Diplômé d'une licence d'histoire et d'un master en patrimoine numérique, Freddy est rédacteur web depuis 2 ans, spécialisé dans les sujets liés au droit du travail, aux ressources humaines et à la paie.
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Dans un monde professionnel de plus en plus digitalisé, le Data Scientist apparaît comme une figure incontournable au sein des organisations. En effet, les résultats de ses missions sont utilisés à des fins stratégiques.
Ce professionnel du domaine informatique peut choisir d’exercer de manière indépendante. En optant pour une fonction de consultant externe aux entreprises, il fait face à plusieurs types de statuts. Parmi eux, on retrouve le régime du portage salarial. Adopter ce statut hybride, alliant indépendance et salariat, est une aubaine pour le Data Scientist. Zoom sur ce métier et les opportunités offertes par le portage salarial.
Devenir Data Scientist en freelance
Aimer manier les chiffres est indispensable pour exercer la profession de Data Scientist. Au-delà d’un esprit mathématique, ce professionnel du digital doit saisir rapidement les enjeux pour lesquels il est sollicité.
Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?
Un Data Scientist est un spécialiste des chiffres, des statistiques et des programmes informatiques. Il est chargé de traiter les différentes données d’une entreprise pour en extraire les informations susceptibles de l’aider dans sa prise de décisions stratégiques ou opérationnelles.
Son travail l’amène ainsi à faire des croisements de données émanant de différentes sources numériques comme des smartphones ou le réseau web. À partir de toutes les informations recueillies, le Data Scientist doit concevoir des modèles et algorithmes pour collecter, stocker, traiter et restituer les données.
Il doit notamment mener les tâches suivantes :
traduire un problème business en problème mathématiques/statistiques ;
trouver les sources de données pertinentes ;
proposer des recommandations ;
concevoir des « entrepôts de données » (datawarehouse).
Des entreprises d’horizon très variées sollicitent l’aide de ce professionnel afin de mesurer les tendances d’achat ou de consommation des consommateurs. Le rôle du Data Scientist est donc crucial pour définir le profil type d’une cible.
Quelles sont les compétences nécessaires pour devenir un Data Scientist freelance ?
En plus d’aimer les chiffres, le Data Scientist doit disposer d’une expertise dans les domaines de l’informatique et des statistiques. Il doit également savoir faire usage de bases de données et avoir une bonne pratique de la gestion de projet.
De plus, ce métier nécessite des qualités de rigueur et d’organisation afin de mener un suivi précis et rigoureux des données. Le Data Scientist doit aussi avoir le sens de la confidentialité, car il est amené à traiter des données sensibles et stratégiques. En outre, au cours de ses missions, il doit faire preuve d’esprit de synthèse.
Quelle est la formation requise pour devenir Data Scientist ?
Pour devenir Data Scientist, il faut avoir un Bac + 4 ou un Bac + 5 dans le domaine de l’informatique, des statistiques, du management ou du marketing. Un niveau Bac +3 permet de démarrer en tant qu’assistant avant d’évoluer pleinement sur le métier.
Les formations spécialisées en big data restent encore peu nombreuses, mais elles se développent de plus en plus pour faire face à la demande des entreprises. Au niveau Bac + 3, on peut citer l’exemple de la Licence professionnelle métiers de l’informatique : systèmes d’information et gestion de données. Niveau Bac +5, le Master MIAGE (méthodes informatiques appliquées à la gestion des entreprises) forme à ce métier.
Quelle est la rémunération moyenne d’un Data Scientist ?
D’après le baromètre Malt, qui recense sur sa plateforme plus de 6000 Data Scientist freelance, le tarif moyen journalier (TMJ) d’un Data Scientist expérimenté (ayant au moins 7 ans d’expérience) s’élève à 603 €. Ce tarif descend à 466 € pour un professionnel ayant entre 2 et 7 ans d’expérience. Quant au TMJ d’un débutant, il s’établit à 315 €.
En plus du niveau d’expérience, d’autres critères font varier la rémunération du Data Scientist. Parmi eux, on retrouve :
le type de mission réalisée. Le Data Scientist peut être sollicité pour une mission de longue durée ou pour un besoin ponctuel. Dans ce cas, la base de tarification sera différente. La complexité de la ou les tâche(s) demandée(s) sera aussi prise en compte pour déterminer le tarif d’une mission ;
le niveau d’expertise. Le Data Scientist peut mettre en avant son expertise dans un domaine bien précis pour justifier des tarifs élevés. De la même manière, des entreprises sont prêtes à payer plus cher pour obtenir les services d’un professionnel qui est expert dans leur domaine d’activité ;
le lieu d’exercice. L’implantation géographique a aussi un impact sur la rémunération. Les entreprises parisiennes sont reconnues pour proposer une rémunération plus élevée que celles qui sont implantées en Province ;
la taille de l’entreprise cliente. Le budget alloué pour recourir aux services d’un Data Scientist dépend également de ce critère.
Devenir un Data Scientist en portage salarial
En choisissant la voie de l’indépendance, le Data Scientist choisit d’exercer son activité librement. Si différents statuts lui permettent de sauter le pas, la solution du portage salarial peut se présenter comme la plus pertinente.
Les différents statuts pour être un Data Scientist en freelance
Il existe 4 statuts différents pour exercer la fonction de Data Scientist :
le statut d’auto-entrepreneur. C’est le régime qui nécessite le moins de démarches pour être à son compte. Une simple inscription en ligne permet de devenir auto-entrepreneur. En optant pour ce statut, l’indépendant ne peut pas dépasser un plafond de chiffre d’affaires annuel, fixé en 2021 à 72b600 €, pour une activité de consulting comme c’est le cas pour un Data Scientist ;
le statut d’entreprise individuelle à responsabilité limitée (EIRL). Ce statut offre au freelance la possibilité de séparer ses biens personnels de son activité en déclarant un patrimoine d’affectation professionnel. Cela lui permet ainsi d’avoir une responsabilité limitée ;
la société par actions simplifiée unipersonnelle (SASU). En créant une SASU, le freelance devient le patron d’une société dans laquelle il est le seul et unique associé. La production de statuts et la constitution d’un capital social sont des démarches obligatoires pour créer ce type de structure ;
l’entreprise unipersonnelle à responsabilité limitée (EURL). Ce régime permet aussi de monter sa propre société. Là encore, l’indépendant devra produire des statuts et constituer un capital social ;
le portage salarial. Ce statut permet à l’indépendant de s’offrir une réelle liberté dans ses missions quotidiennes tout en profitant des atouts offerts par le statut de salarié d’une entreprise de portage salarial. En plus d’être affilié au régime général de la Sécurité Sociale et de continuer à cotiser pour la retraite et le chômage, le salarié porté n’a pas à gérer les déclarations fiscales et autres tâches administratives liées à son activité. Elles sont prises en charge par la société de portage.
Les avantages du portage salarial pour un Data Scientist
Le Data Scientist gagne à rejoindre une société de portage salarial. On note plusieurs atouts comme les suivants :
une meilleure productivité. Sans la contrainte de s’occuper de la gestion administrative de son activité, le Data Scientist est libre de passer toutes ses heures de travail sur ses missions, qui demandent beaucoup de rigueur et de concentration ;
la possibilité de diversifier son réseau. Grâce au réseau offert par sa société de portage, le Data Scientist peut espérer étoffer son cercle professionnel et ainsi avoir des opportunités professionnelles plus larges, notamment dans des secteurs dans lesquels il souhaite évoluer ;
un soutien dans son activité. Être salarié porté lui permet aussi de bénéficier d’un soutien. En effet, beaucoup de sociétés de portage salarial proposent des formations afin d’aider leurs salariés à acquérir les meilleures techniques pour réussir leur plongée dans le monde du consulting. Ces formations axées sur le marketing sont idéales pour apprendre à bien prospecter et ainsi développer son activité ;
un test avant le grand saut de l’entrepreneuriat en solo. Démarrer en tant que salarié porté permet au Data Scientist ayant l’ambition de créer sa propre société de consulting en stratégie de tester ce projet.
