Comment devenir data scientist freelance (partie 2)

• Une feuille de route complète pour la data science en freelance 
• 13 conseils pour les data scientists freelances débutants
• Conclusion

Dans la partie 1, nous avons passé en revue les avantages et les inconvénients de ce choix, les compétences techniques et comportementales nécessaires, et les meilleures plateformes pour rencontrer des clients potentiels. Dans cette partie 2, nous précisons les étapes à suivre pour vous lancer et partageons une liste de conseils pour bien débuter.  

Une feuille de route complète pour la data science en freelance 

La feuille de route ci-dessous est un guide utile pour avancer dans votre parcours en freelance. Vous n’êtes pas obligé de commencer à la première étape : allez directement à celle qui correspond à votre niveau actuel. Si vous partez de zéro, commencez au début. 

• Commencez à apprendre Python ou R
  Python et R sont des langages de programmation largement utilisés par les data scientists. Nous vous conseillons de commencer par Python, qui offre bien plus d’opportunités au départ. Commencez à apprendre Python avec le cours Introduction to Python de DataCamp. Si vous connaissez déjà les bases, passez notre assessment Python pour obtenir un plan d’apprentissage personnalisé et vous concentrer sur les compétences prioritaires. Découvrez aussi notre projet Writing Functions for Product Analysis pour vous entraîner à écrire des fonctions Python propres et maintenables.
  
  
• Renforcez vos compétences avancées en programmation
  Les bases seules ne suffisent généralement pas pour décrocher votre première mission. Familiarisez-vous avec les bibliothèques phares de Python comme NumPy, SciPy, Pandas, Scrapy, Matplotlib, etc. Maîtrisez également la théorie sous-jacente, les structures de données, les algorithmes et la programmation orientée objet.
  
  Perfectionnez votre Python avec notre cours Intermediate Python. Nous proposons aussi une mise en pratique avec le projet Investigating Netflix Movies and Guest Stars in The Office.
  
  
• Apprenez SQL
  Il est temps d’apprendre SQL (Structured Query Language) ainsi que les bases de données relationnelles et non relationnelles. Vous saurez ainsi interroger, écrire et manipuler des données dans des bases.
  
  Commencez avec le cours DataCamp Introduction to SQL pour apprendre à filtrer, regrouper et trier les données via des requêtes efficaces. Si vous avez déjà les bases, passez notre assessment Data Analysis in SQL (PostgreSQL) et recevez un plan d’apprentissage personnalisé.
  
  
• Apprenez à visualiser les données
  À ce stade, familiarisez-vous avec des bibliothèques de visualisation en Python et entraînez-vous aux techniques les plus courantes.
  
  Commencez avec le cours DataCamp Understanding Data Visualization pour choisir la meilleure technique selon votre jeu de données et interpréter histogrammes, nuages de points, courbes et diagrammes en barres. Si vous avez déjà un niveau avancé, essayez An Introduction to Data Visualization with Matplotlib avec des leçons sur les séries temporelles, les comparaisons quantitatives et les visualisations statistiques. Vous pratiquerez Matplotlib, l’une des bibliothèques les plus populaires, tout en renforçant votre Python.
  
  
• Créez votre premier profil freelance
  Vous êtes prêt à postuler à des missions simples. Choisissez une plateforme de freelance et créez votre profil. Fixez votre tarif horaire et commencez à candidater pour des missions Python et de visualisation basiques.
  
  
• Persévérez
  Obtenir votre première mission peut prendre du temps et être frustrant, mais ne lâchez pas. Postulez à un maximum de tâches simples. Échangez avec les clients. Même sans décrocher de mission tout de suite, profitez-en pour vous familiariser avec la plateforme, les types de demandes et pour vous entraîner à dialoguer avec les clients. Une fois la première mission en poche, les suivantes suivront. Même si cela prend quelques mois, restez patient et continuez d’essayer.
  
  
• Comblez vos lacunes en mathématiques et en statistiques
  Vous devrez peut-être étoffer vos connaissances en mathématiques et en statistiques pour maîtriser les fondamentaux de la data science.
  
  Commencez avec le cours DataCamp Introduction to Statistics in Python pour les bases : probabilités simples, distributions, théorème central limite. Si vous avez déjà un niveau plus avancé, essayez Statistical Simulation in Python avec des leçons sur les simulations et les lois de probabilité, et une mise en pratique avec NumPy.
  
  
• Passez à l’apprentissage automatique
  À ce stade, vous serez à l’aise avec les bases du machine learning. N’oubliez pas de tester vos acquis via des projets d’exemple pour apprendre à appliquer le machine learning dès que pertinent.
  
  Commencez avec les cours DataCamp Understanding Machine Learning et AI Fundamentals pour comprendre les mécanismes clés. Si vous avez déjà des compétences avancées, explorez Linear Classifiers et Cluster Analysis avec des modules sur la régression logistique, les SVM et le K-means.
  
  
• Apprenez les bases du deep learning
  Concevoir des réseaux plus profonds ou utiliser des modèles préentraînés peut aider à résoudre un problème plus efficacement. D’où l’importance de connaître les bases du deep learning en data science.
  
  Commencez avec le cours DataCamp  Introduction to Deep Learning.
  
  
• Mettez à jour votre profil
  Maintenant que vous avez développé de nouvelles compétences, c’est le bon moment pour enrichir votre profil freelance avec vos acquis et expériences récents.
  
  
• Concentrez-vous sur des projets d’exemple et personnels
  Vous avez peut-être encore du mal à décrocher votre première mission. C’est normal. À ce stade, orientez-vous vers des projets d’exemple ou, si vous avez des idées de projets en data science, servez-vous-en comme moteur pour gagner en expérience.
  
  S’abonner à des articles sur les nouvelles technologies vous aidera aussi à rester à jour. Les échanges clients ne portent pas toujours uniquement sur leurs projets : vous discuterez souvent tendances et innovations. Être à l’aise sur ces sujets renforcera la relation et montrera votre engagement dans votre domaine.

• Surveillez les offres chaque jour, voire chaque heure
  Trouver la mission idéale demande des efforts. Sans avis clients, vous passerez souvent après d’autres candidatures. Consultez les nouvelles offres quotidiennement, voire toutes les heures si possible. Postuler tôt vous placera en haut de la pile. 

• Soyez aux petits soins avec vos clients
  Il peut être utile de consulter les anciennes annonces de vos clients et de leur proposer des pistes ou idées, même si le poste est déjà pourvu. Ils apprécieront l’initiative et penseront davantage à vous pour leurs futurs besoins.

• Formalisez votre activité
  À ce stade, vous aurez sans doute constaté qu’avec de la persévérance et des livrables de qualité, les missions arrivent. Vous êtes prêt à structurer votre activité légalement. Renseignez-vous sur la fiscalité, les frais et obligations légales de votre pays. Vous pourrez alors officialiser votre entreprise et réclamer les paiements éventuellement consignés sur votre plateforme freelance favorite. 

13 conseils pour les data scientists freelances débutants

1. Choisissez une plateforme de freelance et tenez-vous-y
   Il est recommandé de choisir une plateforme et d’y investir pleinement, car le volume d’avis et de recommandations accumulés sera déterminant pour décrocher d’autres missions et sécuriser vos revenus. Construire un profil solide prend du temps et demande des efforts. Surtout la première année, vos revenus peuvent croître rapidement. Si vous dispersez vos efforts sur plusieurs plateformes, vous risquez de travailler davantage pour des résultats équivalents, voire moindres.
   
   
2. Soignez votre profil
   Quand vous postulez, les clients évaluent votre profil. Il doit se démarquer et correspondre aux attentes des entreprises visées, tant sur le fond (informations clés) que sur votre façon de travailler. Décrivez précisément votre expérience : diplômes et certifications, entreprises précédentes, responsabilités tenues.
   
   
3. Commencez avec un tarif horaire bas
   Au départ, vous n’aurez ni avis ni recommandations : il faudra faire vos preuves. Fixez un tarif horaire plutôt bas et visez d’abord d’excellents avis. Le tarif dépend de plusieurs paramètres : pays des deux parties, expérience, budget du client. Étudiez aussi les tarifs pratiqués par d’autres freelances pour positionner le vôtre au bon niveau initial.
   
   
4. Restez respectueux
   Soyez toujours respectueux dans vos échanges. Vous devrez parfois négocier, mais votre priorité doit rester la satisfaction du client.
   
   
5. Ne promettez pas une précision chiffrée pour des tâches probabilistes
   Les missions liées aux données reposent souvent sur des probabilités. Vous devrez peut-être appliquer du machine learning sans bien connaître les données, ou sans jeu de données partagé par le client. Même si vous connaissez les données, il est difficile d’annoncer une précision minimale sans avoir développé la solution. Et les problèmes réels ou données fournies peuvent différer de vos expériences passées.
   
   Vous pourriez être tenté de promettre 99 % de précision pour décrocher une mission, mais évitez cette position, même si vous avez déjà réalisé une tâche similaire. Il y a toujours un risque d’imprévu et de ne pas tenir cette promesse.
   
   
6. Tenez vos clients informés de votre avancement
   Mieux vaut informer régulièrement vos clients. S’ils ne le demandent pas, n’envoyez pas de messages inutiles, mais partagez les étapes prévues, vos idées et ce sur quoi vous allez travailler ensuite.
   
   
7. Postulez à des missions à votre portée
   Vous vous engagez via des contrats. Ne postulez pas à des missions dont vous n’êtes pas certain de pouvoir venir à bout. Cela ne veut pas dire manquer d’audace : vous pouvez candidater hors de votre zone de confort si les compétences requises vous sont accessibles avec un peu de recherche. Vous n’avez pas besoin de tout savoir à l’avance ; accepter de nouvelles missions est aussi un excellent levier d’apprentissage. Si vous pensez pouvoir mener la tâche à bien, postulez.
   
   
8. Offrez un petit extra
   Comme évoqué, au début votre priorité est d’obtenir de bons avis. Après avoir livré, ajoutez des éléments utiles, même s’ils n’ont pas été demandés : par exemple, un document expliquant votre démarche et votre architecture avec des visuels. Cela peut encourager des avis et recommandations positifs.
   
   
9. Demandez des retours et des recommandations
   En tant que débutant, solliciter des retours peut sembler délicat. Mais si vous avez bien travaillé, n’hésitez pas. La plupart des clients laissent volontiers un avis, surtout quand vous les avez réellement aidés.
   
   
10. Préservez votre santé physique et mentale
    Le freelance a des inconvénients : travailler seul et à domicile peut isoler, et un mode de vie sédentaire nuit à la santé. Faites de votre bien-être une priorité.
    
    
11. Améliorez vos compétences linguistiques
    Si l’anglais n’est pas votre langue maternelle, progressez autant que possible. Plus vous serez à l’aise, mieux vous communiquerez avec vos clients — une compétence clé dans le processus de sélection.
    
    
12. Ayez confiance
    Vous fournissez un service : ayez confiance en votre capacité à le délivrer. En tant que primo-freelance, vous pourriez voir le client comme un supérieur hiérarchique, mais la relation est différente. Vous êtes l’expert : proposez des améliorations et guidez-le dans le processus.
    
    
13. Ne baissez pas les bras
    Décrocher la première mission est souvent le plus difficile et peut être décourageant. Ne renoncez pas. Améliorez votre profil, développez vos compétences et postulez tôt pour figurer parmi les premiers candidats. En persévérant, vous obtiendrez votre première mission, et les suivantes s’enchaîneront.

Conclusion

Dans un monde technologique en constante évolution, nous évoluons nous aussi. Quel que soit notre âge ou notre expérience, l’accès à Internet nous offre des possibilités quasi illimitées pour choisir et façonner notre carrière. Travailler comme data scientist freelance séduit de nombreux professionnels, car ce chemin offre une grande flexibilité et de belles perspectives de développement personnel.

En arrivant au bout de cet article, vous avez franchi la première étape vers une carrière de data scientist freelance. À partir des informations partagées ici, planifiez vos prochaines actions et travaillez avec détermination pour atteindre les qualifications correspondant à la carrière et au style de vie que vous visez. 

Changer de voie peut être exigeant, et chez DataCamp, nous voulons rendre votre parcours vers le freelancing en data science aussi simple et agréable que possible. Pour aller plus loin, explorez notre Data Scientist with Python Career Track et notre Data Scientist Certification.