Freelance Data Scientist : Fiche de poste, missions, salaire

Le Data Scientist, véritable architecte des données, occupe un rôle clé au sein des entreprises modernes. Sa mission pouvant être effectuée en freelance consiste à explorer et à exploiter la puissance des données pour résoudre des problèmes, prendre des décisions éclairées et propulser l'innovation. Plongeons dans les détails de cette profession complexe et passionnante.

Description du métier

Aide à la décision

Les data scientists sont les éclaireurs du XXIe siècle. Ils éclairent les entreprises en utilisant les données pour guider les prises de décision.

Analyse des tendances et des modèles : Ils ont pour but d’examiner les données pour identifier les tendances, les modèles et les corrélations significatives. Cela peut inclure par exemple la détection de tendances de consommation des clients ou l'identification de facteurs qui influencent la production.

Prévisions et prédictions : En utilisant des techniques d'apprentissage automatique et de modélisation statistique, ils sont en mesure de créer des prévisions et des prédictions précises. Cela peut être appliqué à la prévision des ventes, de la demande, des coûts ou de tout autre paramètre pertinent pour l'entreprise.

Évaluation des risques : Avec une analyse de données précise, il est également possible d’évaluer les risques. Par exemple, dans le secteur financier, ces professionnels contribuent à l'évaluation des risques de crédit en analysant les données financières des emprunteurs.

Personnalisation : Ils contribuent à la personnalisation des produits et des services. Ils utilisent l'historique des interactions des clients pour recommander des produits adaptés à leurs préférences.

Mesure de la performance : Les data scientists développent des indicateurs de performance clés (KPI) pour évaluer l'efficacité des stratégies commerciales. Ils conçoivent des tableaux de bord de performance pour permettre aux dirigeants de suivre les évolution des données.

Gestion des ressources : Selon les domaines d’activité, ces experts peuvent aider les entreprises à gérer efficacement leurs ressources. Cela peut inclure la gestion des stocks, l'allocation des ressources humaines ou la planification de la capacité de production.

Réduction des erreurs humaines : L'automatisation des processus décisionnels basée sur les données peut réduire les erreurs humaines.

Maîtrise des données

La maîtrise des datas est l'un des éléments central du métier. Ces professionnels collectent des informations numériques à partir de diverses sources, telles que des bases de données, des fichiers CSV, des flux en temps réel ou des capteurs IoT. Cette profusion de data brutes doit être nettoyée, organisée et structurée pour devenir une ressource exploitable.

La collecte des données est une étape essentielle, et elle peut impliquer l'utilisation d'API pour les extraire, provenant de sources externes. Par exemple, une entreprise de médias sociaux peut extraire des données sur le comportement des utilisateurs, notamment les likes, les partages et les commentaires. Cette collecte doit être méthodique, planifiée et adaptée aux besoins du projet.

Une fois les informations collectées, elles doivent être nettoyées. Les données brutes sont rarement parfaites, et elles peuvent contenir des erreurs, des valeurs manquantes, des doublons et d'autres incohérences. Ils utilisent des techniques de nettoyage pour éliminer ces problèmes et garantir que les informations sont de haute qualité et fiables.

La transformation des données est une étape cruciale. Une fois nettoyées, elles peuvent nécessiter des transformations pour devenir utilisables. Cela peut inclure la conversion de formats, l'agrégation, la création de nouvelles variables ou d'autres opérations visant à obtenir des données structurées et prêtes pour l'analyse.

Ils travaillent avec des systèmes de gestion pour stocker, organiser et interroger les résultats. Ils doivent maîtriser des bases de données relationnelles (SQL) et des bases de données NoSQL, en fonction des besoins du projet. La sécurité de la data est une préoccupation majeure. Ils sont responsables de garantir leurs protection contre les accès non autorisés et les fuites, conformément aux réglementations sur la protection des données.

La gestion de volumes massifs de renseignements est devenue courante avec la croissance rapide des informations. Les data scientists en freelance ou en CDI doivent être familiarisés avec les technologies et les méthodes de gestion massives, notamment l'utilisation d'environnements tels que Hadoop et Spark pour le traitement de données distribuées.

Restitutions accessibles

La capacité à rendre les résultats des analyses de données accessibles à un large public est essentielle. Les spécialistes traduisent souvent des informations complexes en visualisations graphiques, infographies ou rapports faciles à comprendre. Un exemple concret serait la création de tableaux de bord interactifs pour aider les gestionnaires à surveiller les performances de l'entreprise en temps réel, en utilisant Looker (anciennement DataStudio) par exemple.

La communication des résultats est un élément clé de ce processus. Ils doivent être capables d'expliquer leurs conclusions de manière claire et concise, en mettant en évidence les implications commerciales.

Quelles sont les principales missions d’un Data Scientist

Extraction et structuration des données

L'extraction des données peut être comparée à la collecte de matières premières. Ces professionnels extraient des données brutes de différentes sources. Une fois collectées, elles doivent être nettoyées et structurées pour éliminer les erreurs et les incohérences. Cela pourrait signifier éliminer les valeurs manquantes, résoudre des incohérences dans les formats ou supprimer les doublons.

Élaboration d'algorithmes d'intelligence artificielle

Les data scientists développent des modèles d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond pour résoudre des problèmes spécifiques. Par exemple, un data Scientist travaillant pour une plateforme de streaming vidéo peut développer un algorithme de recommandation qui analyse le comportement de visionnage des utilisateurs pour leur suggérer de nouvelles séries ou films à regarder. Cette tâche nécessite une connaissance approfondie des techniques d'apprentissage automatique, de la sélection d'algorithmes appropriés et de la mise en œuvre de ces modèles.

Participation active aux projets

Il est important de rappeler que ce n'est pas un métier qui se fait en isolation. Ils sont des membres essentiels de l'équipe projet, collaborant avec des ingénieurs logiciels, des analystes métier, des experts en domaines spécifiques et d'autres professionnels. Ils doivent intégrer les données et les analyses dans les processus de l'entreprise. Par exemple, dans le développement de produits logiciels, ils peuvent être impliqués dans la création de fonctionnalités basées sur des analyses de données, telles que des recommandations de produits ou des filtres de recherche améliorés.

Veille technologique sur les outils de data science

La technologie évolue constamment. Ils se doivent de rester à la pointe de ces avancées. Ils surveillent les derniers outils de data science, bibliothèques et frameworks, ou des outils de visualisation comme Power BI. Ils doivent également être au courant des dernières recherches en intelligence artificielle et en apprentissage automatique pour garantir que leurs méthodes d'analyse sont à jour.

Compétences requises

Devenir data scientist exige un ensemble de compétences diversifié, allant de la maîtrise technique à des qualités interpersonnelles essentielles.

Maîtrise des outils

Ils doivent être à l'aise avec une multitude d'outils et de technologies. Dans le domaine de l'apprentissage automatique, ils utilisent des frameworks tels que TensorFlow et PyTorch pour construire des modèles. Pour gérer de grandes quantités de renseignements, ils maîtrisent des environnements comme Hadoop et Spark. Ils travaillent avec des bases de données SQL et NoSQL pour stocker et récupérer des infos. Ils ont des connaissances en développement avec les langages de programmation tels que Python, R, Java ou C++. Cette polyvalence technique est cruciale pour réussir.

Gestion des projets et d'équipes

Les Data Scientists ne sont pas seulement des analystes de données solitaires. Bien que ce post peut être effectué en freelance, ils travaillent en équipe sur des projets interdisciplinaires et doivent être capables de gérer leur temps efficacement. La collaboration avec d'autres membres de l'équipe, y compris des ingénieurs, des concepteurs et des experts en domaines spécifiques, est une compétence précieuse. Ils doivent être capables de traduire les besoins métier en solutions techniques.

Force de proposition

La créativité est un atout majeur. Ils doivent être capables de générer des idées novatrices pour résoudre des problèmes et améliorer les processus.

Quelle formation pour devenir Data Scientist en freelance ?

Devenir un expert des données nécessite généralement une solide formation académique, bien que les parcours varient.

La plupart des ont au moins un diplôme de niveau Master (bac+5), souvent en informatique, en statistiques, en mathématiques ou en sciences connexes.

Cependant, de nombreuses personnes réussissent dans ce domaine grâce à des formations en ligne, des bootcamps de data science et l'auto-apprentissage.

Les certifications telles que celles de Google Cloud ou d'Amazon Web Services peuvent également renforcer votre CV.

Quelles sont les perspectives de carrière

Les perspectives de carrière sont prometteuses.

Avec la croissance continue de l'analyse de données et de l'intelligence artificielle, de nombreuses opportunités s'offrent à ceux qui maîtrisent ce domaine. Après avoir acquis de l'expérience, vous pouvez évoluer vers :

• Des postes de direction
• Des posts d’experts en intelligence artificielle
• Un poste de Data Engineer

Quelle est la rémunération d’un Data Scientist

La rémunération de ces professionnels varie en fonction de l'expérience, de la localisation géographique et de l'industrie. En général, les salaires sont compétitifs.

Pour donner un exemple concret, à Paris, un data scientist junior peut s'attendre à un salaire annuel compris entre 40 000 et 60 000 euros.

Tandis qu'un sénior peut gagner plus de 80 000 dollars par an. Dans certaines régions où la demande est élevée, ces chiffres peuvent être encore plus élevés.

Ce métier peut largement être effectué en freelance. A la différence des CDI, il ne sont pas payé avec un salaire, mais avec un TJM (taux journalier moyen) . Découvrez le TJM d'un data scientist.

Emploi et secteur d’activité

Ils sont recherchés dans une grande variété de secteurs, notamment la finance, la santé, la technologie, l'e-commerce, la logistique, les médias et bien d'autres.

Leur expertise en analyse de données est précieuse dans de nombreuses industries, ce qui signifie que les opportunités d'emploi abondent.

Exemple de fiche de poste d'un data scientist :

Définition : Analyse de manière pointue les données pour répondre aux problématiques de l’entreprise (en marketing comme en management). Accompagner la prise de décisions stratégiques et optimiser l’expérience client. C’est l’expert qui fait parler les chiffres

Objectif principal : Transformer des données brutes en informations exploitables et intelligibles afin de trouver des moyens de faire une utilisation intelligente et optimale de la data.

Mission Data Scientist :

• Générer de la connaissance grâce aux chiffres :
  • Détection et compréhension des schémas comportementaux complexes ou des tendances
  • Elaboration d'hypothèses de travail, de projets
  • Exploration et étude des données via des algorithmes de Machine Learning
• Concevoir de nouveaux produits digitaux data driven :
  • Conception des produits digitaux à partir des informations analysées et génération des résultats de façon algorithmique
  • Construction d'un algorithme informatique pour répondre directement à la problématique (création d’outils qui peuvent être actionnés à grande échelle ) .

Etudes nécessaires : Bac + 4 ou Bac + 5 en informatique, management, statistiques ou en marketing (+ doctorat en informatiques, mathématiques, statistiques ou modélisation des données)

Hard Skills :

• Connaissances en mathématiques, en programmation, notions de Machine Learning
• Maîtrise des requêtes SQL
• Gestion des données non structurées (médias sociaux, flux vidéo ou audio,…)
• Data Visualization

Soft Skills :

• Curiosité et force d'analyse
• Bonne communication
• Capacité à détecter les problématiques à résoudre