Data Scientist

Data Scientist en portage salarial : définition et fonction du poste

Qu’est-ce qu’un Data Scientist ?

Le Data Scientist est reconnu comme un ingénieur professionnel spécialisé dans la gestion des données. Cette activité prend une ampleur considérable. Il est responsable de la modélisation et de la visualisation du big data. Il joue également un rôle charnière dans leur mise en perspective pour fournir des insights pertinents. Ces insights sont d’autant plus cruciaux pour les consultants et les entreprises cherchant à optimiser leur relation client.

En étroite collaboration avec des équipes techniques, ce travail requiert également une maîtrise du SQL. Travaillant souvent au sein d’une société ou en tant que consultant indépendant, le Data Scientist peut opter pour une embauche en portage salarial. Cette option, sollicitée par de nombreux professionnels, permet d’allier l’autonomie du freelance aux avantages sociaux du salarié. Il bénéficie ainsi des formations et de la gestion administrative assurées par la structure de portage.

Quelles sont les missions du Data Scientist ?

• Exploration et nettoyage des données : Cette activité est essentielle pour s’assurer que les données, qu’elles soient big data ou d’autres types, restent exploitables. L’analyste, en utilisant des outils comme SQL, se penche sur la mise en forme, l’élimination des incohérences et la préparation des données pour les étapes ultérieures.
• Modélisation statistique et machine learning : Le Data Scientist, armé de ses formations spécifiques, développe des modèles statistiques. Il utilise des techniques de machine learning pour extraire des informations significatives et anticiper les tendances. Il permet ainsi à son employeur d’ajuster sa stratégie dans les meilleurs délais.
• Visualisation des données pour une meilleure compréhension : Afin de faciliter le travail des consultants et des équipes marketing, la visualisation est déterminante. Elle transforme des chiffres complexes en graphiques intuitifs et compréhensibles. Cela rend l’information accessible à ceux qui ne sont pas experts en gestion des données.
• Collaboration avec les équipes pour intégrer les insights dans la stratégie : La valeur d’un Data Scientist réside aussi dans sa capacité à travailler en étroite collaboration avec diverses équipes au sein d’une société. Il intervient auprès des équipes marketing pour mieux cibler le client. Il collabore également avec l’équipe informatique pour optimiser une application.
• Veille technologique et méthodologique en science des données : Le Data Scientist doit constamment mettre à jour ses connaissances. Qu’il s’agisse des logiciels qu’il utilise pour recueillir les données ou ceux pour les analyser. Son statut de professionnel exige une veille régulière pour rester au courant des dernières méthodologies et innovations. Il est souvent en collaboration avec d’autres analystes et ingénieurs. Cela lui permet d’assurer une optimisation continue de ses compétences et méthodes.

Étude et formation : comment devenir Data Scientist en portage salarial ?

Niveau d’études

Avoir un master ou un doctorat en informatique, mathématiques, statistiques ou domaines connexes.

Formation académique

• Algorithmes et méthodes statistiques.
• Langages de programmation comme Python ou R.
• Outils de visualisation des données.
• Connaissance du portage salarial.

Approche du portage salarial

• Se rapprocher d’entreprises spécialisées en portage.
• Profiter d’un cadre juridique et administratif grâce à cette structure.

Compétences et talents requis : quelles sont les qualités nécessaires au Data Scientist ?

Un bon Data Scientist doit posséder plusieurs qualités, dont :

• Avoir une forte expertise technique en analyse de données.
• Posséder de bonnes compétences en communication pour expliquer ses trouvailles.
• Être curieux et avoir un esprit analytique.
• Rester informé des dernières avancées technologiques et méthodologiques.

Quel est le salaire moyen d’un Data Scientist ?

Le salaire d’un Data Scientist en France fluctue significativement en fonction de l’expérience, de la localisation et du secteur d’activité. La fourchette initiale oscille entre 45.000€ et 50.000€ brut annuels pour un profil débutant. Avec l’expérience, la spécialisation et des responsabilités plus importantes, ce salaire augmente significativement. Il dépasse les 70.000€ voire 90.000€ brut pour des postes seniors ou dans des secteurs très compétitifs.

En choisissant le portage salarial, le Data Scientist opte pour la flexibilité financière. Il fixe son tarif de manière journalière ou sur un taux horaire selon divers critères comme la complexité de la mission et le budget du client.

Principaux recruteurs : où se faire embaucher ?

• Grandes entreprises avec des besoins en analyse de données : Ces entreprises, présentes sur des marchés internationaux, collectent d’énormes quantités de données. Elles nécessitent des Data Scientists pour structurer, analyser et exploiter ces données afin d’affiner leurs stratégies, optimiser leurs opérations et mieux comprendre leurs clients.
• Cabinets de conseil en technologie et en data : Ces cabinets accompagnent les entreprises dans leur transformation numérique et leurs stratégies data-centric. Ils sollicitent des Data Scientists pour apporter une expertise technique et méthodologique. Ils proposent ainsi des recommandations fondées sur des analyses solides.
• Agences spécialisées en portage salarial pour data scientists, offrant des missions freelance : Ces agences offrent un cadre juridique et administratif adapté aux Data Scientists. Elles permettent ainsi de travailler en freelance tout en bénéficiant des avantages sociaux liés au salariat. Elles servent de trait d’union entre les entreprises clientes et les professionnels en data. Cela facilite la mise en relation et la gestion contractuelle.

Carrière et évolution : quelles sont les évolutions de poste envisageables ?

Les évolutions de carrière du Data Scientist sont très nombreuses, et dépendront surtout des affinités de celui-ci pour un domaine en particulier. Il peut ainsi se tourner vers un poste mettant à profit ses capacités de conseils et stratégie comme :

• Spécialiste en machine learning ;
• Chef de projet data ;
• Data Engineer, travaillant plus sur la collecte et le nettoyage des données ;
• Consultant en stratégie data.

En règle générale, le Data Scientist tend à se tourner vers des postes d’encadrement et de conseils.