Data scientist

Un data scientist est un profil qui est directement issu de la data science, elle-même issue de ce que l’on appel le Big Data. Mais qu’est ce que c’est le Big Data au juste ? On peut le résumer à des données massives que nous produisons tous les jours (messages, vidéos, achats en lignes…) et qui, sans l’aide d’outils puissants sont impossibles à analyser. 

C’est la que rentre en scène le métier de data scientist. Son rôle est le suivant : analyser les données d’une entreprise pour y détecter des problèmes, opportunités et faciliter la prise de décision. Son rôle est en somme de donner du sens aux données de l’entreprise. 

Les clients d’un data scientist exerçant sa profession en freelance sont divers et variés mais doivent tout de même avoir une activité importante afin que le data scientist ait assez de données à analyser pour donner des axes d’améliorations à son entreprise cliente. 

Voici un exemple de différentes missions qu’un data scientist peut être amené à réaliser :

1 – Dans un premier temps, il va s’approprier l’environnement professionnel de son client (marché, concurrents, collaborateurs).

2 – Dans un deuxième temps, il va analyser les données de l’entreprise et mettre en évidence les points à améliorer en fonction de la stratégie de l’entreprise. 

3 – Il peut par la suite vulgariser ces données pour les rendre accessibles à ses collaborateurs 

Bien évidemment, le data scientist ne serait pas en mesure de réaliser les actions précédentes sans s’aider d’outils et de moyens. En voici quelques un : 

• Le langage script Python qui a la particularité d’être un langage orienté objet relativement simple à apprendre car il est très similaire à JavaScript ou encore PHP.
• Excel, le logiciel tableur très populaire auprès du grand public et pour cause : il est très simple d’utilisation et est utile dans quasiment tous les domaines.
• L’outil d’analyse Splunk qui permet d’extraire toutes les données des logs et offre la possibilité de les parcourir très simplement.

Comme pour tous les travailleurs indépendants exerçant leur activité professionnelle en freelance le data scientist voit son salaire exprimé en TJM (Taux Journalier Moyen). Ce dernier varie selon certains critères qui sont :

• le niveau de l’indépendant,
• sa position géographique,
• son expérience,
• la durée de sa mission. 

Les data scientist sont des profils de plus en plus sollicités par les entreprises et pour cause les entreprises ont réalisé que l’analyse de leurs data est désormais indispensable pour rester compétitif et assurer leur développement. De plus, ce type de ressource travaille souvent en Freelance pour des missions de courtes ou longues durée chez le client. L’entreprise doit donc prendre des mesures car travailler avec freelance data scientist nécessite une approche bien différente que celle d’un salarié classique. 

Si vous doutez encore des avantages liés à l’embauche d’un indépendant en freelance contre une embauche classique voici quelques avantages du freelance : vous bénéficiez d’un profil très qualifié totalement opérationnel pour répondre à vos besoins dans un domaine spécifique, vous profitez également de son réseau professionnel qui est, la plupart du temps, très qualifié. Les coûts liés à cette embauche sont également plus attractif car vous n’avez pas besoin de rentrer le salaire de cette ressource sur votre masse salariale.