Data Miner freelance

UX Designer, Développeur full-stack…

Le Data Miner ou spécialiste de la fouille de données assure l’analyse des grandes masses de données collectées par les entreprises. L’objectif ? Élaborer des indicateurs d’analyse utiles à la mise en place de plans d’action marketing et commerciaux. Pour cela, il possède un large éventail de compétences mathématiques, statistiques et informatiques cruciales à l’exécution de ses missions.

Les Data Miners peuvent être sollicités par différents types d’entreprises : de la grande distribution aux assurances en passant par l’industrie pharmaceutique, ce profil IT peut appliquer ses connaissances à différents secteurs d’activité. Quelle est la formation d’un Data Miner ? Comment sélectionner un Data Miner freelance ? Quelles sont les compétences techniques et relationnelles que doit posséder un Data Miner ? Quels sont les outils dont a besoin un Data Miner pour mener à bien ses missions ? Nous répondons à l’ensemble de ces questions dans les lignes qui suivent.

Qui sont les Data Miners inscrits sur Freelance.com ?
32 ans d’âge moyen
5 ans d’exp. en moyenne
Taux journalier moyen d’un Data Miner freelance
Junior 170 €
Intermédiaire 401 €
Confirmé 223 €
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Quelles sont les compétences que doit maitriser un Data Miner ?

Les Data Miners possèdent des compétences non seulement techniques, mais également des connaissances en marketing et en commerce.

Les compétences techniques du Data Miner

Un Data Miner est issu d’une formation en informatique et en statistiques. Ainsi, il possède des compétences :

  • en informatique et en génie logiciel (développement en Python et en Javascript) ;
  • en statistiques et en probabilités ;
  • en algorithmique ;
  • en gestion des données ;
  • en informatique décisionnelle.

Les connaissances en informatique du Data Miner lui permettent de manipuler les données mises à sa disposition chez ses clients.

Les compétences marketing, économiques et marketing du Data Miner

Avec l’expérience, il est également en mesure de développer des connaissances économiques et commerciales, au vu des enjeux business portés par les projets auxquels il participe. Dans ce contexte, le marketing est également un domaine dans lequel le Data Miner peut développer de nombreuses connaissances. Ainsi, en plus de ses compétences techniques relatives à l’informatique, le Data Miner doit également présenter un éventail de connaissances en business cruciales à l’exécution de ses missions. Celles-ci lui permettent d’avoir le recul nécessaire sur les besoins de chaque projet et d’adapter l’utilisation de ses compétences techniques à chaque client et au secteur d’activité qu’il investit.

Quelles sont les qualités d’un Data Miner freelance ?

Un Data Miner est un professionnel capable de s’intégrer au sein d’une équipe de travail constituée de différents profils IT principalement, tels que les Data Scientists, les ingénieurs en Machine Learning ou encore les Business Analysts.

Il doit être en mesure d’utiliser efficacement ses compétences métier, mais également ses compétences relationnelles et comportementales (soft skills). Ces dernières lui permettent de communiquer facilement avec ses coéquipiers et d’assurer des présentations efficaces au sujet de son avancement lorsque cela lui est demandé.

Aussi, le Data Miner doit également être capable de vulgariser et de faciliter la compréhension de ses travaux et des informations qu’il arrive à extraire des données.

Le Data Miner, en tant que profil technique et informatique, a également besoin de maintenir une veille technique et de se former tout au long de sa carrière pour éviter l’obsolescence de ses compétences techniques.

Dans quel projet intervient un Data Miner freelance ?

Les Data Miners peuvent être sollicités à intégrer différents types de projets et dans divers secteurs d’activité, tels que :

  • l’analyse des assortiments de produits dans la grande distribution et le retail ;
  • l’extraction d’informations de tickets et de factures clients ;
  • l’exploration du panier moyen des clients d’une entreprise donnée ;
  • la détection de fraudes et d’anomalies dans le secteur bancaire, de la finance et des assurances ;
  • l’analyse des profils et la segmentation des clients (élaboration de profils clients) ;
  • l’optimisation des heures de travail des employés grâce à l’analyse du trafic client.

Les missions pour lesquelles sont sollicités les Data Miners nécessitent la définition d’un use case ou d’un objectif business précis au préalable. En effet, l’exploration et l’extraction d’informations depuis les données d’entreprise doivent être guidées par un objectif clairement défini pour aboutir à une utilisation commerciale ou marketing utile et exploitable.

Par ailleurs, les Data Miners peuvent être amenés à apporter leur expertise dans l’élaboration d’outils d’analyse et d’exploration de données automatisés et autonomes. Ces outils peuvent ensuite être vendus ou utilisés directement par les clients du Data Miner, pour automatiser ou simplifier les procédures de traitement de données en interne.

Quels sont les outils d’un Data Miner ?

Les Data Miners ont recours à différents outils dans l’exécution de leurs missions. Ceux-ci peuvent être :

  • les langages de programmation tels que Python ou Javascript, qui peuvent être utilisés pour créer des scripts sur mesure ou permettre l’utilisation de librairies ou de frameworks basés sur ses langages. Ces derniers regroupent les outils de calcul scientifiques ou les bibliothèques de Machine Learning tels que Pandas, Scikit Learn, NumPy, etc. ;
  • les outils et les langages d’analyse statistique tels que R ou SAS, qui permettent au Data Miner d’effectuer des analyses exploratoires des données, ou encore la génération de rapports et de résumés de calculs en lien avec la Data analysée. Au sein de ces outils, le Data Miner peut implémenter des pipelines de traitement des données qui lui permettent d’automatiser de nombreuses tâches et d’accélérer son travail ;
  • les librairies et les frameworks dédiés aux algorithmes de fouille des données, parmi lesquels on peut citer KNIME ou Orange. Ces outils garantissent, entre autres, la possibilité d’appliquer des algorithmes de classification, de réduction des dimensions ou de régression sur les données utilisées par les Data Miners.

Les outils utilisés par les Data Miners peuvent être payants (SAS, RapidMiner) ou Open Source (KNIME, Orange, Python, Javascript, R). Enfin, les Data Miners, et en tant que profils IT, sont capables d’appréhender les outils de gestion de projet informatique et de travail collaboratif tels que Jira, GitLab, Miro, Slack, etc.

Pour qui travaille un Data Miner ?

Un Data Miner peut intégrer les équipes Data ou Business Intelligence (BI) de divers acteurs économiques. Son principal objectif est d’aider ses clients à optimiser le fonctionnement de leur entreprise. Il est ainsi sollicité comme consultant au sein des structures suivantes :

  • les acteurs de la grande distribution et du retail ;
  • l’industrie pharmaceutique, parapharmaceutique et cosmétique ;
  • les banques et les assurances ;
  • les entreprises de Fintech et de la finance ;
  • les organisations de service public (santé, environnement, etc.).

Comment se former au métier de Data Miner ?

Afin de devenir Data Miner ou de se former au Data Mining, il est possible d’envisager différentes voies, notamment :

  • les masters en Data Science ;
  • les masters Big Data et gestion des grandes données ;
  • les masters en statistiques et Big Data ;
  • les parcours informatiques au sein des écoles d’ingénieur.

Dans les parcours informatiques généralistes tels qu’en école d’ingénieurs ou les masters de développement informatique et de génie logiciel, les apprenants peuvent se spécialiser et s’orienter progressivement vers le Data Mining grâce à leur projet de fin d’études, leurs stages ou une alternance.

La formation des Data Miners s’articule autour d’un socle de connaissances mathématiques, informatiques et statistiques que l’on peut définir ainsi :

  • le développement informatique et le génie logiciel ;
  • les statistiques et les probabilités ;
  • la Data visualisation ;
  • les algorithmes dédiés à la fouille de données.

Les futurs Data Miners sont également formés à la gestion de projets informatiques et les méthodes qui lui sont afférentes (Agile, Scrum, Kanban, etc.).

Comment choisir un Data Miner freelance ?

Un Data Miner peut être sélectionné en fonction de critères métiers, fonctionnels et économiques. Ceux-ci concernent :

  • l’expérience du profil étudié ;
  • les technologies qu’il maîtrise et celles qu’il préfère ;
  • son portfolio et les retours de ses anciens clients ;
  • le budget de la mission ;
  • les honoraires du consultant en Data Mining ou son Taux Journalier Moyen (TJM).

Les offres de mission dans la Data Mining doivent permettre aux travailleurs indépendants qui y postulent de connaître, entre autres, les technologies utilisées durant la mission, les modalités de travail (distanciel, présentiel, mi-temps, temps plein, etc.), le secteur d’activité ainsi que la durée du projet.

Les profils de Data Miners ayant eu à travailler dans le secteur d’activité du client possèdent l’avantage de connaître les enjeux business, marketing et économiques relatifs au marché de leur recruteur. De ce fait, ils ont un recul plus intéressant sur les problématiques à traiter durant leurs missions.