Salaire Analyste Données Santé 2025 : 4 000€ Junior vs 6 800€ Expert Senior
Revenus nets mensuels moyens. Données laboratoires pharma, hôpitaux, CRO, startups healthtech et assureurs santé 2024.
82k€
Senior/an net
+70%
Senior vs junior
+50%
Pharma vs hôpital
Calculer mes revenus data santé

Comparatif revenus par expérience et secteur

Niveau/ExpertiseHôpital/CHULaboratoire pharmaCRO/BiotechAssureur santé
Junior 0-2 ans3 400-4 000€3 800-4 500€3 600-4 300€3 500-4 200€
Confirmé 3-5 ans4 000-4 800€4 500-5 500€4 300-5 200€4 200-5 000€
Senior 5-10 ans4 800-5 600€5 500-6 500€5 200-6 200€5 000-6 000€
Expert 10+ ans5 600-6 400€6 500-7 800€6 200-7 500€6 000-7 200€
Lead/Manager6 400-7 200€7 800-9 500€7 500-9 000€7 200-8 500€
Sources : Sanofi, Roche, IQVIA, AP-HP, AXA Santé, startups biotech 2024

Missions et responsabilités principales

Domaines de spécialisation data santé

Bases de données santé maîtrisées

Outils et technologies data

Méthodes statistiques avancées

IA et Machine Learning médical

Data management essais cliniques

Real World Data et Evidence

Pharmacovigilance et sécurité

Analyses médico-économiques

Épidémiologie et santé publique

Bioinformatique et génomique

Analyse d'images médicales

Indicateurs qualité et performance

Conformité et réglementation

Data visualization et reporting

Collaboration interdisciplinaire

Publications et valorisation

Infrastructure cloud et big data

Innovation et technologies émergentes

Compétences transversales essentielles

Formation et parcours types

Évolution de carrière

Principaux employeurs

Tendances et perspectives 2025

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Questions fréquentes analyste données santé

Faut-il un background médical pour ce métier ?
Pas obligatoire mais très apprécié. Formation stats/data + spécialisation santé viable. Compréhension clinique s'acquiert. Double cursus pharma/data idéal (+30% salaire).
SAS est-il encore indispensable en pharma ?
Oui pour essais cliniques réglementaires (70% industrie). Python/R gagnent terrain RWE et IA. Maîtrise SAS + Python/R = profil optimal. Open source accepté startups.
Pharma ou tech santé pour débuter ?
Pharma : formation solide, processus établis, salaires stables. Tech : innovation, croissance rapide, stock-options. Pharma idéal pour apprendre, tech pour innover.
Comment accéder aux données SNDS ?
Via établissement habilité (hôpital, labo). Formation INDS requise. Projets recherche avec autorisation CESREES. HDH pour hébergement. Complexe mais valorisant.
Le RGPD complique-t-il le travail ?
Cadre contraignant mais nécessaire. Pseudonymisation standard. Formations DPO disponibles. Expertise RGPD santé valorisée +20%. Opportunité différenciation.
L'IA va-t-elle remplacer les analystes ?
Non, augmente capacités. AutoML = gain temps tâches répétitives. Focus sur interprétation, validation clinique. Nouveaux rôles : ML engineer santé, AI ethics officer.
Quel niveau en statistiques est requis ?
Solide base indispensable : tests, régression, survie. Bayésien et causal inference = plus-value. Formation continue essentielle. Pratique > théorie pure.
Remote possible dans ce domaine ?
Oui à 80%, surtout post-COVID. Full remote fréquent startups/CRO. Hybride standard pharma. International possible. Meetings présentiels ponctuels.
Comment publier ses premiers articles ?
Collaborer équipes recherche. Commencer co-auteur. Cibler congrès avant revues. Open access facilite. Network académique crucial. 2-3 ans pour première publication.
Quelle évolution vers le management ?
Lead technique d'abord (3-5 ans). MBA santé apprécié. Gérer projets avant équipes. Vision stratégique data cruciale. Director level = 8-10 ans expérience minimum.
Calculer mes revenus selon mon expertise data santé
Méthodologie : Données collectées auprès de laboratoires pharmaceutiques, CRO, hôpitaux universitaires, assureurs santé et startups healthtech. Échantillon 220+ analystes données santé France.
Mise à jour : août 2025