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Devenir freelance data scientist : les clés pour démarrer une activité indépendante dans la data science

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Écrit par Guillaume

Publié le 22/03/2022

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Vous avez l’expertise nécessaire pour vous lancer dans la data science en tant que freelance ? Comme tous les métiers relatifs aux données, celui de data scientist est très recherché par les entreprises… d’autant plus que les bons profils sont rares, et leurs compétences précieuses ! Voilà pourquoi, depuis quelques années, ce profil freelance s’arrache. Néanmoins, devenir freelance data scientist suppose de justifier de compétences techniques précises et d’une solide expérience. De plus, le data scientist freelance doit choisir un statut juridique pour encadrer son activité et commencer à démarcher ses clients. Faisons le point sur ce métier en vogue et sur ce qu’il faut savoir pour exercer comme data scientist indépendant.

Qu’est-ce qu’un data scientist indépendant ?

Les métiers de la donnée sont complexes, et la variété des dénominations (data scientist, data analyst, data engineer et bien d’autres) tend à rendre les choses plus complexes encore.

En substance, le data scientist est un expert dans l’analyse des données. Il exploite celles-ci pour le compte d’une entreprise, afin de les comprendre, de les structurer, de les interpréter et, au final, d’en tirer de la valeur. Les données en question sont collectées, le plus souvent, auprès des clients. Les entreprises cherchent ainsi à approfondir leur connaissance de leur domaine d’activité, de leurs clients et de leurs prospects, dans le but de mettre en place des actions de marketing et de communication adaptées, mais aussi de prendre des décisions stratégiques.

Le métier de data scientist se distingue toutefois des autres professions de la donnée par l’ampleur des tâches à accomplir. En effet, les data scientists sont des spécialistes des données à grande échelle – ce qu’on appelle le Big Data – en particulier lorsqu’elles nécessitent d’être structurées et « nettoyées » (data cleansing). De sorte que le data scientist est à la fois un data analyst (qui interroge les données pour en tirer des rapports et des visualisations graphiques) et un data engineer (un expert en développement applicatif capable de créer des systèmes d’analyse du Big Data).

Ainsi, devenir freelance data scientist c’est exercer en toute indépendance le métier le plus élevé (et l’un des plus complexes) dans la hiérarchie des professions de la data science.

Comment devenir freelance data scientist ?

Vous l’aurez compris : pour devenir freelance data scientist, il est indispensable de savoir collecter, structurer et analyser les données issues du Big Data, de pouvoir mettre au point les outils adéquats, et de tirer de cette data les informations pertinentes à communiquer aux entreprises clientes. Ce qui suppose de justifier de compétences diverses :

  • statistiques,

  • mathématiques,

  • gestion de données non structurées,

  • intelligence artificielle (machine learning, deep learning),

  • outils d’analyse (issus d’un langage SAS ou R),

  • langages de programmation (Python, Java, Perl, C/C++).

Le métier de data scientist étant récent, il n’existe pas de formation dédiée, ni de diplôme spécifique. Pour devenir freelance data scientist, vous devez compter sur une formation en analyse statistique, en programmation informatique, en business intelligence ou en actuariat, et surtout sur une solide expérience professionnelle. En outre, les entreprises font souvent appel à des freelances qui connaissent bien leur domaine d’activité, et donc leurs enjeux.

Quant aux qualités requises pour devenir freelance data scientist, il faut être curieux et créatif, avoir un certain talent pour vulgariser les résultats d’analyses et pour les communiquer de façon claire aux personnes concernées dans l’entreprise, être à l’écoute, et faire preuve d’initiative.

Pourquoi démarrer une activité comme freelance data scientist ?

Les raisons de devenir freelance data scientist sont nombreuses. Citons : l’autonomie dans le choix des entreprises clientes et des missions, la possibilité de fixer ses honoraires et de toucher la rémunération souhaitée, la liberté totale quant à la gestion de son emploi du temps, l’opportunité de travailler de n’importe où (chez le client, à domicile, depuis un espace de coworking) et la satisfaction d’être son propre patron.

Pour autant, le statut de travailleur indépendant s’accompagne de multiples obligations. Devenir freelance data scientist, c’est aussi chercher ses propres clients, négocier les modalités de ses prestations, gérer le processus de facturation et de relance, remplir des formalités administratives, s’acquitter de charges sociales et de taxes, choisir une protection sociale complémentaire adaptée, et bien d’autres.

Ainsi, devenir freelance data scientist, c’est à la fois exercer son métier et gérer son activité professionnelle dans tous ses aspects. Une contrainte qui touche tous les freelances : peu importe que vous envisagiez de vous lancer comme comptable ou de devenir maquilleuse freelance, il y a toujours cette dimension à prendre en compte.

Quel statut juridique choisir pour devenir data scientist indépendant ?

La question du statut juridique est incontournable. Si vous souhaitez devenir freelance data scientist, vous devez donner un cadre légal à votre activité. La bonne nouvelle, c’est que vous avez le choix ! Faisons le tour des possibilités.

  • La micro-entreprise est une forme d’entreprise individuelle bénéficiant d’un régime social et fiscal simplifié. C’est un statut facile d’accès, très rapide à créer, avec des formalités réduites et des charges sociales proportionnelles au chiffre d’affaires réalisé. C’est donc un excellent levier pour devenir freelance data scientist et faire profiter les entreprises de vos talents en analyse de données. À ceci près qu’il faut tenir compte d’une protection sociale limitée et de bénéfices plafonnés (72 500 € par an). L’entreprise individuelle est la forme « classique » de la micro-entreprise et offre les mêmes avantages, mais sans les plafonds de revenus. De plus, en optant pour l’entreprise individuelle à responsabilité limitée, vous pouvez séparer votre patrimoine personnel de votre patrimoine professionnel, pour plus de sécurité.

  • La société unipersonnelle est une forme d’entreprise comptant un seul associé. Idéal pour créer une structure amenée à évoluer, offrant des avantages attrayants (à l’image d’une protection sociale presque identique à celle d’un salarié dans le cadre d’une SASU), ce statut se caractérise toutefois par une plus grande complexité administrative, par des formalités de création d’entreprise lourdes et coûteuses, et par l’obligation de recourir aux services d’un comptable.

  • Le portage salarial est un statut à mi-chemin entre l’indépendance et le salariat. Le salarié porté signe un contrat de travail avec une société de portage, gère ses missions en toute autonomie, délègue ses démarches administratives et sa facturation à l’entreprise qui l’embauche, et touche un salaire mensuel calculé sur la base du chiffre d’affaires réalisé. En parallèle, il jouit de la même couverture sociale qu’un salarié lambda. Autant d’avantages qui font du portage salarial un excellent support pour devenir freelance data scientist et tester le marché.

Comment fixer ses tarifs comme data scientist freelance ?

Autre point important pour devenir freelance data scientist : la question de la rémunération. Par définition, un professionnel indépendant a la possibilité de fixer lui-même ses tarifs, donc de toucher la rémunération qui lui convient. Sauf que, bien entendu, plusieurs paramètres influent sur vos honoraires en tant que freelance :

  • vos compétences (un profil « data scientist python » peut valoir plus cher qu’un profil spécialisé dans un autre langage de programmation, par exemple),

  • votre expérience professionnelle, 

  • l’état du marché dans votre zone géographique (les freelances en data science situés en région parisienne sont les mieux rémunérés),

  • les charges dont vous êtes redevable en fonction de votre statut juridique.

Il faut savoir que les salaires des data scientists sont élevés : un salarié débutant démarre à 40 000 € bruts. En freelance, ce salaire peut être multiplié par deux. Ce qui en fait l’un des métiers les mieux rémunérés du Big Data. Pour trois raisons : les profils compétents sont rares, l’expertise exigée est ultra-pointue, et l’absence de formation dédiée fait que les profils adaptés sont difficiles à dénicher.

Ainsi, le tarif journalier moyen d’un data scientist indépendant oscille entre 600 € et 1 200 €. Ce tarif doit néanmoins être modulé en fonction de la mission et de sa durée, le data scientist intervenant souvent plusieurs semaines ou plusieurs mois pour le compte du même client. Ce sont autant de facteurs à prendre en compte pour devenir freelance data scientist.

Comment mettre en avant son profil freelance de data scientist ?

Les métiers de la donnée ont beau être très recherchés, il reste indispensable pour un freelance de se faire voir des clients potentiels. N’oubliez pas que devenir freelance data scientist implique de trouver vos propres missions, donc de prospecter sur le marché du travail. Pour cela, vous pouvez :

  • Activer votre réseau professionnel, qu’il s’agisse d’anciens camarades de formation, de clients pour lesquels vous avez effectué des prestations lorsque vous étiez salarié, ou de vos collègues au sein l’espace de coworking où vous travaillez. 

  • Vous inscrire sur des plateformes freelances : des outils très consultés par les entreprises, mais où la concurrence peut s’avérer rude pour les nouveaux arrivants.

  • Développer votre visibilité web. Mettez vos compétences et votre expérience en valeur sur la Toile : site web professionnel, blog dédié au domaine de la data science, présence sur les réseaux sociaux – tels sont les trois leviers qui vous aideront à vous faire connaître et à devenir incontournable dans votre profession.

Vous avez toutes les cartes en main pour démarrer votre activité de data scientist freelance !

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