Devenir data scientist auto-entrepreneur
Le métier de data scientist est en plein essor, ces scientifiques du digital traitent une masse de données informatiques appelées big data et offrent des prévisions basées sur des modèles mathématiques et statistiques.
À partir de cette analyse, le data scientist va élaborer une stratégie visant à résoudre la problématique émise par son client et offrir un modèle prédictif sur l’évolution stratégique de l’entreprise.
Passionnant et évolutif mais nécessitant des compétences spécialisées, découvrez dans cet article les compétences et qualités requises pour exercer le métier de data scientist en micro-entreprise.
Le data scientist auto-entrepreneur en bref
- Votre Centre de Formalités des Entreprises (CFE) est l’URSSAF
- Votre code APE : 6311Z - Traitement de données, hébergement et activités connexes
- Votre chiffre d’affaires est plafonné à 77 700 € par an
- Vos charges sociales représentent 21,1 % de votre chiffre d’affaires (21,2 % à la Cipav)
- Vos revenus sont imposés au titre des Bénéfices non commerciaux (BNC)
Le métier de data scientist auto-entrepreneur
Le rôle du data scientist en auto-entreprise
La plupart des entreprises accumulent beaucoup de données, ne savent pas vraiment comment les utiliser de manière efficace. C’est là que le data scientist entre en jeu. En traitant les données récoltées par l’entreprise, il va anticiper ses besoins futurs et mettre en place une stratégie qui va répondre à une problématique qu’elle rencontre sur son marché (lancement d’un nouveau produit, perte de parts de marchés, évolution technologique...etc.)
Grâce à ses compétences en statistiques informatiques, en gestion et analyse de données, en mathématiques, en business intelligence et en programmation, le data scientist va transformer un amas de données relativement complexe en informations exploitables.
Les missions du data scientist
Le domaine de science des données est vaste, en tant que scientifique de la donnée, les principales missions du data scientist seront de :
- Faire de la prédiction avec des algorithmes utilisant les technologies de machine learning ou de deep learning,
- Analyser des données business (habitudes des clients, performance commerciale, traffic sur le site web),
- Maîtriser la démarche data science : identifier la problématique, sélectionner et orienter les données récoltées par l'entreprise pour définir un modèle statistique, les analyser puis développer des algorithmes prédictifs,
- Organiser et synthétiser les résultats puis les communiquer de façon compréhensible pour les entreprises via les supports adaptés,
- Maîtriser les nouvelles méthodologies de stockage et de traitement de données selon les bonnes pratiques en vigueur,
- Identifier les outils d'analyse pertinents et se former à leur utilisation comme Microstrategy ou Tableau, par exemple,
- Faire un travail de modélisation pour anticiper l'évolution possible des données,
- Développer des algorithmes visant à améliorer le ciblage des consommateurs et optimiser la croissance de l’entreprise.
Quelles formations pour devenir data scientist ?
La data science est une branche spécialisée sollicitant la maîtrise de plusieurs disciplines. Pour vous former à ce métier, vous pouvez :
- Faire une formation data science et intelligence artificielle en école d'ingénieur,
- Suivre des études universitaires de niveau bac +4 ou bac +5 en informatique, en statistique, en marketing ou en mathématiques,
- Être docteur spécialisé en analyse statistique et programmation ;
- Obtenir un master spécialisé big data après une licence en informatique, en marketing, ou en management stratégique,
Il existe des formations en ligne pouvant donner de bonnes bases en data science mais ces dernières ne sont pas reconnues par l'État. De plus, c’est une discipline requérant la maîtrise de concepts complexes nécessitant un encadrement académique. Il est donc fortement conseillé de faire sa formation dans un établissement spécialisé.
Pour avoir un aperçu de ces formations, consultez notre sélection des meilleurs outils de formations en ligne.
Quelle est la différence entre data scientist et data analyst ?
Il est à noter que le métier de data scientist est différent du métier de data analyst bien qu’ils soient issus du même secteur d’activité : le traitement des données.
Le métier de data analyst est orienté vers le marketing. Son rôle consiste à collecter des données et les exploiter pour aider à la prise de décision, tandis que le data scientist construit des modèles et réalise une analyse du processus et d’exploitation des données en utilisant les outils de machine learning et de deep learning. C’est le métier le plus avancé technologiquement du secteur.
Quel est le profil-type d’un data scientist ?
Les entreprises les plus demandeuses de data scientists sont du secteur de la santé, des assurances, des banques ou encore de l’agroalimentaire. Néanmoins, les entreprises de tous secteurs confondus peuvent être concernées.
Il est donc important que le data scientist assimile rapidement les codes du secteur d’activité de son client, sans quoi il sera dans l’incapacité de fournir des prédictions pertinentes ou de pouvoir présenter des résultats dans un jargon qui sera familier à ses clients.
Être data scientist implique d’avoir des compétences spécialisées et de maîtriser des outils de pointe, mais aussi de faire preuve de savoir-être. Savoir expliquer, vulgariser et défendre des arguments fait partie intégrante de son quotidien. Il doit avoir la capacité à prendre la parole et à présenter des résultats aisément.
Les compétences et outils du data scientist
- Avoir une bonne maîtrise de l'anglais technique,
- Maîtriser les outils standards de machine learning et deep learning, à savoir : les langages de programmation tels que R, Python et SQL et les logiciels qui leur correspond comme Spark ou Hadoop,
- Savoir collecter des données et les traiter pour élaborer des modèles prédictifs, ce qui implique de solides bases en statistiques informatiques et une maîtrise des outils de visualisation et d’interprétation ;
Les qualités d’un data scientist
- Communication et vulgarisation : pour la présentation des résultats et des recommandations, en utilisant des supports visuels, comme Microsoft Powerpoint, Google Slides ou Apple Keynote par exemple.
- Créativité dans la résolution de problème et élaboration de stratégies : pour permettre à ses clients d’innover dans leurs marchés ou de répondre efficacement à une problématique qu’ils rencontrent, le data scientist doit être créatif, intuitif et penser « outside the box » dans la formulation de ses recommandations,
- Curiosité et capacité d'apprentissage : étant amené à côtoyer des clients de divers secteurs d’activités, le data scientist doit être en mesure d’assimiler rapidement un grand nombre d’informations. De plus, la data science fait est une branche technologique évoluant très rapidement, il doit donc actualiser ses connaissances de manière constante.
- Discrétion et respect de la confidentialité : les données collectées par les entreprises et traitées par le data scientist contiennent des informations sensibles : habitudes de consommation, données personnelles, préférences, marges commerciales, taux de conversion, comportement d’achat…etc. Il est donc primordial de respecter la confidentialité des données personnelles des utilisateurs et des données privées concernant les entreprises.
Comment devenir data scientist auto-entrepreneur ?
Acquérir de l’expérience
Avant d'envisager une carrière de data scientist en auto-entrepreneur, il est primordial d'acquérir une expérience de deux à trois ans au préalable en entreprise, en tant que salarié, stagiaire ou alternant. Il vous faudra du temps pour maîtriser les ficelles de ce métier.
Se lancer en tant que data scientist auto-entrepreneur
Pour se lancer en tant que data scientist en micro-entreprise, il suffit d’entreprendre les démarches auprès du guichet des entreprises e-Procédures pour obtenir votre statut de micro-entreprise. Espace Auto Entrepreneur peut également vous accompagner dans vos démarches pour créer votre micro-entreprise
Ce statut présente plusieurs avantages par rapport au salariat.
Tout d'abord, les missions de consulting de data science durent en moyenne six mois et sont suivies de rendez-vous ponctuels. De ce fait, vous aurez l’occasion de côtoyer différents types de clients et ainsi élargir vos connaissances de façon globale.
Ensuite, comme ce sont généralement des projets à durée limitée, les entreprises préfèrent avoir recours à un consultant data scientist ponctuellement pour un projet donné. Ce type de missions implique souvent une rémunération plus intéressante.
Enfin, en tant qu'auto-entrepreneur, vous bénéficiez d’une gestion administrative simplifiée :
- Vous êtes automatiquement exonéré de la TVA,
- Vos cotisations seront proportionnelles à votre chiffre d’affaires,
- Vous pouvez faire votre comptabilité vous-même avec un simple livre de recettes,
Concernant ce statut, votre plafond de chiffre d’affaires est fixé à 77 700 € par an. Ce qui équivaut à 6 475 € par mois. Vous devez également déclarer vos revenus et payer vos cotisations chaque mois ou chaque trimestre.
Bien que facultative, l’activité de Data Scientist nécessite de se protéger contre les risques professionnels via une assurance Responsabilité Civile Professionnelle (RCP). En effet, vous pourriez provoquer des dommages à une personne morale ou physique lors de l'exercice de vos fonctions. (Fuite de données, prévisions erronées…) et mettre en péril votre auto-entreprise, alors mieux vaut la protéger en souscrivant à une assurance RCP.
Quelle rémunération pour un data scientist auto-entrepreneur ?
La rémunération du data scientist est relativement haute, pouvant atteindre un tarif journalier moyen (TJM) de 655 € selon la plateforme Malt en 2024. Celui-ci peut dépasser les 1 000 € selon le projet. Il faut évidemment soustraire de ces montants les charges inhérentes au statut d'auto-entrepreneur.
La fourchette de rémunération est néanmoins variable et dépend du degré d’expertise, de l’expérience et des outils utilisés.
- Le niveau d’études : un sortant d'une grande école pourra prétendre à une rémunération plus élevée qu'un sortant d’une université ou d’une école d’ingénieur.
- L’expérience : le tarif journalier moyen (TJM) d’un data scientist ayant une expérience de 2 ans sera d’environ 491 € contre 644 € pour une expérience de 7 ans.
- Les outils utilisés : la technologie Spark étant la plus coûteuse, elle est estimée à environ 745 € de TJM. Celles de Python et R, plus basiques, valent environ 666 € de TJM.
Nos conseils pour bien débuter
Pour réussir en tant que data scientist auto-entrepreneur, vous devez vous faire connaître et développer votre réseau pour décrocher vos premières missions. Il existe plusieurs manières de procéder :
- Créer un site web et le référencer ;
- Créer un profil sur le LinkedIn et être actif ;
- Assister aux évènements de la data science, comme les conférences sur l'IA ou les salons du big data ;
- Souscrire à un espace de coworking pour créer un réseau et échanger avec d'autres entrepreneurs.
Pour réussir le lancement de votre activité, consultez notre article pour créer un site web ou lisez nos conseils pour développer votre business grâce à LinkedIn.
Le métier de data scientist est primordial pour les entreprises désirant innover et générer plus de profits. C’est également un métier évolutif qui peut vous amener à occuper des postes à hautes responsabilités. Les indépendants les plus expérimentés œuvrent comme chef de projet ou responsable d’un service CRM pour de grandes entreprises.
Grâce à ses nombreux avantages, le statut d’auto-entrepreneur vous permettra d’exercer ce métier légalement et en toute indépendance puisqu’il vous permettra de décrocher des missions de courte durée et d’évoluer à votre rythme en toute simplicité !
Espace Auto-entrepreneur vous propose de vous accompagner pas à pas dans la création de votre auto-entreprise de data scientist. Lancez-vous dans l’aventure et démarrez votre auto-entreprise en ligne !
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