Devenir data scientist freelance : Guide ultime !

Devenir data scientist freelance : Le résumé

Pourquoi devenir data scientist freelance ?

Un data scientist est un professionnel spécialisé dans l'analyse et l'interprétation de données complexes. Sa mission principale est de transformer les données brutes en informations pertinentes et exploitables qui peuvent aider à la prise de décision et à la résolution de problèmes spécifiques. Pour ce faire, il combine des compétences en statistiques, en mathématiques et en informatique, notamment dans les domaines de la science des données, de l'apprentissage automatique et de l'analyse de données.

L'autonomie est souvent citée comme l'une des principales raisons pour lesquelles les professionnels choisissent le freelance. En tant que data scientist freelance, vous avez le contrôle sur les projets sur lesquels vous travaillez, les clients avec lesquels vous collaborez et, surtout, les méthodologies et outils que vous décidez d'utiliser.

La flexibilité des horaires est un autre avantage majeur. En tant que freelance, vous pouvez organiser votre travail autour de votre vie personnelle et non l'inverse. Cette flexibilité est particulièrement attrayante pour ceux qui cherchent un meilleur équilibre entre vie professionnelle et vie privée.

Le domaine de la science des données est en pleine expansion. Selon le rapport du World Economic Forum, "The Future of Jobs Report 2020", les rôles dans le domaine de l'analyse de données et de l'intelligence artificielle font partie des emplois en plus forte croissance. Les entreprises, grandes et petites, reconnaissent l'importance des données pour prendre des décisions éclairées, optimiser leurs opérations et innover dans leurs offres de produits et services.

Quelles compétences et formations sont nécessaires pour devenir data scientist freelance ?

Il est utile d'avoir une base solide dans plusieurs domaines clés ainsi que des compétences techniques spécifiques pour devenir data scientist :

Formation académique

Une formation solide en mathématiques, statistiques, informatique, ou dans un domaine connexe est essentielle. Ces fondements permettent de comprendre les principes sous-jacents aux techniques de science des données et d'aborder les problèmes de manière analytique et méthodique. Que ce soit par des études formelles (comme un bachelor ou un master) ou de manière autodidacte, l'acquisition de connaissances approfondies dans ces domaines n'est pas négligeable.

Compétences en programmation

Python est particulièrement populaire dans le domaine de la science des données pour sa simplicité d'utilisation et sa vaste bibliothèque de ressources pour l'analyse de données, le machine learning, et la visualisation de données (par exemple, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn). R est également très utilisé, surtout pour les analyses statistiques complexes et la visualisation de données.

Machine learning

La connaissance des principes et des algorithmes de machine learning inclut à la fois l'apprentissage supervisé et non supervisé, ainsi que la compréhension des concepts tels que la validation croisée, le surapprentissage (overfitting) et le sous apprentissage (underfitting). La capacité à appliquer ces méthodes pour résoudre des problèmes réels est un atout majeur !!

Visualisation de données

La maîtrise d'outils et de bibliothèques tels que Matplotlib, Seaborn pour Python ou ggplot2 pour R permet de créer des visualisations claires et informatives qui peuvent aider les clients à comprendre les insights extraits des données.

Certifications et formation continue

Des certifications telles que le Certified Analytics Professional (CAP) ou des cours spécifiques sur des plateformes d'apprentissage en ligne comme Coursera, edX, ou DataCamp peuvent renforcer votre profil.

Projets personnels et portfolio

Un portfolio de projets bien documenté peut servir de preuve concrète de vos compétences et de votre expérience. Il peut s'agir de projets académiques, de contributions à des projets open source, de compétitions sur des plateformes comme Kaggle, ou de travaux freelance précédents. Ces projets permettent non seulement de montrer vos compétences techniques mais aussi votre capacité à résoudre des problèmes pratiques et à générer de la valeur à partir des données.

Comment faire pour devenir data scientist ? Les étapes clés

Choisir sa niche et spécialisation

Se spécialiser dans un domaine précis, comme la finance, le marketing ou la santé, peut vous aider à vous démarquer sur le marché très compétitif de la science des données. Une spécialisation permet de montrer votre expertise dans des problématiques spécifiques et d'attirer des clients cherchant des compétences particulières. Cela peut également vous aider à rester passionné et engagé dans votre travail en vous concentrant sur des secteurs qui vous intéressent personnellement.

Développer un réseau professionnel

La construction d'un réseau professionnel solide est essentielle pour trouver des clients et des projets en tant que freelance. Utilisez LinkedIn pour vous connecter avec d'autres professionnels de la data science, participez à des événements de l'industrie, et engagez-vous sur des plateformes spécifiques aux freelances. Ces activités augmentent votre visibilité et peuvent conduire à des recommandations et des opportunités de projets.

Fixer ses tarifs de data scientist freelance

Plus vous avez d'expérience pertinente, plus vous pouvez justifier un taux élevé. Prenez en compte non seulement votre expérience en tant que data scientist mais aussi toute expérience antérieure qui renforce votre compétence dans le domaine

Certaines spécialisations sont plus demandées ou nécessitent des compétences très pointues (par exemple, deep learning, NLP, data engineering), ce qui peut justifier un tarif plus élevé. Si vous êtes spécialisé dans un domaine niche ou très technique, cela doit se refléter dans votre tarification.

Dans votre calcul incluez tous les coûts associés à votre activité (logiciels, matériel, formation continue, assurances, cotisations sociales, etc.) ainsi que vos besoins de revenu net. Estimez le nombre de jours facturables par an pour ajuster votre TJM (tarif journalier moyen) en conséquence. Ensuite utilisez la formule suivante pour calculer votre TJM : (Coûts annuels + Revenu souhaité) / Nombre de jours facturables par an. Pour des projets de longue durée ou des clients réguliers, envisagez d'offrir un tarif légèrement réduit. Cela peut favoriser la fidélisation et assurer une source de revenu stable.

D'après les données fournies par le site malt.fr, le Tarif Jour Moyen pour un data scientist expérimenté travaillant en freelance s'élève à 737€. Cette statistique reflète la valeur croissante des compétences en data science sur le marché du travail indépendant, soulignant l'importance et la demande de ces experts dans divers secteurs d'activité.

Choisir le statut juridique approprié

La micro-entreprise est souvent privilégiée pour sa simplicité de gestion administrative et son régime fiscal avantageux, ce qui la rend idéale pour les activités à petite échelle ou les entrepreneurs souhaitant tester leur projet sans lourdeurs administratives. Mais vous pouvez vite atteindre les plafonds autorisés de chiffres d'affaires et dans ce cas une société sera plus adaptée.

Vous pouvez dès à présent tester notre simulateur de statut juridique pour vous aider à savoir quel est le statut le plus adapté à vos profil : 

Opter pour une société type SASU ou EURL permet de bénéficier d'une séparation claire entre le patrimoine personnel et professionnel, offrant une protection du patrimoine personnel de l'entrepreneur en cas de difficultés financières de l'entreprise. Ce choix est également préférable pour les projets avec de fortes ambitions de croissance ou nécessitant des investissements par exemple, car il facilite l'accès au financement et offre une plus grande flexibilité dans la gestion et l'optimisation des revenus.

Auto-Entrepreneur (Micro-Entreprise) :

Entrepreneur Individuel (EI) :

Entreprise Unipersonnelle à Responsabilité Limitée (EURL) :

Société par Actions Simplifiée Unipersonnelle (SASU) :

Avant de choisir un statut juridique, il est recommandé de consulter un professionnel, tel qu'un expert-comptable ou un conseiller juridique, pour évaluer vos besoins spécifiques et déterminer la forme juridique la plus appropriée pour votre activité de data scientist freelance. Swapn peut vous accompagner gratuitement dans le choix de votre statut juridique. 

Mettre en place une stratégie de marketing et de communication

Une présence en ligne active est indispensable pour attirer des clients. Développez votre marque personnelle à travers les réseaux sociaux professionnels, les blogs, et les plateformes de freelance. Montrez votre expertise en partageant des analyses, des études de cas, et en participant à des discussions dans votre domaine de spécialisation. Cela peut non seulement augmenter votre visibilité mais aussi établir votre crédibilité en tant qu'expert dans votre niche.

Quelles sont les aides pour se lancer en tant que data scientist freelance ?

Trois aides et dispositifs de soutien sont favorisés par les data scientist freelance en France afin de faciliter le démarrage de leur activité :

1. Le programme ACRE (Aide aux Créateurs et Repreneurs d'Entreprise) offre une exemption partielle des charges sociales pendant la première année d'activité, dans le but de simplifier le démarrage de nouvelles entreprises. Pendant leurs premiers mois d'activité, les travailleurs indépendants ont la possibilité de profiter d'un taux de cotisations sociales réduit. Selon certaines conditions liées au projet et à la situation du créateur, il est possible d'être éligible à l'ACRE.

2. ARE (Aide au Retour à l'Emploi) : Les demandeurs d'emploi qui souhaitent établir leur entreprise peuvent bénéficier de l'ARE (Aide au Retour à l'Emploi) sous certaines conditions, ce qui leur permet de bénéficier d'un soutien financier tout en développant leur activité.

3. L'ARCE offre aux bénéficiaires de l'ARE (Aide au Retour à l'Emploi) qui commencent ou reprennent une entreprise la possibilité de recevoir 60% des droits restants à l'ARE sous forme de capital versé en 2x (30% à la création et 30% 6mois après) ce qui facilite le financement du démarrage de leur activité.

Malgré qu'elles soient moins sollicitées par les freelances, d'autres aides existent lors de la création de votre entreprise tel que les subventions régionales ou encore le prêt d'honneur permettant de faciliter l'accès à un emprunt.

Pourquoi se former continuellement en tant que data scientist freelance ?

Le domaine de la science des données évolue à une vitesse vertigineuse, avec des avancées constantes en matière d'algorithme, de techniques de machine learning, de traitement de données volumineuses, et bien plus. Pour rester compétitif, il est essentiel de se tenir à jour avec les dernières technologies et méthodologies.

De plus, les clients recherchent des professionnels capables de fournir des solutions innovantes et efficaces. En vous formant continuellement, vous augmentez votre valeur sur le marché en offrant des compétences à jour et en avant-garde.

Enfin, la formation continue vous permet d'explorer de nouvelles niches et spécialisations, élargissant ainsi votre offre de services. Cela peut ouvrir de nouvelles opportunités et augmenter votre attractivité pour un éventail plus large de clients.

Quelles sont les difficultés rencontrées par les data scientists freelances ?

Trouver de nouveaux projets de manière régulière peut être chronophage et stressant. Il est donc nécessaire de développer des stratégies efficaces de marketing et de réseautage pour attirer et retenir les clients.

En outre, jongler avec plusieurs projets en même temps exige une excellente organisation et des compétences en gestion du temps. Cela peut être particulièrement difficile sans l'infrastructure de soutien qu'offre un emploi traditionnel.

D'ailleurs, comme mentionné précédemment, le champ de la science des données évolue très rapidement, ce qui nécessite un engagement constant envers l'apprentissage continu et le développement professionnel.

Quels outils et ressources sont indispensables pour un data scientist freelance ?

Les outils métiers pour un Data Scientist

1. MySQL pour la récupération de données

MySQL est un système de gestion de base de données relationnelle. Utilisez-le pour stocker, organiser et accéder efficacement à vos données. La récupération de données à partir de MySQL peut être réalisée à l'aide de requêtes SQL, permettant d'extraire des informations précises nécessaires pour votre analyse.

2. Plotly pour la visualisation de données

Plotly est une bibliothèque de visualisation de données qui supporte plusieurs langages de programmation, dont Python. Après avoir extrait vos données avec MySQL, utilisez Plotly pour créer des visualisations interactives et attrayantes. Cela peut vous aider à découvrir des tendances, des motifs et des insights dans vos données, ce qui est crucial pour la prise de décision et la présentation des résultats aux clients.

3. NLTK pour l'analyse des données textuelles

Natural Language Toolkit (NLTK) est une suite de bibliothèques et de programmes pour le traitement symbolique et statistique du langage naturel. Utilisez NLTK pour analyser des données textuelles, ce qui peut être particulièrement utile dans des projets impliquant le traitement du langage naturel (NLP), comme l'analyse des sentiments, la classification de textes, ou l'extraction d'entités nommées.

4. TensorFlow pour le modélisation

TensorFlow est un framework open-source pour le machine learning développé par Google. Après avoir préparé vos données et identifié les insights clés grâce aux étapes précédentes, utilisez TensorFlow pour construire, entraîner et évaluer des modèles de machine learning. Que ce soit pour de la classification, de la régression, ou même des réseaux de neurones profonds, TensorFlow offre la flexibilité nécessaire pour implémenter diverses architectures.

5. FastAPI pour le déploiement

FastAPI est un framework moderne, rapide (haute performance) pour la construction d'APIs avec Python 3.7+. Une fois que votre modèle est prêt et testé, utilisez FastAPI pour le déployer. Cela permet de créer une API web à travers laquelle les utilisateurs ou les clients peuvent interagir avec votre modèle de machine learning en temps réel.

Les outils de gestion pour un Data Scientist

Trello, Asana, et Jira : Ces outils de gestion de projet permettent de planifier, d'organiser et de suivre vos projets efficacement. Ils sont particulièrement utiles pour gérer des tâches multiples et respecter les délais.

GitHub : Pour les projets de développement, GitHub est essentiel pour le versionnage et la collaboration sur le code.

QuickBooks et FreshBooks : Ces outils de facturation sont conçus pour simplifier la facturation et la comptabilité, permettant aux freelances de gérer leurs finances plus efficacement.

Slack : Pour la communication avec les clients et les équipes de projet, Slack offre une plateforme centralisée qui facilite le partage d'informations et la collaboration en temps réel.

Tiime Invoice : Un outil de facturation en ligne spécialement conçu pour les freelances. Il permet de créer des devis et des factures professionnels, de suivre les paiements et d'organiser les finances de votre activité.

Tiime Business : Vous bénéficiez d'un compte bancaire professionnel qui vous donne accès à un IBAN français, à une carte bleue Mastercard sans frais cachés et sans commission.

Conseils d'experts pour réussir en tant que data scientist freelance

Une écoute active est essentielle pour comprendre précisément les besoins de vos clients, facilitant ainsi la prise de décision des solutions adaptées. La clarification de vos objectifs garantit que tous les aspects du projet sont bien définis et compris. Des mises à jour régulières sur l'avancement du projet renforcent la confiance en assurant une communication transparente.

En cas de problèmes, une gestion transparente et proactive renforce la confiance du client. Pour une gestion efficace, l'utilisation d'outils de projet est recommandée pour maintenir l'organisation et respecter les délais. Développer des compétences en négociation est un atout pour établir des tarifs équitables. Enfin, offrir un excellent service client peut fidéliser les clients et encourager les recommandations.

L'importance du personal branding pour un data scientist freelance

• LinkedIn : Maintenez un profil LinkedIn à jour et actif. Partagez vos réussites, vos certifications, et participez à des discussions pour améliorer votre visibilité.
• Twitter et autres plateformes : Partagez des insights, commentez les dernières tendances, et engagez-vous avec la communauté des data scientists.
• Création de contenu : Que ce soit à travers un blog, une chaîne YouTube, ou des webinaires, créer du contenu spécialisé montre votre expertise et peut attirer des clients potentiels.

Rester en veille permanente sur les nouveautés en science des données

• Suivez les leaders d'opinion : Des figures comme Andrew Ng, Cassie Kozyrkov, ou François Chollet partagent régulièrement des insights précieux.
• Participez à des conférences et webinaires : Des événements tels que NeurIPS, ICML, et O'Reilly Strata Data Conference sont d'excellentes opportunités pour se tenir au courant des dernières avancées.
• Formation continue : Des plateformes comme Coursera, edX, et Udacity offrent des cours pour rester à jour avec les dernières technologies et méthodologies.

Quel budget prévoir pour se lancer en tant que data scientist freelance ?

Le budget initial pour se lancer en tant que data scientist freelance peut varier de 3 000 € à 10 000 € selon l'équipement que vous possédez déjà, votre situation géographique, et le niveau d'investissement que vous êtes prêt à mettre dans la formation et le marketing. 

Matériel informatique

• Ordinateur : Un ordinateur puissant est essentiel pour le traitement de données volumineuses et l'exécution de modèles complexes. Selon la spécification, cela peut coûter entre 1 000 € et 3 000 €.
• Accessoires : Moniteurs supplémentaires, clavier, souris, et peut-être un support ergonomique peuvent améliorer votre efficacité. Prévoyez jusqu'à 500 € pour ces accessoires.

Logiciels spécialisés

• Environnements de développement : Des IDE tels que PyCharm ou RStudio peuvent avoir des versions payantes offrant des fonctionnalités supplémentaires. Le coût varie de 50 € à 200 € par an.
• Outils de data science et machine learning : Bien que beaucoup d'outils soient gratuits (TensorFlow, Scikit-Learn), certains logiciels ou plugins spécialisés peuvent être payants. Prévoyez un budget de 100 € à 500 €.

Formation continue

• Cours et certifications : Pour rester compétitif, investir dans des cours en ligne (Coursera, edX, DataCamp) ou des certifications peut être nécessaire. Les coûts varient largement mais prévoyez environ 500 € à 2 000 € par an pour la formation continue.

Marketing personnel et personal branding

• Site web : Créer un site web professionnel pour présenter votre portfolio peut coûter entre 100 € et 300 € pour le démarrage, plus les frais annuels d'hébergement (50 € à 100 €).
• Réseaux professionnels : La promotion sur LinkedIn est gratuite, mais investir dans des LinkedIn Premium peut augmenter votre visibilité (29,99 € à 59,99 € par mois).
• Matériel de marketing : Cartes de visite, brochures, ou logos professionnels conçus peuvent nécessiter un budget de 200 € à 500 €.

Inscription légale et comptabilité

• Statut juridique : Les coûts d'inscription légale sont autour de 250€.
• Logiciels de comptabilité : Tiime est conçu pour aider les petites et moyennes entreprises, ainsi que les entrepreneurs, à gérer leur comptabilité et leurs obligations administratives. Avec Tiime, bénéficiez d'une vision claire de votre santé financière à tout moment et simplifiez vos processus comptables de manière intuitive et sécurisée

Réserve pour imprévus

• Fonds d'urgence : Il est prudent d'avoir une réserve financière pour couvrir les périodes de démarrage lent ou les imprévus. Prévoyez un fonds d'urgence pouvant couvrir 3 à 6 mois de vos dépenses courantes.

FAQ sur le métier de data scientist freelance

Data scientist freelance, quel statut choisir ?

Le choix du statut juridique pour un vidéaste dépend de divers facteurs tels que la structure de son activité, ses objectifs à long terme et ses préférences personnelles. Les options courantes incluent l'auto-entreprise, l'EURL (Entreprise Unipersonnelle à Responsabilité Limitée) ou la SASU (Société par Actions Simplifiée Unipersonnelle)

Quel est le salaire d'un data scientist ?

Débutants : Les data scientists en début de carrière peuvent s'attendre à un salaire annuel compris entre 50 000 € et 70 000 € dans de nombreuses régions, bien que ce montant puisse être plus élevé dans des zones à coût de vie élevé ou pour des spécialisations très demandées.

Intermédiaires : Avec quelques années d'expérience, une spécialisation ou des compétences techniques avancées, le salaire peut augmenter pour se situer entre 70 000 € et 120 000 €.

Experts : Les data scientists très expérimentés, en particulier ceux qui occupent des postes de senior ou qui ont une expertise dans des niches hautement spécialisées, peuvent voir leur salaire dépasser 120 000 €, avec des cas allant jusqu'à 150 000 € ou plus.

Quelle est la différence entre un data analyst et un data scientist ?

Un data analyst est comme un enquêteur qui examine les données existantes pour découvrir ce qui s'est passé dans le passé, en identifiant les tendances et en fournissant des informations pour aider à la prise de décision.

Un data scientist est plutôt comme un prévisionniste qui utilise des modèles mathématiques et des algorithmes avancés pour prédire ce qui pourrait se produire à l'avenir, en se basant sur les données passées et présentes, et en résolvant des problèmes complexes.

Quelles sont les meilleures plateformes pour trouver des missions en tant que data scientist freelance ?

1. Upwork : Upwork est l'une des plus grandes plateformes de freelancing, offrant une variété de projets en science des données. Les freelances peuvent créer un profil détaillé mettant en valeur leurs compétences et leur expérience, puis postuler à des projets qui correspondent à leurs spécialités.

2. Freelancer : Similaire à Upwork, Freelancer propose une gamme de projets de science des données pour les freelances. La plateforme permet aux utilisateurs de soumettre des offres sur des projets qui correspondent à leurs compétences et à leurs intérêts.

3. Toptal : Toptal se concentre sur le recrutement de freelances de haute qualité dans différents domaines, y compris la science des données. Les candidats doivent passer par un processus de sélection rigoureux, mais une fois acceptés, ils ont accès à des projets haut de gamme et bien rémunérés.

4. Kaggle : Kaggle est une plateforme spécialisée dans les compétitions de science des données, mais elle propose également des projets de consulting et des opportunités de collaboration. Participer à des compétitions ou contribuer à des projets open source sur Kaggle peut aider à établir une réputation et à attirer des clients potentiels.

5. LinkedIn : LinkedIn est un outil puissant pour le réseautage professionnel. Les freelances en science des données peuvent rejoindre des groupes spécialisés, publier du contenu pertinent, et établir des connexions avec des recruteurs et des clients potentiels.