Tout ce qu'il faut savoir sur le métier de data scientist
Le métier de data scientist s’est développé récemment. Toutefois, il occupe un rôle primordial dans l’amélioration des compétences d’une entreprise.
Un data scientist se spécialise dans la modélisation, l’analyse et l’exploitation de flux de données et des données de l’entreprise. Il procède à des études statistiques et élabore des algorithmes afin d’aider l’entreprise à la prise de décision à partir des éventualités de son activité.
Les fonctions d’un data scientist
Les principales missions d’un data scientist sont les suivantes :
- Recueil de données non structurées venant de différentes sources
- Détermination des outils d’analyse
- Organisation et structuration des données effectives
- Stockage de données pour une exploitation ultérieure
- Traitement des données par des analyses et des études statistiques
- Extractions des informations pertinentes
- Visualisation des données pour faciliter la lecture et la compréhension des informations obtenues. Création de tableaux de bord, de diagrammes, de cartes ou de graphiques.
- Élaboration des big data
- Préparation des rapports à communiquer aux dirigeants ou responsables de l’entreprise
- Manipulation de données
- Suggestion de stratégie data driven et présentation des solutions qui correspondent à des problèmes donnés ou des défis.
Les secteurs dans lesquels un data scientist exerce son métier
Un data scientist se trouve au niveau de la direction des Systèmes d’information d’une entreprise. Vu l’impact direct de ses fonctions sur l’activité globale de cette dernière, il travaille de près avec les secteurs de la finance, du marketing, du commerce et de la grande distribution.
Cependant, il peut aussi être d’une grande utilité dans l’informatique, la télécommunication, l’assurance, la banque, la logistique, la manufacture, le transport, la santé et l’administration publique.
Comment devenir un data scientist ?
Un profil bien défini est requis pour devenir un data scientist. Le métier impose des formations spécialisées en :
- Mathématiques : des méthodes statistiques, des modèles analytiques complexes, une connaissance avancée en probabilités.
- Informatique : maîtrise des langages de programmation, des algorithmes d’apprentissage automatique comme la Machine Learning.
- Marketing, économie et management : connaissance des langages de bases de données, des outils de data management.
En plus de ces formations, il existe des compétences indispensables pour la bonne exécution de la fonction. Elles sont les suivantes :
- Une capacité d’organiser des données massives
- Un esprit d’analyse
- Maîtrise des outils de Web analyse, des logiciels
- Être force de proposition pour la résolution des problèmes
- Des connaissances de base en gestion de l’entreprise
- Des compétences en gestion de projet
- Une bonne capacité de communication
- Une bonne connaissance de l’anglais.
Les avantages d'exercer le métier de data scientist en indépendant
Le métier de data scientist peut être exercé en étant salarié dans une entreprise. Par ailleurs, il existe un grand nombre de data scientist en indépendant. Voici les avantages de se lancer en tant que freelance data scientist.
- Le métier est très recherché par les entreprises dans presque tous les secteurs d’activité. Il existe de nombreuses offres d’emploi. En faisant preuve de toutes les compétences requises, il est facile de trouver des clients.
- La liberté dans le choix de ses missions et dans la prise de décisions.
- Avoir un horaire de travail flexible.
- La possibilité de travailler sur une variété de projets et avec plus d’un client.
- Développement des compétences par le traitement de cas multiples.
- La réglementation pour l’exercice du métier en indépendant n’est pas complexe. Il suffit de choisir le statut de micro-entrepreneur ou d'auto-entrepreneur en remplissant un formulaire auprès de l’Urssaf.
- Après la soustraction des charges, la rémunération est plus intéressante, car elle est fixée selon la mission. Le revenu peut donc augmenter par l’augmentation du volume de travail.
- Un avantage considérable si le professionnel freelance collabore avec une société de portage. Il peut disposer d’un salaire mensuel en portage salarial et en même temps travailler avec ses propres clients.
Évaluation et calcul du TJM d’un data scientist freelance
Comme pour tous les freelancers, le calcul du TJM d’un data scientist en indépendant est basé sur le salaire mensuel brut, ajouté des frais professionnels, des charges et le tout divisé par le nombre de jours travaillés par mois. Cependant, l’évaluation de ce TJM doit prendre en compte les paramètres suivants.
- La zone géographique : le taux journalier moyen est plus élevé lorsque le consultant est localisé en ville en raison d’une forte demande, mais aussi d’une forte concurrence.
- L’expérience : ceci inclut les années d’expérience ainsi que la spécificité de l’expérience.
- Le niveau du data scientist : on qualifie les travailleurs indépendants selon les niveaux junior, confirmé, senior et expert. Plus le data scientist est de haut niveau, plus le TJM est élevé.
- La durée de la mission : une mission sur une période plus longue implique un TJM plus élevé.
Voici les TJM d’un data scientist du niveau junior à expert :
- Data scientist junior : 280 €
- Data scientist confirmé : 420 €
- Data scientist senior : 700 €
- Data scientist expert : 750 €
