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Le data scientist freelance

Le Data Scientist freelance est un responsable de la gestion et de l’analyse Big Data. Ce spécialiste des programmes informatiques, des statistiques et des chiffres traite les données d'une entreprise afin d'en extraire les informations pouvant l'aider dans sa prise de décisions. Il s’agit donc d’un poste à haute responsabilité, nécessitant une éducation de haut niveau et surtout des prédispositions naturelles. Découvrez dans cet article les compétences indispensables pour travailler en tant que freelance Data Scientist.

Maîtriser les bases de la Data science

En freelance, le Data Scientist doit maîtriser les fondamentaux de Data science. Plusieurs débutants font l’erreur d’appliquer des méthodes d'apprentissage automatique sans comprendre les bases de ces méthodes.

C'est une erreur. En tant que freelance Data Scientist, vous devez pouvoir différencier le deep learning et le machine learning. Vous devez également connaître les outils les plus utilisés. Finalement, le freelance Data Scientist sait différencier les problèmes de classification et de régression, et l’apprentissage non supervisé ou supervisé.

Connaître les langages informatiques

Le travail de Data Scientist en freelance requière la maîtrise un langage de programmation au minimum. Python est le langage informatique le plus couramment employé, il peut toutefois être remplacé par Java, R, Julia, C++ ou Pearl.

Python est généralement privilégié parce que c'est un langage généraliste avec plusieurs bibliothèques dédiées à la science des données. R est le langage dédié à la visualisation de données et à l’analyse statistique. Julia regroupe le meilleur des deux mondes et semble être plus rapide.

Pouvoir se servir du machine learning

L'apprentissage automatique est une compétence différenciant véritablement le Data analyst du Data Scientist. Les informaticiens l'utilisent pour créer les modèles prédictifs, qui se basent sur des données du passé afin de prédire les futures tendances.

Les divers algorithmes de machine learning permettent de résoudre plusieurs problèmes. En qualité de Data Scientist freelance, vous devez connaître le code de chacun de ces algorithmes, mais notamment la façon dont fonctionnent ces algorithmes.

Ainsi, vous pouvez opter pour le modèle correct en fonction des problèmes à aborder. Vous pouvez également configurer chaque hyper-paramètre et réduire les erreurs du modèle.

Analyser les données

Le Data Scientist freelance doit être à l’aise en manipulant et en analysant les données. Il doit pouvoir manipuler les données, les nettoyer et les mettre dans un format approprié à l’analyse. Le traitement de données est une étape importante pour simplifier une analyse de données et améliorer les résultats.

Quant à l’analyse de données, elle a pour objectif d’apprendre à base de données. À cet effet, le Data Scientist python utilise Pandas, SQL ou Excel. Il s'agit du travail d’un analyst Data Scientist. En utilisant l'apprentissage automatique, ce travail de Data Scientist freelance va plus loin.

Connaître les principales missions

Si un Data analyst indépendant a aussi pour mission l'exploitation et l’interprétation des données, un Data Scientist indépendant, a lui une vision plus globale. Le travail du Data Scientist freelance a un impact direct sur l’amélioration d'une activité globale d'une société.

Les missions du Data Scientist :

  • Définir les solutions de stockage des données
  • Identifier les outils d’analyse
  • Recueillir et analyser les données pertinentes
  • Elaborer des modèles de prédictions pour anticiper les évolutions des données
  • Construire les algorithmes pour améliorer les résultats de ciblage et de recherches
  • Créer des tableaux de bord adaptés pour rendre chaque résultat lisible et exploitable.

Exemple de missions de Cheick, data scientist habitant le Val-de-Marne (94)

  • Data Scientist Consultant

    Natixis, 75013 Paris
    octobre 2020 - novembre 2021

    Data Scientist in charge of the implementation of models related to fraud detection, money laundering and terrorist financing :
    - Detection of suspicious transactions,
    - Detection of matching between customers and persons appearing on the politically
    exposed persons or sanction/embargo lists,
    - Segmentation of countries according to risk related to money laundering and terrorist financing.

  • Data Scientist Consultant

    Coperneec, 75017 Paris
    mars 2020 - septembre 2020

    Data Scientist in charge of the implementation and deployment of anomaly detection APIs for multidimensional, time series and text data :
    - Implementation of unsupervised models :
    - Implementation of supervised models for imbalanced data : cost-sensitive learning, resampling (under-sampling, over-sampling, SMOTE, etc…),
    - Web APIs creation,
    - Deployment on cloud

  • Data Scientist Consultant

    Société Générale, 92800 Puteaux
    août 2019 - février 2020

    Lead Data Scientist in charge of identifying and implementing Machine/Deep learning use cases for the certification of counterparty metrics (CVA, CVAR, etc…) :
    - Identification of Machine/Deep learning use cases
    - Statistical analysis of daily variations in counterparty metrics,
    - Supervised/ Unsupervised/Semi-supervised anomaly detection of intra-variations in counterparty metrics.

  • Data Scientist

    Nusseo
    avril 2019 - août 2019

    Data Scientist in charge of implementing deep learning models for image classification, image
    segmentation, object detection in images :
    - Data collection/ web scraping of data images,
    - Implementation of image classification models,
    - Implementation of object detection models,
    - Implementation of image segmentation models.
    - Deployment of models on cloud.

  • Data Scientist Consultant

    Saint Gobain, Paris 75019
    septembre 2018 - avril 2019

    Data Scientist in charge of implementing and deploying machine learning models related to customer loyalty :
    - Implementation of churn models (scoring models),
    - Implementation of models for smart pricing,
    - Deployment of models on cloud

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