaissance des réglementations financières (Bâle III, IFRS 9, normes AMF au Québec)
  • Compétences en statistiques avancées et en économétrie
  • Habiletés communicationnelles
  • Esprit critique
  • Rigueur analytique
  • Collaboration
  • Expérience en gestion de projets

Principaux employeurs

  • Institutions financières
  • Compagnies d’assurance
  • Firmes de réassurance
  • Sociétés de gestion d’actifs
  • Cabinets de conseil en gestion des risques
  • Sociétés d’analyse financière
  • Instituts de recherche et organismes de réglementation
  • Startups fintech
Biostatistique et santé publique

Exemples de postes

  • Biostatisticienne ou biostatisticien
  • Analyste en épidémiologie
  • Statisticienne ou statisticien en recherche clinique
  • Analyste de données de santé
  • Chercheuse ou chercheur en santé publique
  • Épidémiologiste statistique
  • Statisticienne ou statisticien en santé environnementale

Exemples de tâches

  • Collecter et analyser des données provenant d'études cliniques, d'essais de médicaments et d'autres recherches médicales pour évaluer l'efficacité des traitements et des interventions
  • Participer à la conception et à la planification d'études épidémiologiques et cliniques, en s'assurant que la méthodologie est robuste et que les échantillons sont représentatifs
  • Développer des modèles statistiques pour analyser les relations entre divers facteurs de risque et les résultats de santé ainsi que pour prédire l'impact de différentes interventions sur la santé publique
  • Évaluer l'efficacité et l'impact des programmes de santé publique, en utilisant des analyses statistiques pour mesurer les résultats et recommander des améliorations
  • Surveiller les tendances en matière de santé dans la population, en analysant les données sur les maladies, les comportements de santé et les facteurs environnementaux
  • Préparer des rapports et des publications scientifiques présentant les résultats de leurs analyses, destinés à la communauté scientifique, aux décideurs et au grand public
  • Collaborer avec des épidémiologistes, des médecins, des chercheuses et chercheurs en santé publique et d'autres professionnelles et professionnels pour aborder des questions complexes de santé
  • Concevoir et utiliser des outils statistiques pour faciliter l'analyse des données et la visualisation des résultats
  • Participer à la formation de professionnelles et professionnels de la santé sur l'utilisation des statistiques dans la recherche et la pratique clinique

Principales exigences

  • Un diplôme de maîtrise ou de doctorat en biostatistique, épidémiologie ou statistique appliquée peut être exigé
  • Maîtrise des outils d’analyse statistique (R, SAS, Stata, SPSS, Python)
  • Compétences en modélisation statistique et en analyse de données cliniques
  • Compréhension des méthodes épidémiologiques (études cas-témoins, études de cohortes, essais contrôlés randomisés)
  • Connaissance des réglementations et des protocoles éthiques en recherche
  • Habiletés communicationnelles
  • Collaboration multidisciplinaire
  • Compétences en gestion de projets et en coordination d’études

Principaux employeurs

  • Hôpitaux et centres de santé
  • Instituts de recherche en santé
  • Universités et centres universitaires
  • Organisations non gouvernementales (ONG)
  • Fonction publique (fédéral et provincial)
  • Industrie pharmaceutique
  • Organismes de réglementation
  • Sociétés de recherche contractuelle
Marketing et analyse de la consommation

Exemples de postes

  • Analyste de données marketing
  • Statisticienne ou statisticien en recherche de marché
  • Analyste en intelligence d’affaires
  • Modélisatrice ou modélisateur de comportement des consommateurs
  • Consultante ou consultant en analyse de données
  • Analyste en segmentation de marché
  • Statisticienne ou statisticien en optimisation des prix

Exemples de tâches

  • Collecter et analyser des données sur les tendances du marché, les comportements des consommatrices et consommateurs et les performances des produits pour informer les stratégies marketing
  • Utiliser des techniques statistiques pour segmenter les clientèles en groupes basés sur des caractéristiques démographiques, psychographiques ou comportementales afin de cibler efficacement les campagnes publicitaires
  • Concevoir et analyser des enquêtes pour évaluer la satisfaction des clientèles, identifier les domaines d'amélioration et recommander des actions pour optimiser l'expérience client
  • Développer des modèles de prévision pour estimer les ventes futures en fonction des données historiques, des tendances de consommation et d'autres variables pertinentes
  • Évaluer l'efficacité des campagnes publicitaires en analysant les données d'engagement, de conversion et de retour sur investissement (ROI)
  • Mener des tests A/B et d'autres études expérimentales pour évaluer la réception de nouveaux produits ou concepts par le marché
  • Créer des modèles pour comprendre comment les différentes initiatives marketing contribuent aux ventes et à l'engagement des clientèles
  • Préparer des rapports détaillant les résultats de leurs analyses et fournir des recommandations stratégiques aux équipes marketing et aux personnes décisionnaires
  • Collaborer avec des équipes de marketing, de vente et de développement de produits pour s'assurer que les données et les analyses soutiennent les objectifs globaux de l'entreprise

Principales exigences

  • Maîtrise des outils et logiciels d’analyse de données (R, Python, SQL)
  • Maîtrise des outils de visualisation de données (Tableau, Power BI)
  • Compétences en modélisation prédictive et en apprentissage automatique
  • Connaissance des méthodologies d’analyse de la consommation
  • Compétences en analyse de séries temporelles et d’analyses de cohortes
  • Capacité en visualisation des données et en storytelling analytique
  • Connaissances en marketing digital et en données Web
  • Expérience en manipulation de grandes bases de données
  • Collaboration
  • Souci du détail

Principaux employeurs

  • Agences de marketing et publicité
  • Sociétés d’études de marché
  • Départements de marketing de diverses entreprises (vente au détail, technologie, etc.)
  • Startups et entreprises de technologie
  • Sociétés de conseil en stratégie
  • Fonction publique (fédéral, provincial et municipal)
  • Universités et centres de recherche
  • Entreprises de télécommunications
Enseignement postsecondaire

Au Québec, le système d'enseignement postsecondaire est constitué de deux types d'établissements : les collèges d'enseignement général et professionnel (cégeps) et les universités. Peu importe votre discipline, découvrez les possibilités qui s'offrent à vous si vous souhaitez enseigner celle-ci.

Pour enseigner au cégep, il faut posséder un diplôme d’études collégiales ou universitaires, ou encore détenir des compétences marquées dans son domaine d’expertise. Certains employeurs exigent une maîtrise ou une certification. À l’Université Laval, vous pouvez opter pour le D.E.S.S. en enseignement collégial ou la maîtrise en enseignement collégial. Bien que non obligatoire pour enseigner au cégep, la réussite de ces programmes constitue un atout indéniable pour obtenir un emploi d’enseignant. Les personnes qui enseignent des métiers comportant des cours de niveau collégial doivent réussir une formation et avoir un certificat de qualification. Consultez les différentes voies d'accès pour enseigner à la formation professionnelle.

 Un doctorat dans la discipline est généralement exigé pour les postes de professeures et professeurs d’université. Une expertise dans le domaine (recherche, publications, travail, etc.) et de l’expérience en enseignement sont généralement demandées également. Il est toutefois possible de s’initier à l’enseignement universitaire avant les études au troisième cycle. Plusieurs personnes étudiantes de 1er, de 2e ou de 3e cycle occupent des emplois d’auxiliaire d’enseignement. À ce titre, elles doivent assister le personnel enseignant dans les diverses tâches requises pour la préparation et la présentation des cours, ainsi que pour l’évaluation des apprentissages. L’auxiliaire d’enseignement peut également se voir confier une tâche d’enseignement, sous la responsabilité d’une ou d'un membre du corps professoral. 

Exemples de postes

  • Professeure ou professeur au collégial
  • Chargée ou chargé de cours
  • Professeure ou professeur d’université
  • Professeure adjointe ou professeur adjoint (université)
  • Professeure agrégée ou professeur agrégé (université)
  • Professeure ou professeur titulaire (université)

Exemples de tâches

  • Préparer et livrer des cours en utilisant diverses méthodes (exposés, discussions, vidéos, démonstrations, ateliers, etc.)
  • Évaluer, au moyen de travaux et d’examens, les acquis et les progrès des étudiantes et des étudiants
  • Participer à l’organisation d’activités parascolaires et à celle d’activités relatives à la vie du département (élaboration de cours, gestion des budgets ou sélection du personnel, etc.)
  • Siéger sur divers comités
  • Réaliser des travaux de recherche liés à son expertise
  • Superviser les projets de recherche des étudiantes et étudiants

Principales exigences

  • Excellentes habiletés communicationnelles
  • Excellentes habiletés relationnelles
  • Leadership
  • Sens des responsabilités
  • Sens de l’organisation
  • Ouverture d’esprit
  • Littératie numérique et compétences technologiques
  • Bonne maîtrise de l’anglais
  • Capacité à vulgariser
  • Maîtrise du français parlé et écrit
  • Capacité à surveiller

Principaux employeurs

  • Universités
  • Cégeps
  • Centres de formation professionnelle
  • Commissions scolaires
Recherche opérationnelle et optimisation

Exemples de postes

  • Analyste en recherche opérationnelle
  • Consultante ou consultant en optimisation
  • Modélisatrice ou modélisateur de systèmes
  • Analyste en logistique et chaîne d’approvisionnement
  • Statisticienne ou statisticien en planification et prévision
  • Chercheuse ou chercheur en optimisation
  • Analyste de données opérationnelles

Exemples de tâches

  • Construire des modèles mathématiques pour représenter des problèmes complexes dans des domaines tels que la logistique, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et la planification des ressources
  • Étudier les systèmes opérationnels pour identifier les inefficacités, les goulets d'étranglement et les opportunités d'amélioration
  • Concevoir et mettre en œuvre des algorithmes pour résoudre des problèmes d'optimisation, tels que la maximisation des profits ou la minimisation des coûts
  • Utiliser des techniques de simulation pour modéliser des scénarios opérationnels et évaluer l'impact de différentes décisions sur la performance globale
  • Analyser des données historiques et en temps réel pour fournir des insights qui soutiennent la prise de décision stratégique et opérationnelle
  • Optimiser des processus existants en appliquant des techniques statistiques et des méthodes d'optimisation pour améliorer l'efficacité
  • Développer des modèles pour planifier et ordonnancer des tâches, des ressources et des activités dans des environnements complexes
  • Travailler souvent avec des équipes multidisciplinaires, y compris des ingénieures et ingénieurs, des économistes et des spécialistes en informatique, pour résoudre des problèmes complexes
  • Préparer des rapports détaillant les analyses effectuées et fournissent des recommandations basées sur les résultats pour aider à la prise de décision

Principales exigences

  • Un diplôme de maîtrise ou de doctorat peut être un atout pour les postes axés sur des analyses avancées
  • Maîtrise des outils et langages de programmation pour la modélisation (Python, R, MATLAB, C++ ou Julia)
  • Compétences en modélisation mathématique et optimisation
  • Connaissance des méthodes de simulation et d’analyse de systèmes
  • Expérience en analyse de données volumineuses
  • Compréhension des processus industriels et logistiques
  • Capacités en visualisation des données et reporting
  • Compétences en apprentissage automatique et en intelligence artificielle
  • Rigueur
  • Esprit d’analyse
  • Collaboration

Principaux employeurs

  • Entreprises de consultation en management
  • Sociétés de technologie et de logiciels
  • Industrie manufacturière
  • Transports et logistique
  • Fonction publique (fédéral, provincial et municipal)
  • Universités et centres de recherche
  • Milieu de la santé
  • Sociétés de services financiers
Sports et analyse de la performance

Exemples de postes

  • Analyste de performance sportive
  • Statisticienne ou statisticien en sports
  • Data Scientist en sport
  • Analyste en santé et performance
  • Spécialiste en statistiques de jeu
  • Consultante ou consultant en analyse sportive
  • Chercheuse ou chercheur en sciences du sport

Exemples de tâches

  • Collecter et analyser des données de performance des athlètes, telles que les statistiques de jeu, les temps de course et les résultats de compétitions, pour évaluer les performances individuelles et d'équipe
  • Développer des modèles statistiques pour prédire les performances futures en fonction de divers facteurs, tels que la condition physique, la technique et les conditions de compétition
  • Analyser l'impact des programmes d'entraînement sur les performances sportives, en utilisant des méthodes statistiques pour mesurer l'efficacité des interventions
  • Utiliser des données biométriques (comme la fréquence cardiaque, la puissance et la vitesse) pour évaluer la condition physique des athlètes et ajuster les programmes d'entraînement
  • Analyser les tactiques et les stratégies des équipes pour fournir des recommandations sur les meilleures pratiques et améliorer la prise de décision sur le terrain
  • Aider les entraîneuses et entraîneurs ainsi que les gestionnaires à préparer les athlètes pour les compétitions en analysant les données de performance passées et en identifiant les domaines à améliorer
  • Préparer des rapports d'analyse et des présentations pour les entraîneuses et entraîneurs, les athlètes et les gestionnaires, en fournissant des insights basés sur les données pour soutenir les décisions stratégiques
  • Exploiter des technologies de collecte de données, comme le suivi vidéo et les capteurs, pour améliorer l'analyse des performances sportives

Principales exigences

  • Maîtrise des outils d’analyse et de visualisation des données (R, Python, SQL et Tableau ou Power BI)
  • Connaissances en biomécanique et en physiologie du sport pour contextualiser les données de performance et de santé
  • Compétences en modélisation prédictive et apprentissage automatique
  • Expérience avec les technologies et capteurs de suivi des athlètes (wearables, GPS, capteurs biométriques)
  • Compétences en analyse de séries temporelles et de données longitudinales
  • Habiletés communicationnelles
  • Connaissance des logiciels de gestion de la performance sportive (Catapult, Dartfish, Hudl)
  • Capacité d’adaptation
  • Collaboration

Principaux employeurs

  • Équipes sportives professionnelles
  • Organisations sportives
  • Universités et collèges
  • Instituts de recherche en sport
  • Sociétés de technologie sportive
  • Consultants en performance sportive
  • Gouvernement et organismes de financement du sport
  • Médias sportifs

Statistiques

Les résultats du tableau ci-dessous proviennent de l'enquête La Relance à l'université conduite tous les deux ans par le ministère de l'Enseignement supérieur du Québec. Réalisée en 2023, elle vise à faire connaître la situation des personnes titulaires d'un baccalauréat ou d'une maîtrise de la promotion 2021, environ 20 mois après l'obtention de leur diplôme. Étant donné que les résultats ci-dessous concernent l'ensemble des personnes diplômées du Québec, le nom du programme peut varier de celui de l'Université Laval.

Programme Diplôme Personnes diplômées visées par l'enquête Taux de réponse À la recherche d'un emploi Aux études Personnes Inactives En emploi En emploi lié à la formation

Caractéristiques de l'emploi lié à la formation

À temps plein Satisfaction de l'emploi Salaire horaire moyen
N % % % % % % % % $

Probabilités et statistiques

Baccalauréat

30

53,3

6,3

31,3

0

62,5

70

85,7

42,9

30,28

Maitrise

19

84,2

0

6,3

6,3

87,5

92,9

100

83,3

44,75

Constat de votre conseillère ou conseiller en emploi

Plusieurs statisticiennes, statisticiens et scientifiques de données travaillent dans les différents ministères et autres organismes gouvernementaux. De nombreuses entreprises québécoises sont également à la recherche de spécialistes des données capables de transformer des volumes d’information en leviers stratégiques, notamment dans les secteurs de l'assurance, de la finance et de la haute technologie.

Ces postes sont généralement accessibles avec un diplôme de baccalauréat en statistique et science des données. Toutefois, une maîtrise ou un doctorat en informatique, en statistique ou en intelligence artificielle constitue un atout majeur, et peut même être exigé pour des fonctions plus spécialisées ou en recherche appliquée.

Constat rédigé par Marie-Ève Lavigne, conseillère en emploi, en collaboration avec Anne-Sophie Charest, directrice de programme du baccalauréat en statistique et science des données et du certificat en statistique

Portrait rédigé par Marie-Ève Lavigne, conseillère en emploi, et de l'IA

Mise à jour : jeudi 11 décembre 2025