שכר Data Analyst ב-2025: כמה באמת מרוויחים (ומהם כישורי ה-SQL וה-Python שחובה להכיר)

בעשור האחרון Data Analyst הפך מאיזה תפקיד נישתי למקצוע שמופיע כמעט בכל מודעת דרושים בהייטק, בפיננסים, בריטייל ואפילו ברשויות ציבוריות. ב-2025, כשכל ארגון מדבר על דאטה, AI ומערכות חכמות, השאלה המתבקשת היא פשוטה:
כמה באמת מרוויח דאטה אנליסט בישראל, ומה צריך לדעת ב-SQL וב-Python כדי להיות בצד הגבוה של טבלת השכר?

בואו נעשה סדר: נפרט את טווחי השכר לפי ותק, נסביר מה משפיע על הטווחים, נצלול בדיוק לאילו יכולות SQL ו-Python מעסיקים מצפים לראות, ונבין איך נראה מסלול התקדמות הגיוני מ״ג׳וניור״ ועד תפקידים ניהוליים.

קודם כל: מה עושה Data Analyst ב-2025 ולמה הוא כל כך מבוקש?

דאטה אנליסט הוא מי שמחבר בין העולם העסקי לבין הנתונים. הוא לא “רק מוציא דוחות”, אלא:

• אוסף נתונים ממערכות שונות (CRM, מערכת סליקה, אתר, קמפיינים, מוצר ועוד)

• מנקה, מסדר ומחבר אותם לתמונה אחת אמינה

• שואל שאלות עסקיות (למה לקוחות נוטשים, מה גורם להם לחזור, איזה קמפיין באמת עובד)

• מריץ שאילתות SQL, מנתח ב-Python, בונה דשבורדים ב-BI

• מתרגם את כל זה לשפה פשוטה: המלצות קונקרטיות למנהלים, לצוות מוצר, לשיווק ולמכירות

ב-2025 נוסף למשוואה שחקן חדש: כלי GenAI. הם עוזרים לכתוב קוד, לתמצת דוחות ולהפיק תובנות ראשוניות, אבל עדיין צריך אנליסט או אנליסטית שיבינו אם ההמלצות הגיוניות, אם הדאטה נקי, ואם המסקנות בכלל מתיישבות עם העסק. מי שיודע לשלב בין הבנה עסקית, SQL, Python וכלי AI – הופך להיות נכס יקר.

כמה מרוויח Data Analyst בישראל ב-2025?

אם תיכנסו לטבלאות שכר שונות, תראו מספרים קצת שונים, אבל התמונה הכוללת דומה.

• באתרי שכר כמו TechMonster וכן במדריכים ייעודיים לדאטה, מדווחים על טווחים של בערך 11,000 עד 20,000 שקלים לחודש למנתחי נתונים בתחילת ובאמצע הקריירה, ו-19,000 עד 25,000 שקלים לתפקידים ניהוליים ראשונים.

• מדריכים אחרים בתחום מציינים טווח אופייני של כ-11,000 עד 14,000 שקלים למתחילים, עד סביב 20,000 שקלים עם כמה שנות ניסיון, ו-19,000 עד 25,000 שקלים ויותר למנהלי צוותי אנליזה.

• בטבלאות שכר של חברות השמה גדולות אפשר כבר לראות טווחים גבוהים יותר, שבהם Data Analyst מנוסה מגיע לטווחים של 25,000 עד 30,000 ואף 35,000 שקלים בתפקידים בכירים או ניהוליים.

• אתרי דרושים גדולים מציגים שכר ממוצע לתפקיד Data Analyst סביב 14,500 שקלים לחודש, עם סטייה כלפי מעלה בתפקידי Senior ו-Lead.

אם מחברים את כל זה, אפשר לתאר טווחים סבירים ל-2025 בישראל (ברוטו לחודש, משרה מלאה):

• ג׳וניור Data Analyst (עד שנתיים ניסיון)
  בערך 11,000 עד 17,000 שקלים

• אנליסט או אנליסטית עם ניסיון בינוני (כשנתיים עד ארבע)
  בערך 16,000 עד 22,000 שקלים

• Senior Data Analyst (ארבע עד שבע שנים)
  בערך 20,000 עד 28,000 שקלים, לעיתים יותר בחברות חזקות או בתחומים לוהטים

• Lead / Data Analytics Manager
  בערך 25,000 עד 35,000 שקלים, ובחברות מסוימות גם מעבר לכך

חשוב להבין: אלו טווחים “בריאים” לשוק, אבל הם לא מספר אחד מוחלט. יש אנליסטים שמרוויחים פחות, ויש מי שמגיעים לטווחי שכר של מהנדסי תוכנה בכירים, במיוחד בעולמות כמו פינטק, סייבר, פרסום דיגיטלי ומוצרי B2C עם דאטה כבד.

מה משפיע על השכר שלך כדאטה אנליסט?

מעבר לוותק, יש כמה פרמטרים שמשנים את התמונה:

1. סוג הארגון והתחום העסקי

• סטארטאפים בצמיחה, חברות מוצר גלובליות ופינטק נוטים לשלם גבוה יותר

• ארגונים גדולים ומסורתיים, גופים ציבוריים וחברות תעשייה – לעיתים מציעים שכר נמוך יותר, אבל עם יציבות והטבות

2. סטאק טכנולוגי ויכולת טכנית

דאטה אנליסט שעובד רק באקסל וב-SQL בסיסי יקבל בדרך כלל טווח נמוך יותר מאנליסט שמחזיק:

• SQL חזק כולל פונקציות מתקדמות ועבודה עם דאטה גדול

• Python ברמה טובה, כולל עבודה עם ספריות דאטה וכתיבת אוטומציות

• כלי BI כמו Power BI, Tableau, Looker או Data Studio

• יכולת לעבוד עם דאטה ממערכות ענן כמו BigQuery, Snowflake או Redshift

3. אחריות עסקית

• אם העבודה שלך היא “להוציא דוחות לפי בקשות” בלבד, את או אתה תוכלו להישאר בטווחים הנמוכים יותר

• אם אתם אלה שמגדירים מדדי הצלחה, בונים מודלים לחיזוי, משפיעים על אסטרטגיית מוצר ומכירות – השכר עולה בהתאם

4. מיקום וגמישות

במרכז הארץ הטווחים לרוב גבוהים יותר, אבל גם בתפקידים היברידיים או מרוחקים יש נטייה לעלות שכר, במיוחד כשמגייסים טאלנט מחוץ לאזור המרכז.

5. השפעת השוק ב-2025

דוחות על שוק ההייטק הישראלי בשנת 2025 מצביעים על התאוששות מסוימת לאחר 2023–2024, ועל עלייה בשכר בחלק מתפקידי הדאטה וה-Data Engineering, מה שמקרין גם על אנליסטים חזקים.

SQL לדאטה אנליסט: מה חובה לדעת כדי “לשחק במגרש של הגדולים”?

SQL הוא כלי העבודה המרכזי של Data Analyst. גם אם אתם משתמשים בכלי BI, ברקע כמעט תמיד רצות שאילתות SQL.

אלה היכולות שחייבים להכיר ברמת עבודה יומיומית:

יסודות חזקים באמת

• SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT בצורה אוטומטית בלי להתלבט

• שימוש פונקציות אגרגציה כמו COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX

• GROUP BY נכון, כולל הבנה איך זה משפיע על התוצאה ומה קורה כששוכחים עמודה

עבודה עם טבלאות מרובות

• כל סוגי ה-JOIN הנפוצים, כולל INNER, LEFT, RIGHT ו-FULL

• הבנת מה קורה כשיש כפילויות, איך מצמצמים אותן ואיך מוודאים שאין “ניפוח” נתונים

• שילוב בין טבלאות לוגים, טבלת משתמשים, טבלת עסקאות וטיולי דאטה מורכבים יותר

סאבקוווריז ו-CTE

• שימוש בתת שאילתות כדי לבנות לוגיקות מורכבות

• שימוש ב-CTE (שורת WITH) כדי לקרוא קוד, לפרק בעיות למדרגות ולהקל גם על עצמכם וגם על מי שבודק אתכם בראיון

פונקציות חלון (Window Functions)

כאן הרבה מעסיקים מתחילים להבדיל בין ג׳וניור למיד־לבל:

• שימוש ב-ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK לניתוח סדרי עדיפויות

• שימוש ב-LAG ו-LEAD להשוואה בין רשומות רצופות (לדוגמה, התנהגות משתמש בין יום ליום)

• חישוב Running Totals, ממוצעים נעים ומדדים מתקדמים

אופטימיזציה וקריאות

לא מצפים מדאטה אנליסט להיות DBA, אבל כן מצפים:

• לכתוב שאילתות קריאות, עם הזחות ושמות עמודות ברורים

• להימנע משאילתות “מפלצת” בלתי מובנות

• להבין מתי כדאי לצמצם את כמות הנתונים (באמצעות WHERE) לפני שמצטרפים לטבלאות נוספות

ב-ראיונות עבודה לתפקידי Data Analyst ב-2025 כמעט תמיד יש מבחן SQL. מי שמחזיק בכל היכולות האלו נכנס לרמת שכר אחרת לגמרי.

Python לדאטה אנליסט: לא רק למתכנתים

אם SQL הוא הדרך להגיע לדאטה, Python היא הדרך להפוך אותו למנוע אנליטי גמיש וחכם.

למה בכלל צריך Python אם כבר יש SQL ו-BI?

• כדי לעשות ניתוחים שלא נוח לבצע בכלי BI, כמו מודלים סטטיסטיים, קלסטרינג, סגמנטציה מתקדמת וחיזוי

• כדי לבנות אוטומציות: סקריפטים שרצים כל יום, שואבים נתונים, מנקים אותם, מחשבים מדדים ושומרים אותם הלאה

• כדי לעבוד עם APIs ומקורות דאטה חיצוניים (פלטפורמות פרסום, מערכות צד שלישי ועוד)

• כדי לבצע ניסויים, בדיקות A/B וניתוחים מהירים בתוך מחברת Jupyter

Python: סט כלים בסיסי לדאטה אנליסט

בקורסים רציניים לדאטה אנליסט ובמשרות רבות מצפים לראות היכרות עם:

• pandas – ספרייה לעבודה עם טבלאות נתונים, סינון, מיזוג, GroupBy ו-pivot

• numpy – בסיס טוב לעבודה ווקטורית ולחישובים

• matplotlib או ספרייה אחרת לויזואליזציה של גרפים

• עבודת Jupyter Notebooks או כלי מחברות דומים, לבניית ניתוחים שלבים ושלבים

• הבנה בסיסית של סטטיסטיקה: התפלגויות, ממוצעים, סטיית תקן, מתאמים, מבחני מובהקות בסיסיים

איך Python משפיע על השכר?

• אנליסטים “אקסל + SQL בלבד” משתלבים לרוב בחברות מסורתיות או תפקידי דוחות.

• מי שמחזיק גם Python, גם BI וגם הבנה עסקית – פותח לעצמו דלת לתפקידים עם אחריות גדולה יותר, שכר גבוה יותר ואפשרות להתקדם הלאה ל-Data Scientist, Product Analyst או Marketing Analyst בכירים

כישורים נוספים שמעלים את התגמול

מעבר ל-SQL ו-Python, מעסיקים רבים מחפשים היום Data Analyst שהם “הקסם המשלים” בין העסק לדאטה.

הבנה עסקית חדה

• להבין מה באמת חשוב למדדי ההצלחה של הארגון

• לתרגם שאלה כמו “למה המכירות תקועות?” לשאלת דאטה מדויקת

• להציע ניסוי ולא רק להציג גרף

יכולת לספר סיפור מהנתונים

• בניית מצגות ברורות, דשבורדים עם מדדים מדויקים

• הסבר פשוט גם למי שלא חי דאטה ביום יום

• כתיבת מסקנות והמלצות קונקרטיות, לא רק “הנה הנתונים”

כלי BI וענן

• Power BI, Tableau, Looker או כלים דומים הופכים אתכם לעצמאיים יותר

• הכרות עם מחסני נתונים בענן כמו BigQuery או Snowflake הופכת אתכם לרלוונטיים יותר לחברות גלובליות

עבודה עם AI

ב-2025, מי שיודע להשתמש בכלי AI ליצירת קוד, בניית שאילתות, בדיקת איכות נתונים ותיעוד – פשוט עובד מהר וחכם יותר. לא צריך לפחד שה-AI “ייקח את התפקיד”, אלא ללמוד איך לגרום לו לעבוד איתכם, לא במקומכם.

מסלול קריירה אפשרי מדאטה אנליסט ג׳וניור למוביל תחום

כדי להבין איך השכר מתקדם, שווה להצמיד את זה למסלול קריירה אופייני:

1. ג׳וניור Data Analyst

   • שנה עד שנתיים ראשונות

   • למידה של SQL, BI ודאטה של הארגון

   • עבודה בעיקר על דוחות קיימים ובקשות פשוטות

2. Data Analyst עצמאי

   • בערך שנתיים עד חמש שנות ניסיון

   • לוקחים אחריות על תחום מסוים: משפך שיווקי, מוצר, מכירות, תמחור

   • מציעים יזמות אנליטית משלהם, לא רק מבצעים משימות

3. Senior Data Analyst

   • אחריות על תחומים קריטיים, כמו חיזוי הכנסות, שיפור רווחיות, ניתוח התנהגות משתמשים

   • עבודה מרובה מול הנהלה בכירה, הובלת פרויקטים אנליטיים

   • לעיתים ליווי וחניכה של אנליסטים צעירים

4. Lead / Analytics Manager

   • ניהול צוות, חלוקת משימות, הגדרת מתודולוגיית מדידה

   • עבודה צמודה עם VP Marketing, Product, Sales או מנכ״ל

   • פחות כתיבת קוד ביום יום, יותר החלטות, חניכה ותיעדוף

ככל שעולים ברמות האלה, גם השכר מטפס לטווחים הגבוהים שתיארנו קודם.

אז איפה נכנסים SQL ו-Python בתמונה של השכר?

אם נסתכל על זה בצורה ישירה:

• SQL בסיסי בלבד + אקסל טוב
  מתאים יותר לשכר ההתחלתי ולתפקידי Reporting במקומות מסורתיים

• SQL חזק + כלי BI
  מאפשר להגיע לטווחי ביניים מכובדים ולהיות אנליסט מוביל בצוות

• SQL חזק + Python ברמה טובה + BI + הבנה עסקית
  זו הנקודה שבה אנליסטים רבים נוגעים כבר בשכר של 20,000 ומעלה, בייחוד בחברות הייטק, פינטק, סייבר ומוצר גלובלי

במילים פשוטות: ככל שאתם יודעים לקחת דאטה גולמי, להפוך אותו לאוטומציה חכמה, לסיפור ברור ולהחלטה עסקית – כך אתם מתקרבים יותר לצד הימני והנעים של טבלת השכר.

איך מתחילים לבנות את עצמכם לשכר הזה?

כמה צעדים פרקטיים שכדאי לקחת ברצינות:

• ללמוד SQL בצורה עמוקה, לא “רק כדי לעבור את המבחן”

• להשקיע ב-Python, בעיקר ב-pandas ו-ניתוח דאטה אמיתי

• ליצור תיק פרויקטים: ניתוחי דאטה על מאגרי מידע פתוחים, דאטה שמצאתם ברשת או פרויקטים אישיים

• להתרגל לעבוד עם דשבורדים ולספר סיפור מהנתונים

• להבין לפחות תחום עסקי אחד לעומק (שיווק דיגיטלי, מוצר, פיננסים, אי-קומרס ועוד)

כאן נכנס לתמונה גם סוג ההכשרה שתבחרו.

קורס Data Analyst בג’ון ברייס: הדאטה מתחיל לקבל צורה

אם הגעתם עד כאן, כנראה שהתחום באמת מסקרן אתכם, ולא רק בגלל השכר. קורס Data Analyst במכללת ג’ון ברייס נבנה בדיוק כדי לחבר בין העולם התיאורטי לבין מה שמעסיקים מחפשים בפועל.

במסלול תקבלו בסיס חזק ב-SQL, תעבדו בפועל עם Python לניתוח ואוטומציה של דאטה, תתנסו בכלי BI נפוצים, ותבנו פרויקטי גמר שמדמים עבודה אמיתית בצוות דאטה. מעבר לטכנולוגיה, ניתן דגש גם על חשיבה עסקית, הצגת ממצאים וכתיבת תיק עבודות שיכול ללוות אתכם לראיונות עבודה.

אם אתם רוצים להיכנס לתחום בצורה מסודרת, להבין מה באמת דורש השוק ב-2025 ולהגדיל את הסיכוי להיות בצד הגבוה של טבלת השכר קורס דאטה אנליסט של ג’ון ברייס הוא נקודת פתיחה מצוינת.

אפשר להשאיר פרטים, לשוחח עם יועץ או יועצת לימודים ולהבין יחד אם זה המסלול שמתאים לכם, גם מבחינת קריירה וגם מבחינת ציפיות שכר.