Data Scientist : comment se lancer en freelance ?

Quelles sont les missions d'un Data Scientist en freelance ?

Comme le Data Scientist salarié, le Data Scientist en freelance est chargé de traiter et de valoriser les données de l’entreprise pour laquelle il travaille. Il réalise donc les mêmes missions que son collègue, bien qu’il soit souvent amené à intervenir sur des missions plus brèves, allant de plusieurs mois pour remplacer un salarié à quelques semaines pour effectuer une mission ponctuelle avec un objectif très précis.

 Au quotidien, voici les grandes missions d’un Data Scientist en freelance :

• Mener une fouille de données appelée Data Mining pour extraire et collecter les informations les plus pertinentes selon les objectifs à atteindre
• Structurer et intégrer les contenus dans des bases de données pour les rendre utilisables
• Examiner la Data avec des outils d’analyse performants pour en tirer des suggestions utiles aux prises de décisions
• Élaborer et opérationnaliser des algorithmes de Machine Learning et Deep Learning pour optimiser une tâche ou un processus donné
• Assurer une veille technologique et présenter les actualités du secteur de la Data aux professionnels concernés

Quels sont les avantages à se lancer en tant qu’indépendant pour un Data Scientist ?

Il existe de nombreux avantages à se lancer en tant qu’indépendant lorsque l’on est Data Scientist. Voici une liste des bénéfices les plus souvent relevés pour ces professionnels :

• Vous avez la liberté de choisir vos projets et vos clients. En tant que freelance vous êtes votre propre patron ! Vous avez donc la liberté de décider sur quoi, pour qui, quand et comment vous travaillez, de quoi amener une plus grande diversité dans vos projets.
• Vous gagnez en flexibilité dans votre emploi du temps. Vous vous organisez en toute autonomie, ce qui vous permet de gérer les urgences ou les imprévus côté pro tout en vous laissant libre d’organiser votre vie personnelle comme vous l’entendez.
• Vous pouvez développer vos compétences professionnelles plus rapidement et plus efficacement que si vous étiez employé. Vous n’avez pas de contraintes de formation ou de pression hiérarchique, ce qui vous permet de dégager du temps pour découvrir d’autres domaines ou vous spécialiser dans ceux qui vous passionnent.
• Vous négociez plus facilement le tarif de vos missions. En tant qu’indépendant, vous gagnez plus rapidement en expérience, ce qui vous permet d’adapter votre TJM en conséquence.
  

Malgré tous ces avantages, il faut citer deux inconvénients majeurs au statut d’indépendant en Data Science : l’instabilité des revenus, qui dépendent essentiellement du carnet de contacts du freelance, et la nécessaire gestion comptable et administrative de son activité.

Combien gagne un Data Scientist en freelance ?

Un Data Scientist en freelance confirmé gagne en moyenne 550€ par jour travaillé en 2024.

Attention, ce montant indicatif correspond au Taux Journalier Moyen (TJM) des Data Scientists freelance et n’est pas comparable à la rémunération brute d’un salarié. Il s’agit en réalité du montant facturé au client avant charges sociales, prélèvements obligatoires et frais éventuels.

Cette somme est amenée à varier en fonction de nombreux facteurs comme :

1. Les compétences et l'expérience du Data Scientist
2. Le secteur d'activité dans lequel ce dernier exerce
3. Le nombre d'heures travaillées ainsi que la charge de travail
4. Le type de mission ou de projet réalisé
5. La région géographique et la distance parcourue
6. Le nombre de professionnels avec lequel le freelance travaille

Comment se lancer en tant qu’indépendant ?

Quelles étapes faut-il suivre ?

Il y a différentes étapes à accomplir avant de pouvoir créer sa société et se lancer en tant que data scientist indépendant. Les voici : 

• Le choix du statut juridique : Selon la nature de votre activité et vos besoins, vous devrez choisir un statut juridique adapté (SAS, SARL, EURL,SASU ou bien micro-entreprise).
• Détermination du capital social : Fixation du montant initial nécessaire pour démarrer l'entreprise.
• La rédaction des statuts : Il s'agit du document qui définit les règles de fonctionnement de la société.
• L’ouverture d'un compte bancaire professionnel : Pour y déposer le capital social de la société.
• L’immatriculation de la société : Cela se fait auprès de la Chambre de Commerce et d'Industrie ou de la Chambre des Métiers et de l'Artisanat selon l'activité.
• La publication d'une annonce légale : Pour informer de la création de votre société.
• L’obtention du numéro SIRET : Une fois votre société immatriculée, vous recevrez un numéro SIRET.
• L’affiliation aux organismes sociaux : Pour la protection sociale du dirigeant et des éventuels salariés.

Chaque étape, qu'il s'agisse de la rédaction des statuts ou de l'obtention du numéro SIRET, est essentielle pour établir une base solide pour votre société. Il est tout à fait possible de se faire accompagner par des spécialistes tel que des experts-comptables, des cabinets d’avocats ou même des legaltechs pour sa création de société afin de bénéficier de conseils et de soutiens dans la réalisation de l’ensemble des démarches.

Quelles compétences et qualités sont requises ?

Les compétences et qualités d’un bon Data Scientist en freelance sont les mêmes que celles d’un Data Scientist salarié en entreprise. La seule différence que l’on peut relever est une exigence souvent plus importante au niveau de l’organisation de son travail : comme il est seul, cet indépendant doit savoir être discipliné afin de réaliser ses différentes missions.

Quel statut choisir pour devenir Data Scientist en freelance ?

Le choix de votre statut freelance est stratégique lorsque vous vous lancez à votre compte ! En France, vous avez le choix entre plusieurs statuts juridiques : le statut de micro-entrepreneur, l'entreprise individuelle à responsabilité limitée (EIRL) ou non (EI), la société unipersonnelle (EURL/SARL, SASU/SAS) ou le portage salarial.

Le choix de votre statut de freelance dépend donc de plusieurs facteurs qu’il est important de prendre en compte, même si le plus important reste le chiffre d'affaires attendu. En effet, si le statut de micro-entrepreneur est très avantageux en France en termes de fiscalité et de formalités administratives, la limite de chiffre d'affaires annuel est de 77 700€.‍

Comment trouver ses premiers clients ?

Le premier challenge pour un Data Scientist freelance est de trouver ses premiers clients. Pour ce faire, il peut s’inscrire à des plateformes en ligne comme Freelance informatique, conçues pour les travailleurs indépendants  afin de proposer ses missions, ses dates et ses tarifs. L’idéal est de créer sur ces sites un portfolio personnalisé afin de montrer à ses futurs clients les différents Projets Data déjà réalisés et ainsi mettre en avant ses compétences métier.

D’autres sites plus généralistes, comme des réseaux sociaux de type LinkedIn permettent de travailler son réseau professionnel en échangeant avec d’autres freelances. Bien que concurrents, beaucoup d’experts discutent assez librement de leurs missions et de leurs clients.

Quelles aides pour se lancer en freelance ?

Il existe en France de nombreuses aides à la fois pour accompagner mais aussi pour financer une nouvelle activité en freelance :

• La première d’entre elles est l’ACRE, ou Aide à la Création ou à la Reprise d’Entreprise qui permet d’avoir un taux réduit de moitié pour les cotisations sociales jusqu’au troisième trimestre de la première année d’exercice de l’activité (dans la limite du plafond autorisé pour les micro-entreprises).
• Pour les demandeurs d’emploi, il existe deux dispositifs qui permettent de maintenir temporairement le versement des indemnités de chômage. Ce sont l’ARE, l’Aide au Retour à l’Emploi et l’ARCE, l’Aide à la Reprise ou à la Création d’Entreprise. À ces deux aides vient s’ajouter l’Allocation de Solidarité Spécifique (ASS), versée sous conditions une fois vos droits au chômage épuisés.
• Des aides pour les indépendants qui relèvent de secteurs spécifiques ou qui rencontrent des contraintes particulières sont aussi répertoriées sur le site de la Bpi.
  

Quelle formation pour devenir Data Scientist ?

Il est possible de suivre différentes formations pour devenir Data Scientist, à l’université, en école d’ingénieur ou de management ou encore dans une école spécialisée. Ces formations permettent d'acquérir des compétences techniques spécifiques à la Data Science, telles que la manipulation de données, la programmation en Python, la visualisation de données et l'apprentissage automatique.

Si vous vous reconvertissez en cours de carrière, nous vous recommandons notre formation pour devenir Data Scientist en 450h. Elle donne accès aux professions du Big Data que vous pouvez exercer en tant que travailleur indépendant. À l’issue de cette formation, il vous est donc possible de devenir Data Scientist, Data analyst, Data Engineer, Data Manager, ou occuper tout autre poste exigeant la manipulation de données informatiques !

Sur la base des connaissances techniques et pratiques qui vous auront été délivrées, vous serez en mesure de lancer un projet Tech et de déployer des solutions sur-mesure pour vos clients. Vous en doutez ? Les chiffres parlent d’eux-mêmes : 87% de nos élèves sont insérés sur le marché du travail seulement six mois après la fin de leur formation en Data.

Si vous souhaitez avoir plus d’informations sur nos parcours en Data Science, n’hésitez pas à consulter notre syllabus et à vous inscrire à notre prochaine session de Journées portes ouvertes où nos équipes pourront répondre à toutes vos questions.

Conclusion

Travailler en freelance présente de nombreux avantages comme la liberté de choisir ses clients et ses projets, ou encore la possibilité de gérer son emploi du temps et ses tarifs de façon flexible. Si ce statut est avantageux, il ne convient pas à tout le monde car il impose de savoir s’organiser pour gérer des tâches très diverses en plus de son activité principale.

Questions fréquentes à propos du Data Scientist

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Un Data Scientist est un « scientifique des données » informatiques et digitales. Sa fonction principale est de collecter, d’analyser et d’utiliser les données générées par l’entreprise afin de lui proposer des solutions pour améliorer sa productivité. Il crée pour cela des algorithmes de Machine Learning pour optimiser les tâches et les processus clés qui permettent d’apporter des réponses aux problématiques technologiques et commerciales des entreprises.

Comment se reconvertir en Data Scientist ?

Pour réussir sa reconversion en tant que Data Scientist, il est essentiel d’acquérir des compétences techniques via des cours en ligne ou des programmes de formation spécialisés. 

Nous vous conseillons également de travailler sur des projets Data personnels que vous pourrez présenter aux recruteurs sous la forme d’un portfolio. Si vous le pouvez, saisissez les opportunités de stage ou d'alternance qui vous permettront d’étoffer votre C.V. et d’améliorer vos chances de vous démarquer lors de votre candidature.

Comment devenir Data Scientist sans diplôme ?

Pour devenir Data Scientist sans diplôme, il vous faut les compétences techniques requises. Vous pouvez les obtenir via des cours disponibles sur le web, ou en suivant une formation Data Science 100% en ligne. Il est conseillé de mettre en pratique vos connaissances en Data via des projets personnels, cela montrera à la fois votre intérêt et vos compétences aux entreprises !

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