Un data analyst freelance a pour rôle de recueillir toutes les données issues de l’activité de la structure qui sollicite ses services. Ensuite, il traduit ces éléments en données statistiques, puis en informations exploitables. Ces dernières sont utilisées par l’entreprise pour améliorer ses performances. Plusieurs structures, au lieu de recruter un data analyst permanent, préfèrent solliciter les services d’un travailleur indépendant. Découvrez ici la rémunération accordée à ce professionnel dans la journée.
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Quel est le salaire journalier d’un data analyst freelance ?
Il est possible d’exercer ce métier à son propre compte. Néanmoins, la rémunération dans ce cas est inférieure à un professionnel qui travaille à plein temps dans une entreprise. C’est pour cette raison que de nombreuses sociétés préfèrent faire appel à des experts indépendants. Il faut préciser que la rémunération d’un freelance varie en fonction de sa notoriété et de ses expériences. C’est ainsi que certains data analyst expérimentés peuvent gagner jusqu’à 500 € par jour, ou plus. Cependant, le tarif journalier moyen de ce professionnel est de 350 € pour un freelance confirmé, de 280 € pour un data analyst junior, et de 140 € pour un débutant. Il faut relever qu’outre les performances de ce professionnel, il y a deux autres paramètres qui influencent grandement sa rémunération. Il s’agit de :
- La situation géographique : un data analyst qui travaille à son propre compte à Paris a un salaire plus élevé que celui qui travaille en région. Cette différence est essentiellement dû au coût de la vie qui n’est pas le même dans ces différentes régions. Aussi, il y a des pays où ces professionnels sont mieux payés comme aux États-Unis par exemple.
- Le secteur d’activité qui emploie l’expert en analyse de données : plusieurs secteurs de métiers sollicitent les services d’un analyste des données indépendant. Or, ces dernières offrent des rémunérations différentes. Les domaines d’activités qui rémunèrent le mieux ce professionnel sont la finance, l’informatique et l’IT, la santé et le commerce.
Comment se lancer en tant que freelance dans le data ?
Si vous travaillez au sein d’une structure, mais que vous aimeriez désormais vous lancer à votre propre compte, alors, vous devez suivre certaines étapes afin de réussir votre projet. Ces étapes sont :
- Fixer votre taux journalier moyen : pour définir votre TJM en tant que data analyst freelance, vous devez prendre en compte plusieurs éléments (vos compétences, les prix du marché et les charges de votre future société).
- Préciser votre positionnement : il s’agit ici d’identifier les services que vous proposez à vos clients, le type de clients que vous ciblez, le petit plus dont vos clients pourront profiter en vous sollicitant (votre valeur ajoutée).
- Trouver des clients : après avoir créé votre structure et défini votre positionnement, vous allez devoir trouver vos premiers clients. Vous pouvez le faire via le bouche à oreille, sur les réseaux sociaux ou sur les plateformes de freelance par exemple. Cette dernière option vous permet de trouver des missions sans avoir à perdre du temps et de l’énergie pour faire de la prospection.
Développement professionnel continu pour le data analyst freelance
Le monde des freelances en data analysis est dynamique et nécessite une adaptation continue s’ils veulent rester compétitifs. Un data analyst doit en effet maîtriser les outils de base, mais aussi suivre les tendances émergentes dans le domaine de la science des données. Cette démarche implique une formation régulière, la participation à des conférences et des webinaires, ainsi qu’une veille technologique constante pour comprendre et implémenter les dernières innovations. Le fait de s’armer de nouvelles compétences et de certifications peut ainsi directement influencer leur tarification et leur attractivité sur le marché.
Application pratique et spécialisation
Au-delà de la maîtrise des outils de data science, le data analyst freelance doit également considérer une spécialisation dans des secteurs porteurs qui valorisent particulièrement l’analyse des données, tels que la finance, la santé, ou encore le marketing digital. Cette spécialisation peut ouvrir la porte à des projets plus complexes et mieux rémunérés. Elle permet en outre de se distinguer dans un marché de plus en plus encombré, où les entreprises cherchent des experts capables de fournir des insights très précis pour des problématiques spécifiques. Une telle approche demande un engagement en continu dans l’apprentissage et l’adaptation aux besoins spécifiques de ces industries.