Data Scientist freelance : Premiers freelances disponibles et missions récentes mises en ligne
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.
portage salarial
Sécuritéfinancière
0 tâcheadministrative
Même protectionqu'un salarié
Exemple de missions de Soumeya,
Data Scientist habitant les Hauts-de-Seine (92)
-
Data Scientist/ Data engineer
La Banque de FranceJan 2019 - aujourd'huiSAS to R : Projet de migration des traitements SAS vers R. Au sein d’une équipe de 3 personnes avec
R project, Jira
l’utilisation de méthodologie Agile.
Mise en œuvre
 Participation aux travaux de conception et modélisation des données dans le DATALAKE
 Accompagnement des utilisateurs au travers d’animation de travaux pratiques et de formation
 La diffusion de quelques articles dans la communauté R de la Banque de France
 Gestion de la relation utilisateur (statisticien) sur R et BigData
 Conception/ Développement/ Recette/ Suivi de production -
Data Scientist
Groupe Saint-GobainJan 2018 - Jan 2019Saint-Gobain Distribution Bâtiment France (SGDBF)
Datalake Cloudera Data Science Workbench, R project, Python, Pyspark, Hue, Hive, Impala, squirrel sql, dollar Universe, Jira
Projet Vision 360° : Projet marketing de construction d’une application donnant une vision 360° du
client (Customer Value, Segmentation, Analyse des paniers). Au sein d’une équipe de 4 personnes
avec une initiative de mise en place d’une méthodologie Agile.
Mise en œuvre
 Recueil des besoins
 Études des demandes auprès du client
 Analyse de faisabilité
 Rédaction des spécifications fonctionnelles et techniques
 Prise en charge du développement de scripts R/python (Arbre de décision XGBoost)
 Création des datamarts pour chacun des thèmes (Customer Value, Chiffre d’affaire,
Segmentations, Analyse des paniers, Analyse par type de client, …)
 Tests unitaires
 Accompagnement à la recette métier
 Mise en production des thèmes
 Industrialisation du modèle Data science. -
Data Scientist
Air FranceJan 2018 - aujourd'huiProjet POC d’avant-vente : Affectation automatique des mails aux différents services concernés
Mise en œuvre
 Analyse textuelle,
 Création du dictionnaire
 Catégorisation des verbatims -
Data Scientist
Saint-GobainJan 2018 - Jan 2018Projet benchmark des solutions Data Science : Comparaison et analyse des outils data science afin de
DATAIKU, IBM SPSS Modeler, SAP HANA studio
choisir l’outil le plus adapté à l’environnement Big Data existant
Mise en œuvre
 Comparaison de la performance des outils selon une grille de critères requis
 Reproduction des flux métiers dans chacun des outils testés
 Animation des ateliers avec les métiers et transfert des connaissances sur les outils -
Data Scientist
EdifixioJan 2017 - Jan 2018Projet interne de Data Science : Au sein d’une équipe de 5 personnes (Collaborateurs indiens), création
R project, R shiny, IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Text Analytics
d’une application qui analyse les réseaux sociaux : typologie des publications gagnantes sur Facebook,
recommandation sur la rédaction des publications (inclut l’analyse de la concurrence)
Mise en œuvre
 Pilotage des équipes en Inde + management d’un collaborateur data scientist (suivi
hebdomadaire, réunions, estimations des tâches, chiffrage)
 Scraping des publications sur Facebook et twitter
 Analyse exploratoire des publications
 Étude de différents modèles de data science
 Création d’un dashboard (R shiny) qui permet d’analyser les publications Facebook
 Configuration d’un serveur R shiny et mise à disposition de l’application (adresse IP publique)
avec des droits d’accès -
Data Scientist
SMCPJan 2017 - Jan 2017Projet segmentation clients : Répartir les clients dans des segments afin de lancer des campagnes
R project
marketing
Mise en œuvre
 Segmentation des clients
 Analyse du parcours client -
Data Scientist
RexelJan 2016 - Jan 2017Projet Modélisation : Modélisation des ruptures de stock
R project, IBM SPSS Modeler
Mise en œuvre
 Test de plusieurs modèles et étude des solutions
 Création d’un nœud SPSS basé sur un modèle statistique -
Data Scientist
Leroy MerlinJan 2016 - Jan 2017Projet Vision 2025 : Au sein d’une équipe de 3 personnes, détection des principaux axes de
changement dans la stratégie de l’entreprise en 2025 en se basant sur les réponses des collaborateurs
au questionnaires proposés par l’entreprise.
Mise en œuvre
 Analyse textuelle, création des dictionnaires, catégorisatio... -
aujourd'hui
Formation Text Analytics : théorie et pratique
IBM SPSS Modeler, IBM SPSS Text Analytics
Mise en œuvre
 Rédaction du support de la formation
 Préparation des exercices et des exemples d’application
 Animation des ateliers de formation
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