Data scientist freelance

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 : 72 600 € 

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 les débutants et peut monter jusqu'à 760 € pour les experts.

Le montant des cotisations sociales à payer est de : 22 % de votre CA

Grâce à l’essor des nouvelles technologies, les entreprises génèrent aujourd’hui une quantité colossale de données : c’est ce que l’on appelle le big data. Bien utilisé, il permet aux entreprises d’obtenir des informations extrêmement utiles, aussi bien pour leur développement stratégique que leur transformation digitale.

Le data scientist ou « scientifique des données », métier devenu essentiel ces dernières années, répond à un enjeu de taille : déchiffrer des masses de données opaques pour leur donner sens. En clair, vous transformez des données en informations exploitables. L’objectif final ? En tant que freelance, le data scientist propose aux clients des solutions de pilotage pour leurs besoins particuliers.

Véritable chercheur, vous utilisez le langage informatique pour vous immerger dans le big data. Les mathématiques et les codages informatiques n’ont plus de secrets pour vous.

En tant qu’as du machine learning, vous créez des algorithmes qui vous permettent d’anticiper des comportements, des besoins futurs et orienter des décisions importantes. C’est par exemple le cas chez Netflix.

En analysant finement les comportements de dizaines de milliers d'utilisateurs sur la plateforme (visionnage des trailers, zapping, recherches effectuées), la data science influence désormais les scénarios de certains films et séries pour une meilleure expérience utilisateur. 

Les missions journalières d'un consultant data scientist sont les suivantes :

• Vous collectez en premier temps des données qui répondent à des problématiques marketing et commerciales (profils des clients, leur fidélisation, l’état du marché, les performances de vente, etc.).
• Vous nettoyez ensuite ces données, cela veut dire que vous sélectionnez et structurez de données désordonnées (mélange de texte et vidéos, plusieurs thèmes, etc.)
• Votre expertise vous permet alors de tirer des propositions innovantes et pertinentes pour votre client (par exemple mieux adapter un produit aux goûts et habitudes d’une clientèle cible).
• Vous construisez des algorithmes prédictifs de comportements et des modèles de recommandation, cruciaux pour une vision stratégique à long terme de l’entreprise. Ils vous permettent, à partir d’indicateurs, de prédire le trafic sur un site web, les réactions des consommateurs, leurs goûts musicaux ou cinématographiques, etc.
• L’une de vos missions est aussi d’implémenter et de déployer des modèles de machine learning, c’est-à-dire autonomiser les ordinateurs pour qu’ils résolvent seuls certains problèmes informatiques (suggestion de catégorisation des données, de suppression de certaines, etc.).
• Enfin, vous communiquez vos conclusions aux services concernés sous forme de présentations orales ou graphiques (data visualisation).

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.

Une profession recherchée et prometteuse

En tant que data scientist, vous avez le privilège de pouvoir choisir votre clientèle. Ceci est d’autant plus vrai que vous évoluez dans un secteur en pénurie de talents. Vous avez aussi la possibilité de travailler à partir de chez vous, confortablement, directement dans les bureaux de votre client voire même aux quatre coins du monde.

Vous l’avez compris, vous détenez les clés nécessaires pour toute entreprise qui souhaite se développer et innover. La création d’algorithmes et la maîtrise des langages informatiques vous permettent de constituer une véritable force de prédiction. 

Ce n’est pas tout : la carrière d’un data sciencist freelance est très rémunératrice. En 2019, elle a même été nommée la plus prometteuse par LinkedIn. Pas trop mal, non ?

Prérequis techniques et formations 

Trop beau pour être vrai ? Votre expertise poussée justifie vos hautes responsabilités et votre salaire élevé. En effet, des connaissances techniques avancées sont requises :

• Méthodes de programmation et langages informatiques, au moins en Python et R (sans oublier MySqL, Java, Apache Spark, etc.) qui vous permettent de faire du machine learning 
• Méthodes statistiques et mathématiques (algèbre) afin d’élaborer des modèles prédictifs 
• Recherche de données à travers le big data (aussi appelé data mining)
• Structuration de données. Ceci permet de les préparer pour mieux les analyser. Celles-ci peuvent en effet se présenter sous forme désordonnée et ont besoin d’un coup de ménage.
• Techniques de visualisation des données, par exemple sous forme de graphiques. 

Des bases en langage script sous Unix/Linux vous pourront également vous être utiles. 

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.

Qualités relationnelles

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. 
• 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.

Enfin, vous êtes amené à gérer de A à Z des projets souvent ambitieux Des compétences en gestion de projet vous seront aussi utiles. 

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 : 

• Participez autant que possible aux évènements professionnels du secteur, par exemple aux salons consacrés au big data ou aux conférences sur le thème de l’intelligence artificielle. 
• N’hésitez pas à utiliser des espaces de coworking afin de rencontrer d’autres freelances. C’est le lieu le plus accessible pour faire des rencontres inspirantes et utiles pour votre carrière.
• Créez un profil attractif sur des plateformes de mise en relation ou d’offres de missions de freelances et sur Linkedin : c’est là que les recruteurs vous contacteront.  

Il est vrai, les plateformes d’offres de mission telles que Cherry Pick 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 vous démarquer ? 

• Développez vos compétences relationnelles. Elles vous sont indispensables pour convaincre vos clients potentiels de faire appel à vous, mener à bien votre mission et conserver de bonnes relations par la suite. C’est comme cela que vous favoriserez le bouche-à-oreille.
• Renseignez-vous sur vos futurs clients. Démontrer votre connaissance d’une entreprise, de son marché et de ses valeurs est une preuve de votre professionnalisme et de votre esprit curieux.

Le statut d’auto-entrepreneur vous octroie certains avantages : 

• Il est ouvert à tous, que vous en fassiez votre activité principale ou secondaire
• La comptabilité est simplifiée : il vous suffit de tenir un livre des recettes 
• Déclaration en ligne de votre chiffre d’affaires à une fréquence mensuelle ou trimestrielle 
• Vos cotisations sociales sont proportionnelles à votre chiffre d’affaires. Cela signifie qu’en absence de recettes, vous êtes exempt de cotisations sociales. 
• Vous êtes automatiquement exonéré du paiement de la TVA si votre chiffre d’affaires annuel est en dessous de 34 400 €. C’est ce qu’on appelle le régime de franchise en base TVA. 

Attention, pour bénéficier du régime favorable de la micro-entreprise, votre chiffre d’affaires ne doit pas excéder 72 600 € 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. 

 Pour aller plus loin : l’essentiel du statut auto-entrepreneur

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.) ! 

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