« Le métier le plus sexy du monde » selon le Harvard Business Review ! Voilà qui donne un avant-goût de la profession. Grâce à leur expertise en statistiques et en développement informatique, les data scientist font partie du cœur stratégique de toute entreprise. Hautement qualifiés et très recherchés, ils ont la cote. Le big data n'a plus de secret pour vous ? Alors, l'avenir vous appartient ! Découvrez avec nous ce métier en pleine expansion.
Le Centre de Formalités des Entreprises (CFE) est l'URSSAF
Le code APE est généralement : 6311Z - Traitement de données, hébergement et activités connexes
Le plafond de chiffre d'affaires à ne pas dépasser est de : 77 700 €
Rémunération mensuelle : aux alentours de 4000 € par mois selon plusieurs critères (expérience, maîtrise des logiciels, localisation et durée des missions). Le tarif journalier commence à 300 € pour un débutant et peut monter jusqu'à 760 € pour un data scientist senior.
Le montant des cotisations sociales à payer est de : 24,6 % de votre chiffre d'affaires
Grâce à l'essor des nouvelles technologies, les entreprises sont aujourd'hui capables de générer une quantité colossale de données : c'est ce que l'on appelle le big data. L'ensemble de ces informations est nécessaire aux professionnels pour comprendre leurs clients, prospects, mais également leur marché de manière générale. À l'aide d'un traitement qualitatif, cette data permet d'obtenir des informations extrêmement utiles, aussi bien pour le développement stratégique que pour la transformation digitale d'entreprises.
Afin d'agir au mieux face à la collecte et au traitement de ces données, il est judicieux de faire appel à des professionnels qualifiés, capables d'extraire l'information utile : c'est le rôle du data scientist.
Le data scientist est le professionnel qui permet d’exploiter la donnée générée par une entreprise, une ressource dont la quantité et la valeur sont en croissance exponentielle. Étant au carrefour entre les statistiques et l'informatique, il joue un rôle clé dans la collecte, la transformation et l’utilisation de grandes quantités de données, soit le “big data”. Ainsi, il permet aux entreprises d'utiliser chaque information afin d'être concurrentielles dans leur secteur d'activité.
En clair, en tant que data scientist en auto-entreprise, vous transformez des données en informations exploitables. Vous œuvrez pour des clients, en leur proposant des solutions de pilotage pour leur besoins spécifiques.
Le saviez-vous ?
Si la profession de consultant en data science est bel et bien attrayante, elle n’est pas la seule possibilité dans ce domaine. Littéralement « science des données », ce domaine englobe les professions qui se rapportent à la manipulation et l’analyse des données. Cela inclut donc les geodata scientists, les data miners, les data engineers, mais aussi les data analysts (plus axés marketing).
Le data scientist freelance est un vrai couteau suisse, il doit être prêt à relever un ensemble de missions variées. Parmi les principales tâches, on retrouve :
Collecte et extraction des données : Même si cette mission appartient généralement au data engineer, le data scientist peut être amené à endosser ce rôle. Le but est d'extraire, transformer et de stocker des données de nature et de sources différentes. Cela se fait via des processus ETL et des data pipelines. C’est une étape cruciale pour amorcer le processus d'analyse.
Cette collecte répond le plus souvent à des problématiques marketing et commerciales (profils des clients, leur fidélisation, l’état du marché, les performances de vente, etc.).
Traitement et nettoyage des données : Le data scientist est amené à identifier et corriger les erreurs, les valeurs manquantes ou parfois illogiques, afin d'assurer une qualité optimale des données utilisées dans les modèles.
Au sein d'une grande équipe, cette tâche peut être déléguée au data analyst.
Analyse exploratoire : Une fois les données nettoyées, il est essentiel de réaliser une analyse exploratoire afin de comprendre le potentiel des données collectées, les agréger, identifier et visualiser des tendances, des corrélations et des liens de causalité entre les différences variables.
En tant que spécialiste de la data, vous êtes capable de faire profiter n'importe quelle entreprise de votre expertise. Vous faites ainsi des propositions innovantes et pertinentes, particulièrement adaptées à votre client.
Modélisation prédictive : Le data scientist conçoit des modèles de machine learning pour réaliser des prédictions à partir des données. Que ce soit pour anticiper des comportements clients, optimiser une production ou prévoir des risques, les modèles tels que les régressions, les algorithmes de clustering ou les arbres de décisions sont au cœur de l'activité.
Plus simplement, cette mission se réfère à l'automatisation de systèmes. Ils peuvent ainsi résoudre certains problèmes par eux-mêmes.
Visualisation des données : Les résultats d'une analyse, ou d'une prédiction doivent être présentés de manière claire. Pour cela, le data scientist crée des rapports statistiques détaillés, des tableaux de bord interactifs, aussi appelés "dashboards". Il utilise des outils de BI "Business Intelligence" comme Tableau ou Power BI, facilitant la prise de décision par les différentes parties prenantes.
Développement de modèles de deep learning : Avec l'essor des modèles de deep learning et des grands modèles de langage, (Large Language Models en anglais) comme ChatGPT, Llama ou Bard, le data scientist doit avoir des compétences en deep learning, notamment la conception et l'entraînement de réseaux de neurones. Le traitement du langage naturel (Natural Language Processing) est également devenu un domaine clé, permettant de développer des modèles capables de comprendre et générer du texte de manière cohérente. Pour cela, une bonne connaissance des architectures de réseaux de neurones récurrents (RNN), des transformateurs (Transformers) et des frameworks comme TensorFlow, PyTorch et Hugging Face est nécessaire.
Concrètement, vous intervenez dans des projets à court ou moyen terme en entreprise. La plupart du temps, vous y serez dédié pendant environ six mois. Il vous est ensuite possible aussi d’y retourner ponctuellement pour apporter votre aide sur des points spécifiques et vérifier que tout fonctionne correctement.
Bon à savoir
Le métier de data scientist sous le statut auto-entrepreneur peut être effectué à distance. Selon les demandes clients, il est parfaitement possible de travailler depuis n'importe quel endroit du monde, du moment que vous bénéficiez des ressources nécessaires pour travailler confortablement.
Pour exceller en tant que data scientist en freelancing (c'est-à-dire comme indépendant), il vous faudra un large éventail de compétences. Bien évidement, les compétences techniques sont valorisées, mais certaines compétences relationnelles sont également très appréciées des entreprises.
Pour maîtriser tout ceci, une formation solide est indispensable. La plupart des data scientists ont d'abord obtenu une licence dans des matières telles que l'informatique, les mathématiques ou le marketing, avant de se spécialiser avec un master en big data. Vous avez raté le coche ? Des formations spécifiques au big data sont disponibles en formation continue dans plusieurs écoles et universités, mais aussi en ligne.
Maîtriser la technique et l'analyse de données n’est pas suffisant pour devenir un data scientist accompli. Certaines qualités humaines (soft skills) sont également recherchées :
Communication : vous serez amené à partager vos résultats sous différents formats (visuel, écrit et oral) et de plus, à plusieurs types de publics (des personnes plus ou moins qualifiées en data science). En bref, la vulgarisation doit faire partie de votre boîte à outils.
Bien qu'autonome, vous intégrez le plus souvent une équipe, comprenant notamment un chef de projet. Il vous faut donc être capable de rendre des comptes sur les avancées de vos travaux.
Créativité et intuition : vous devez être capable de proposer des solutions concrètes aux problématiques qui vous seront posées
Curiosité : le secteur digital est en plein essor. Conséquence : vous bénéficiez d’une flexibilité pour réinventer votre métier au jour le jour. Gardez par la même occasion un œil ouvert sur les actualités pour toujours être à jour des évolutions dans votre domaine.
Respect de la confidentialité : manipuler des données personnelles va de pair avec le respect des règles de confidentialité, d’éthique et de sécurité. Vous devez respecter la politique de confidentialité des données présentes sur le site web (ou autre outil) de votre client.
Enfin, vous êtes amené à gérer de A à Z des projets souvent ambitieux des compétences en gestion de projet vous seront aussi utiles.
En tant que data scientist, vous serez au cœur de l'innovation. Le métier permet de résoudre des problèmes complexes en utilisant les outils les plus avancés en intelligence artificielle et en machine learning. Chaque projet est unique, offrant ainsi une grande diversité de challenges et la satisfaction de contribuer activement à l'amélioration des performances des entreprises.
De plus, le data scientist est l'un des métiers les plus demandés sur le marché, avec une évolution de carrière rapide et de nombreuses opportunités dans tous les secteurs : finance, divertissement, santé, industrie...
Plus besoin de le répéter : toutes les entreprises et administrations, tous secteurs confondus, peuvent faire appel à des data scientists pour optimiser leur croissance.
Avant de vous lancer à votre compte, nous vous recommandons d’effectuer à minima des stages pour étoffer votre CV. Une première expérience comme salarié sera également appréciée. En plus d’améliorer votre aisance, cela peut rassurer vos potentiels clients.
En complément, il est capital de développer votre réseau professionnel :
Il est vrai, les plateformes d'offres de missions telles que LesBonsFreelances vous aident à trouver des clients en tant que freelance. À l'image d’un réseau social, vous pouvez entrer en relation avec des entreprises ou des particuliers à la recherche d’un data scientist indépendant. Idéal pour trouver vos premières missions et vous lancer sur le marché !
Un mot d’ordre : faites-vous connaître !
Comment trouver ses premiers clients ?
En réalité, le statut freelance n'existe pas, ce n'est qu'un anglicisme qui veut dire « travailleur indépendant ». En revanche, pour devenir freelance, il vous faut choisir un statut juridique. Parmi les choix qui s'offrent à vous : le statut auto-entrepreneur.
Grâce à vos missions limitées dans le temps, le métier de data scientist se prête facilement à l’auto-entreprise. La pénurie des talents vous permet de profiter des avantages du statut. Rémunération, missions, clients… vous imposez vos propres conditions !
Le statut d’auto-entrepreneur vous octroie certains avantages :
Attention, pour bénéficier du régime favorable de la micro-entreprise, votre chiffre d’affaires ne doit pas excéder 77 700 € par an. En cas de dépassement de ce plafond , vous devrez alors basculer vers une autre forme d’entreprise, comme une SASU ou une EURL. Si vous êtes dans ce cas, notre partenaire Simplitoo peut vous accompagner dans les démarches administratives obligatoires.
Envie de vous lancer comme data-scientist freelance ? N’hésitez pas à contacter le Portail Auto-Entrepreneur. On vous accompagne de A à Z dans les démarches de création de votre auto-entreprise mais aussi dans la vie quotidienne de celle-ci (facturation, paiement de cotisations fiscales et sociales, etc.) !
