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    Devenir freelance data : les bases

    Pourquoi devenir freelance data ? C’est quoi un data scientist, ou encore un data analyst et data engineer ? À quoi servent-ils et que font-ils concrétèrent ?

    Ces professionnels de la donnée informatique plus ou moins complexe, sont chargé de l’analyse de données massives, appelée Big data. Ce sont des spécialistes des chiffres, des statistiques, des données informatiques en tout genre. Ils croisent et traitent les données récoltées par différents services web, pour aider dans la prise de décisions stratégiques et permettre de créer le futur. Oui, vous avez bien lu !

    Ils sont donc indispensables à toutes sociétés qui se développent et souhaitent anticiper les données utilisateurs. Voyons ensemble en quoi consiste leur travail, comment devenir data scientist, quel est le salaire d’un freelance data et pourquoi faire appel à eux.

    Devenir data scientist freelance

    Le data scientist est un expert de la gestion et de l’analyse pointue de données massives type « big data ». Il va permettre de déterminer à partir de sources de données multiples et dispersées, des indicateurs permettant la mise en place d’une stratégie qui répond à une problématique précise.

    Devenir freelance data scientist c’est donc devenir un spécialiste des statistiques informatiques et connaître à la perfection le secteur ou la fonction d’application des données analysées. Le data scientist permet aux entreprises d’anticiper ses besoins futurs. Dans son activité, cet explorateur de données aussi appelé, « data miner » ou « data analyst », va :

    • Identifier les besoins
    • Orienter en fonction des besoins sur les différents métiers
    • Définir une modélisation statistique
    • Construire des outils d’analyse pour collecter les donner de l’entreprise
    • Sourcer et structurer l’ensemble des sources de données
    • Organiser et synthétiser ces sources
    • Exploiter les résultats
    • Modéliser les comportements pour en extraire de nouveaux usages utilisateurs

    Si vous souhaitez devenir data scientist freelance il vous faudra certaines compétences indispensables à l’exercice du métier :

    • Maîtriser les méthodes, les normes et les outils standards de conception
    • Mettre la data au service du process métier interne et client
    • Agréger des types de données et modes de collecte différents
    • Traiter des données (bases de données, statistiques, etc.)
    • Savoir développer un programme, un produit ou événement à partir des outils, méthodes et langages
    • Maîtriser l’univers client pour pouvoir spécialiser les applications data
    • Maîtrise de logiciel spécifique au domaine
    • Savoir faire une veille pour analyser et gérer les documents techniques
    • Utiliser un vocabulaire technique en anglais

    Pour vous former et devenir freelance data scientist, il vous faudra passer par une École d’ingénieurs niveau Bac+5 ou avoir le titre de docteur spécialisé en analyse statistique et programmation informatique.

    Vous l’aurez compris, la data science est un mélange entre expertise mathématique, technologie et business. Devenir data scientist c’est devenir un As de la science des données informatiques. Ces mêmes données qui permettent aux entreprises d’analyser des données brutes pour les transformer en informations précieuses qui vont permettre de résoudre les problèmes de l’entreprise.

    Savoir interpréter ces données complexes permet de résoudre des problèmes analytiques encore plus complexes pour l’entreprise. Savoir utiliser ces données permet de générer une valeur pour les entreprises.

    Comment devenir freelance data ?

    Vous êtes data scientist, ou data engineer et vous souhaitez devenir freelance data ? Un certain nombre de questions et de prérequis en plus de vos compétences sont importants à se poser avant de se lancer. Petit tour d’horizon.

    Expérience data scientist

    Avant de devenir freeelance data ou consultant indépendant data, il est préférable d’avoir une expérience en entreprise de 2 à 3 ans. Cette expérience va en effet vous permettre de maîtriser le monde de la data, comprendre les technologies autour du Big data et de saisir tous les enjeux du métier.

    Une fois que vous aurez de solides compétences, approuvées dans le métier, vous pourrez sans aucun problème devenir freelance data.

    Compétences data scientist

    Contrairement au data analyst, le data scientist ne se contente pas d’analyser les données, de les exploiter ou encore de les mettre en valeur. Il rentre en jeu dès que les données deviennent trop massives (big data) et qu’elles ne sont pas structurées (images, textes, vidéos, etc.). Il faut donc qu’il connaisse à la perfection l’entreprise et le domaine d’activité de son client.

    Il doit maîtriser les outils et méthodes de statistiques, de visualisation de données, les bases de données, rationnelles ou non, les outils de business intelligence. Le data scientist freelance doit avoir de solides compétences en machine learning ainsi qu’en développement, le minimum étant Phyton & R.

    Pour devenir freelance data et spécifiquement data scientist, il faudra aussi maîtriser les outils tels que SQL, Spark et Hadoop.

    Pourquoi devenir freelance data scientist ?

    Le data scientist freelance va accompagner son client tout au long du processus de sa mission. C’est pourquoi il est très important qu’il soit à l’aise et compétent en communication, afin de rendre accessible et lisible, les données qu’il va analyser.

    Le data scientist freelance accompagne son client sur les problématiques techniques, autour de la data qu’il rencontre. Au cours de sa mission, il va pouvoir :

    • Réaliser des analyses orientées business (comportement client, segment utilisateur, performance e-commerce, rétention, acquisition, repeat business, etc.)
    • Construire des algorithmes prédictifs en utilisant la technologie de Machine Learning c’est-à-dire Phyton & R, Pandas, Numphys… et aussi de Deep Learning tels que Caffe, Theano, Tensorflow
    • Construire des modèles de recommandations hybrid, item-based ou user-based
    • Déployer des modèles de data science poussée comme optimasion, traitement d’images, clustering

    Tarif freelance data scientist

    Beaucoup de critères rentrent en compte pour connaître le tjm d’un freelance data scientist. Tout d’abord, en fonction de sa localité géographique, le tarif sera différent ainsi que des outils qu’il maîtrise. Voyons ensemble un aperçu du data scientist freelance salaire :

    • tjm data scientist ayant une expérience de 0-2 ans : 300 €
    • tjm data scientist ayant une expérience de 2-7 ans 400 €
    • tjm freelance data scientist ayant une expérience 7 ans + : 530 €

    Si le data scientist maîtrise :

    Ces tarifs ne prennent pas en considération la localité du data scientist freelance. Paris reste la ville la plus chère.

    Comment trouver une mission en data science ?

    Comme pour tout freelance informatique, la base pour trouver des clients, c’est d’activer son réseau professionnel. Vos premiers clients viendront de votre réseau et ensuite, si vous faites un travail irréprochable, des recommandations de votre réseau. Lire notre article sur la nécessité d’avoir un bon profil professionnel sur Linkedin quand on est freelance informatique.

    Pensez aussi à être sur plusieurs ou une plateforme freelance data science.

    N’hésitez pas à nous contacter si vous êtes freelance data analyst, freelance data engineer ou freelance data scientist. Nous sélections les meilleurs freelance informatiques et nous vous mettons en relation avec les entreprises qui recrutent.

    J’espère que cet article répond à une partie des questions que vous pouvez vous poser quand si vous souhaitez devenir freelance data. Nous nous sommes concentrés sur le métier de data scientist, qui est le métier le plus demandé et recherché, même si les métiers de la data restent relativement récents.

    Nous espérons avoir éclairci certains aspects flous autour de ces métiers très pointus et techniques. Si vous voulez d’autres renseignements sur ces métiers, n’hésitez pas à nous poser toutes vos questions en commentaire.

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