Alliant expertise technique et vision stratégique, le métier de data scientist consiste à déchiffrer les secrets cachés dans les données pour guider les entreprises vers des décisions éclairées. Pour les passionnés de mathématiques et de données, le régime de la micro-entreprise offre une bonne structure pour exercer ce métier en indépendant. Vous voulez en savoir plus ? Zoom sur le métier de data scientist auto-entrepreneur.
Le métier de data scientist auto-entrepreneur en résumé
- Centre de formalités des entreprises (CFE) : l’Urssaf.
- Code APE : 6311Z — Traitement de données, hébergement et activités connexes
- Plafond de chiffre d’affaires : 77 700 €.
- Cotisations sociales : 21,1 % du chiffre d’affaires.
En quoi consiste le métier de data scientist ?
La data science est un domaine en pleine expansion, porté par l’enjeu des données dans la prise de décision stratégique des entreprises. Ici, il est question d’analyser et d’interpréter de grandes quantités de données complexes. La principale mission d’un data scientist est donc de transformer des données brutes en informations précieuses pour aider les entreprises à prendre des décisions stratégiques. Pour ce faire, il utilise :
- des techniques avancées de machine learning ;
- des algorithmes de traitement des données ;
- et des outils de visualisation.
Mais attention ! Il ne faut pas le confondre au data analyst. En effet, le travail de ce dernier consiste en l’analyse de données pour des applications plus immédiates et souvent orientées vers le marketing. Mais pour le data scientist, il est beaucoup plus question de développer des modèles prédictifs ainsi que des analyses pour résoudre des problématiques complexes et anticiper les tendances futures. À cet effet, les professionnels de la data science sont sollicités dans de nombreux secteurs, dont :
- la santé, pour l’analyse des données des patients et la recherche médicale ;
- la finance, pour la détection de fraudes et la gestion des risques ;
- le marketing, pour la segmentation des clients et les campagnes personnalisées ;
- les assurances, pour l’évaluation des risques et la tarification ;
- l’agroalimentaire, pour l’optimisation des chaînes d’approvisionnement et la prévision des tendances de consommation.
Cependant, quasiment toutes les entreprises, quelle que soit leur industrie, peuvent bénéficier des compétences d’un data scientist pour améliorer leur prise de décision et optimiser leurs opérations.
Ajoutons que la carrière d’un data scientist auto-entrepreneur est très rémunératrice. En 2019 déjà, elle avait été choisie par LinkedIn comme l’une des carrières les plus prometteuses.
Les compétences et qualités requises
Pour exceller en tant que data scientist auto-entrepreneur, vous devez maîtriser un ensemble de compétences techniques et transversales. Ces compétences vous permettront non seulement de réaliser des analyses pointues, mais aussi de communiquer efficacement avec vos clients et de gérer votre activité.
Déjà, il est essentiel de maîtriser certains langages de programmation pour pouvoir répondre à une large gamme de besoins clients, de l’analyse exploratoire à la modélisation complexe. Il s’agit principalement de :
- Python. Plébiscité pour sa simplicité et sa polyvalence, Python est devenu le langage de prédilection des data scientists. Sa riche bibliothèque de modules dédiés à l’analyse de données (NumPy, Pandas, Scikit-learn) en fait un outil puissant.
- R. Particulièrement apprécié dans le milieu académique et pour les analyses statistiques poussées, R offre des capacités de visualisation impressionnantes avec des packages comme ggplot 2.
- SQL. Indispensable pour interroger et manipuler les bases de données, SQL reste un incontournable pour tout data scientist souhaitant travailler avec de grands volumes de données structurées.
Le data scientist a également une solide base en mathématiques et en statistiques. Il a des connaissances dans les domaines tels que l’algèbre linéaire, les probabilités, l’optimisation mathématique, la théorie des graphes, etc. Ces connaissances lui permettront de bien comprendre les algorithmes qu’il aura à utiliser et de les adapter aux besoins spécifiques de ses clients.
Notons que l’IA et le machine learning sont au cœur de nombreux projets de data science. Il est donc essentiel de maîtriser tout ce qui concerne les algorithmes de classification et de régression ainsi que les réseaux de neurones et le deep learning.
En tant que data scientist auto-entrepreneur, vous devrez également développer :
- des compétences en gestion de projet pour mener à bien vos missions ;
- une excellente communication pour expliquer des concepts complexes à des non-spécialistes ;
- une veille technologique constante pour rester à la pointe des innovations ;
- des notions de cybersécurité pour garantir la protection des données de vos clients.
Enfin, une compréhension des enjeux spécifiques à différents secteurs (finance, santé, retail, etc.) vous permettra de vous positionner comme un véritable partenaire stratégique pour vos clients.
Comment devenir data scientist auto-entrepreneur ?
Si vous voulez vous lancer en indépendant et devenir data scientist auto-entrepreneur, il vous faut d’abord acquérir les compétences nécessaires pour exercer ce métier. Ensuite, si vous êtes en CDI par exemple, il faudra démissionner pour créer votre micro-entreprise. Pour rappel, la micro-entreprise est un régime spécial de l’entreprise individuelle (EI) qui offre de nombreux avantages. Il permet notamment à ceux qui souhaitent tester une idée de projet entrepreneurial de se lancer rapidement et de bénéficier d’une structure assez souple, avec un minimum de contraintes administratives et comptables.
Le statut étant choisi, vous pourrez alors effectuer les démarches de déclaration de début d’activité. Les démarches se font simplement et rapidement en ligne sur le site du guichet unique géré par l’INPI. À la fin de cette procédure, vous aurez le statut d’auto-entrepreneur et il ne restera plus qu’à aller chercher des missions.
Cependant, il est important de rappeler que pour bénéficier du régime de la micro-entreprise, le chiffre d’affaires généré par votre activité ne doit pas dépasser certains seuils. Pour le data scientist auto-entrepreneur, ce plafond de CA est de 77 700 €. Vous trouverez dans cet article une checklist de toutes vos obligations en tant qu’auto-entrepreneur.
Quelle formation pour devenir data scientist auto-entrepreneur ?
Les formations universitaires constituent souvent le socle de la carrière d’un data scientist. À ce propos, plusieurs options s’offrent à vous, dont :
- Le Diplôme d’ingénieur. Les grandes écoles comme l’École Polytechnique, Télécom Paris ou CentraleSupélec proposent des cursus spécialisés en data science et IA.
- Les Masters spécialisés. De nombreuses universités offrent des masters en data science, comme le Master Data Science de l’Université Paris-Saclay ou le Master IAAA (Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique) de Sorbonne Université.
- Le double parcours. Un parcours combinant une formation en informatique et en mathématiques appliquées est particulièrement apprécié. L’ENSAE-ENSAI ou l’ENSIMAG proposent de tels cursus.
Ces formations vous donneront une base théorique solide et vous permettront de développer un réseau professionnel précieux pour votre future activité d’auto-entrepreneur.
Pour compléter votre formation initiale ou vous reconvertir, vous avez le choix entre :
- Les bootcamps intensifs. Des organismes comme Le Wagon ou DataScientest proposent des formations courtes, mais intensives en data science.
- Les MOOC et formations en ligne. Plateformes comme Coursera, edX ou FUN-MOOC offrent des cours de qualité, souvent en partenariat avec des universités prestigieuses.
- Les certifications professionnelles. IBM Data Science Professional Certificate ou Google Data Analytics Professional Certificate sont reconnus sur le plan international.
Il faut rappeler que dans un domaine aussi dynamique que la data science, l’apprentissage ne s’arrête jamais. Vous ne devez donc pas négliger la formation continue à travers la veille technologique, les conférences, les formations courtes, les contributions à des projets open source…
