4 étapes pour devenir Data Scientist en indépendant
Le Data Scientist joue un rôle crucial en accompagnant ses client·es dans l’exploitation de leurs données. Une fois collectées par le Data Analyst, le Data Scientist décrypte ces informations pour prédire les comportements des utilisateur·ices. Vous êtes prêt·e à vous lancer ? Voici les étapes à suivre pour devenir Data Scientist freelance !
1. Acquérir les compétences nécessaires
Avant de vous lancer en freelance, vous devez connaître les compétences détenues par les professionnel·les de la data.
Les pré-requis
Pour devenir Data Scientist, vous devez maîtriser les compétences techniques attendues, telles que :
le Machine Learning, les langages et les méthodes de programmation (R, Python, MySQL, etc.) ;
les mathématiques et les statistiques, afin de créer des modèles prédictifs ;
le Data Mining (recherche de données) ;
les mécanismes d’analyse et de structuration de données ;
les techniques de visualisation de données.
Se former
La plupart des Data Scientist sont titulaires d’une licence dans les secteurs de l’informatique, des mathématiques, des statistiques ou du marketing. Par la suite, beaucoup se spécialisent dans le big data avec l’acquisition d’un master.
Si vous souhaitez vous diriger vers ce métier, il existe plusieurs moyens :
intégrer une formation continue (dispensée par les écoles et les universités) ;
rejoindre une formation qualifiante ;
suivre des MOOC dans le domaine de la data et de l’IA (Intelligence Artificielle).
Pour vous aider à vous former, des subventions existent. Vous pouvez financer votre formation par le biais de votre CPF (Compte Professionnel de Formation), de Pôle Emploi ou d'aides dispensées par les collectivités territoriales.
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2. Choisir son statut juridique
Pour ouvrir votre entreprise, vous devez choisir un statut juridique sous lequel exercer votre activité. Chaque statut possède ses propres spécificités. C’est pour cela qu’il faut bien réfléchir à sa situation avant de trancher.
L’entreprise individuelle ou la micro-entreprise
De nombreux freelances optent pour la création d’une Entreprise Individuelle. Ce statut juridique offre 2 options :
le régime classique ;
le régime simplifié (micro-entreprise).
Entre la simplicité des démarches administratives et la responsabilité limitée du dirigeant, le statut de l’EI est idéal pour les Data Scientists.
Mais attention : en micro-entreprise, vous ne pourrez pas déduire vos frais pros et devrez respecter un seuil de chiffre d’affaires.
La société commerciale unipersonnelle
Si vous envisagez un rapide développement de votre activité, vous pouvez vous décider pour l’EURL ou la SASU.
Ces statuts :
vous font gagner en crédibilité auprès de vos clients ;
vous font bénéficier d’une couverture sociale optimale (si vous êtes assimilé-salarié en SASU) ;
vous permettent de déduire vos dépenses professionnelles.
Seuls bémols : leur fonctionnement est plus complexe que pour l’entreprise individuelle et les formalités administratives sont lourdes et coûteuses.
📌
Une fois votre choix fait, rendez-vous sur le site du guichet unique pour immatriculer votre entreprise.
3. Construire un business plan
Votre business plan, c’est votre boussole.
🧭 Il vous permet de tenir le cap vers vos objectifs, tout au long de votre aventure entrepreneuriale.
Si la forme est plutôt libre, voici les éléments que vous devrez impérativement y inclure :
un résumé de votre projet, présentant votre parcours, vos compétences et votre valeur ajoutée en tant que Data Scientist ;
une étude de marché (état de la demande, tendances sectorielles, cible) ;
votre offre complète (prestations, services) ;
votre stratégie commerciale (leviers de croissance, méthodes de prospection, ressources humaines envisagées) ;
vos estimations financières (investissements, bénéfices prévisionnels, rentabilité) ;
la structure de votre entreprise, en justifiant le choix de votre statut juridique et en incluant l’organisation de l’entreprise.
Grâce à votre business plan, vous bénéficiez d’une vue sur vos objectifs à court, moyen et long terme. En tant que Data Scientist, vous facilitez ainsi le développement de votre activité et la croissance de votre entreprise ! 🚀
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4. Faire connaître ses services
Pour démarrer en tant que Data Scientist freelance, il vous faut trouver vos premier·es client·es.
Voici quelques conseils pour vous aider à tisser des liens avec vos prospects et nouer des collaborations solides et pérennes.
Développer sa présence en ligne
En tant que Data Scientist, la majeure partie de vos prospects sont sur internet. Vous devez donc être capable de vous démarquer de la concurrence pour attirer vos futur·es client·es.
Pour cela, vous pouvez :
optimiser votre profil LinkedIn ;
vous constituer un portfolio ;
créer un blog, une newsletter ou un podcast ;
publier des publications LinkedIn ;
répondre à des offres d’emploi en freelance.
Sortir de sa zone de confort
Bien que beaucoup de recruteur·euses soient sur internet, rien ne vous empêche d’aller à leur rencontre dans la vraie vie !
De nombreux événements dédiés à l’entrepreneuriat ont lieu tout au long de l’année. De même, les salons professionnels et conférences dédiées au Big Data et à la tech se font de plus en plus fréquents.
📌
Qu’elles soient numériques ou au format papier, pensez à emporter vos cartes de visite.
Devenir Data Analyst en indépendant : le récap’
En conclusion, pour devenir Data Analyst freelance, vous devez :
acquérir les compétences du Data Scientist ;
choisir votre statut juridique et ouvrir votre entreprise ;
réaliser votre business plan ;
vous faire connaître en ligne et IRL pour trouver vos premier·es client·es.
Vous hésitez entre l'EURL et la SASU ? Notre comparatif va vous aider à faire votre choix.
Et si vous souhaitez créer une société, ouvrir un compte pro sera obligatoire.
