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Pourquoi rechercher un data scientist en freelance ?

Avec les nombreuses avancées dans le secteur de l’informatique et des nouvelles technologies au cours de ces dernières années, la science des données est un métier devenu crucial pour de nombreuses entreprises. Seul un data scientist junior compétent est en mesure d’exploiter efficacement vos données.

 

Ce professionnel peut vous permettre d’obtenir d’excellentes performances commerciales basées sur des décisions stratégiques gérées par l’analyse des données.

Quelques bonnes raisons de recruter un data scientist pour votre entreprise

Voici quelques avantages à recruter un data scientist junior pour booster votre business.

 

La prise de décisions stratégiques pertinentes est simplifiée – Un data scientist junior est capable de transformer des masses importantes de données en informations exploitables par votre entreprise. Il est également en mesure de vous soumettre des recommandations pertinentes de manière claire. Autrement dit, vous disposez d’outils stratégiques très puissants vous permettant de prendre les bonnes décisions. Plutôt que de vous baser sur votre intuition ou des tendances peu fiables, toutes vos stratégies sont appuyées par des faits et des données chiffrées réelles et précises.

 

La définition des cibles et des stratégies marketing de votre entreprise est optimisée – Avec l’aide d’un data scientist junior compétent, vous pouvez utiliser les données recueillies par votre entreprise afin d’améliorer l’expérience client à tous les niveaux des opérations et des stratégies marketing mises en place. En effet, le data scientist junior peut traiter des données brutes afin d’améliorer les performances, les engagements avec vos clients et la rentabilité de vos activités. C’est grâce aux informations obtenues à la suite de l’analyse des données que le data scientist junior peut établir des modèles de comportement de vos clients. Ces modèles sont très précieux pour votre équipe marketing qui peut adapter les campagnes ou les produits à votre cible et augmenter les ventes.

 

Amélioration de la sécurité de vos données – La protection des données est obligatoire pour toute entreprise qui collecte et stocke des données individuelles et/ou sensibles. Un data scientist junior est capable d’utiliser le cryptage, par le biais d’algorithmes complexes, dans le but de protéger les informations sensibles stockées. La non-conformité avec les directives relatives à la confidentialité et la sécurité des données personnelles (norme RGPD) peut être sanctionnée par des amendes très lourdes à supporter financièrement.

 

Connaître les tendances et les prévisions sur votre marché – Un data scientist junior peut vous aider à prévoir les tendances futures sur votre marché grâce à l’analyse des données. Vous pouvez, par exemple, estimer à l’avance la demande pour l’un ou l’autre de vos produits et savoir quels produits développer ou produire davantage. En outre, cela vous permet également de prévoir l’embauche de nouveaux collaborateurs afin de pouvoir répondre à la demande. Les algorithmes mis en place par le data scientist junior peuvent également vous permettre d’optimiser les processus existants afin d’améliorer votre rentabilité à moyen et long terme.

Les avantages à recruter un data scientist avec le statut de freelance

Plutôt que d’opter pour le recrutement d’un data scientist junior en CDD ou en CDI, vous pouvez prendre la décision de louer les services d’un data scientist freelance pour une durée déterminée.

 

Cette option vous offre de nombreux avantages, comme par exemple :

 

  • un gain de temps et d’argent en évitant de devoir procéder aux étapes chronophages du recrutement classique (poste d’annonce, tri des CV, nombreux entretiens d’embauche, etc.) ;
  • la possibilité de trouver un professionnel proche de votre entreprise de manière simple et rapide ;
  • vous ne payez le professionnel que pour le projet réalisé ;
  • les travailleurs freelances sont nettement plus flexibles en matière d’horaires de travail et peuvent s’adapter plus facilement aux besoins réels rencontrés par votre entreprise que les salariés ;
  • vous avez l’assurance de bénéficier de l’expertise d’un data scientist junior compétent et qui répond à toutes vos exigences ;
  • aucune démarche administrative particulière à réaliser à la fin de la collaboration.

Les critères pour sélectionner le bon profil data scientist junior en freelance ?

La recherche d’un data scientist junior compétent et disposant de solides connaissances dans le traitement et l’analyse des données est particulièrement complexe. Il s’agit d’un métier très recherché par de nombreuses entreprises, quel que soit leur secteur d’activité ou leur taille.

 

Pour vous aider à sélectionner le bon profil data scientist junior en freelance pour votre entreprise, voici quelques compétences techniques et qualités interpersonnelles que doit posséder le candidat.

Bonnes connaissances en mathématiques

Un bon data scientist junior doit avoir de bonnes connaissances en mathématiques et en maîtriser les concepts fondamentaux. Grâce aux statistiques, le data scientist junior est capable d’analyser et de retirer des informations pertinentes d’un ensemble de données. La maîtrise des concepts de statistiques descriptives (moyenne, médiane, variance, écart-type) est essentielle pour travailler rapidement et efficacement.

 

Il est également important de savoir quand et comment utiliser des techniques d’échantillonnage et les statistiques inférentielles afin de concevoir des prédictions et analyser les tendances.

 

Enfin, des connaissances en algèbre linéaire permettent au data scientist junior de comprendre comment fonctionnent les algorithmes de machine learning. Ces derniers sont particulièrement utiles lorsque des quantités massives de données sont à traiter.

Le machine learning

L’apprentissage automatique, plus communément appelé machine learning en anglais, est une compétence essentielle pour un data scientist junior. L’apprentissage automatique est utilisé en science des données afin de concevoir des modèles prédictifs. En outre, cet outil permet de travailler plus rapidement et de traiter de grandes masses de données.

 

Par exemple, les algorithmes d’apprentissage automatique permettent au data scientist de prédire le nombre de clients que votre entreprise aura le mois prochain en se basant sur les données du mois précédent.

Les langages de programmation

Bien qu’il ne doive pas être expert en programmation, la connaissance de plusieurs langages de programmation est très utile pour un data scientist junior.

 

Les deux principaux langages de programmation utilisés en science des données sont Python et R. Python est un langage de programmation très polyvalent doté de nombreuses bibliothèques de science des données et de prototypes rapides, tandis que R est un langage d’analyse et de visualisation statistiques.

De solides compétences en communication écrite et orale

Un bon data scientist junior doit être capable de s’exprimer de manière claire et simple afin de partager ses résultats avec les différents collaborateurs de l’entreprise, quel que soit leur niveau de compétence.

 

Sans cela, les résultats et les informations obtenus des bases de données ne sont pas stratégiquement exploitables par l’entreprise. Le data scientist doit formuler des recommandations compréhensibles par tous.

Avoir le sens des affaires

Avoir le sens des affaires est une qualité très utile pour un data scientist junior, car cela lui permet d’utiliser de manière productive ses compétences techniques.  En effet, il est en mesure d’identifier les problèmes et les défis qui doivent être résolus afin que votre entreprise puisse se développer et augmenter ses performances commerciales.

Les questions à poser lors de l’entretien avec le data scientist junior

Afin de choisir le bon data scientist junior pour exploiter efficacement les données de votre entreprise, vous devez obligatoirement faire passer des entretiens d’embauche à plusieurs candidats.

 

Pour vous aider dans ce processus de recrutement et jauger les compétences techniques et les qualités interpersonnelles des candidats, voici une liste de vingt questions pertinentes à poser pendant les entretiens.

 

  1. Quelles sont les différences entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé ?
  2. Quel est le plus grand ensemble de données que vous avez traité et comment avez-vous procédé ? Quels sont les résultats que vous avez obtenus ?
  3. Comment et pourquoi mettez-vous en œuvre la régression logistique ?
  4. Quelles sont les compétences techniques et les qualités personnelles que doit posséder un bon data scientist dans le cadre de sa fonction ?
  5. Pourquoi et comment réaliser un arbre de décision ?
  6. Quel est le projet le plus complexe que vous avez réalisé jusqu’à aujourd’hui ?
  7. Pourquoi et comment utilisez-vous une forêt aléatoire ?
  8. Comment traitez-vous les valeurs aberrantes ?
  9. Quelle est la différence entre l’erreur et le résidu d’une valeur révélée ?
  10. Pourquoi R est-il utilisé pour la visualisation de données ?
  11. Quels sont les langages de programmation que vous maîtrisez ?
  12. Qu’est-ce qu’un modèle de régression linéaire ?
  13. Comment avez-vous déjà utilisé une analyse de données pour optimiser une expérience utilisateur ?
  14. Qu’est-ce que le dilemme biais–variance ?
  15. Quels sont les types de biais qui peuvent survenir lors de l’échantillonnage ?
  16. Dans quel cas un algorithme doit-il être mis à jour ?
  17. Qu’est-ce que le Deep Learning ?
  18. Quelle est l’utilité d’un test A/B ?
  19. Quelles sont les bibliothèques les plus couramment utilisées par les data scientists ?
  20. Qu’est-ce qu’une matrice de confusion ? Quelle est son utilité en science des données ?