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Comment résoudre la pénurie de talents dans les emplois liés à la science des données

Les dernières années ont entraîné une explosion des emplois liés à la science des données et la demande est en augmentation. Les analystes de données, les miniers de données, les scientifiques du Big Data, et d’autres titres similaires, peuplent désormais les sites d’emploi en ligne. Il s’agit d’un nouveau domaine et très peu de personnes occupant ces postes, le cas échéant, possèdent un diplôme universitaire dans ce domaine précis.

La plupart des scientifiques de données viennent d’autres emplois ou de carrières tout à fait différentes. Certains d’entre eux étaient des ingénieurs; d’autres étaient des programmeurs, des statisticiens ou des mathématiciens. La plupart des emplois qui nécessitent une solide compréhension de la logique et des statistiques peuvent constituer un point de départ pour une carrière dans le domaine de la science des données. Voici un aperçu de quelques tendances identifiées, proposées et analysées par des personnes comme PwC, Forbes et InData Labs.

Appel à spécialistes et concurrence féroce

Alors que la plupart des entreprises optent de plus en plus pour une approche axée sur les données, la demande en scientifiques de données est plus forte, que ce soit pour le développement interne ou pour les fournisseurs de logiciels proposant des produits SaaS. Il y a une rareté certaine de ces spécialistes; ils doivent avoir une combinaison rare de compétences et une réflexion multidisciplinaire qui n’a pas été encouragée par la plupart des environnements d’entreprise.

Alors que certaines entreprises ont déjà une longueur d’avance sur le marché et ont attiré et formé les meilleurs talents du monde entier, les nouveaux arrivants de ce secteur auront de la difficulté à recruter les bons candidats, ce qui coûtera très cher.

Le candidat idéal pour ces emplois est ce que Tim Brown d’IDEO appelle un individu en forme de T. Cela signifie une personne qui possède une vaste expérience dans un sujet de niche, mais qui possède suffisamment de curiosité et de compétences personnelles pour l’intégrer dans un contexte plus large. Ils sont des gourous dans leur domaine de savoir-faire, mais ils sont lus et curieux pour pouvoir travailler avec les autres et créer de la valeur.

Les entreprises qui recrutent pour des emplois en science des données doivent être prêtes à attendre jusqu’à ce qu’elles occupent ces postes plus longtemps que lorsqu’elles occupent des postes plus généraux.

La mentalité entrepreneuriale dans un environnement d’entreprise

Une autre raison pour laquelle les candidats aux emplois en science des données sont difficiles à trouver dans un environnement d’entreprise typique est que cette approche multidisciplinaire est plus caractéristique des entrepreneurs. Ils doivent relier les points, proposer des idées qui n’ont pas encore été testées et innover.

Une expérience préalable dans des domaines dominés par le nombre aide mais ne suffit pas. En outre, les meilleurs résultats sont obtenus par ceux qui ont une approche curieuse de la résolution de problèmes, au lieu de simplement utiliser les sentiers battus.

Attirer ou développer de tels talents constituera un défi pour la plupart des organisations, car ces personnes sont davantage disposées à créer leurs startups au lieu de consacrer du temps à des emplois de bureau courants.

Alors que les compétences centrées sur les données sont en demande, le monde universitaire rattrape son retard et conçoit des programmes de science des données. Lorsque ceux-ci auront du succès, il sera probablement plus facile de faire appel à ces spécialistes, mais pour les années à venir, la stratégie dominante consistera à convertir des spécialistes de domaines connexes.

Grandir dans le rôle

Bien qu’il soit presque impossible de trouver le bon candidat sur le marché, certaines entreprises devront recruter au sein de l’organisation et aider ces personnes recrutées à développer les compétences nécessaires.

Les exigences initiales pour l’éducation sont assez élevées. Tous les emplois en science des données exigent un B.Sc. en génie, en mathématiques ou dans des domaines connexes. Certains postes peuvent même nécessiter des compétences associées à des études de niveau doctorat. La bonne nouvelle est que ces compétences peuvent être développées et connaître le flux de travail interne et les problèmes qui s’y trouvent facilite la mise en place d’une base de calcul solide.

Ainsi, lors de la préparation de vos budgets RH pour la prochaine année, prévoyez un montant cohérent pour la formation continue de vos experts en informatique.

Migration des universités

L’ensemble des compétences analytiques requises par les emplois liés à la science des données se trouve généralement chez les personnes ayant déjà obtenu un diplôme universitaire. Par conséquent, il est raisonnable de s’attendre à une migration de la main-d’œuvre du monde universitaire vers le monde des affaires, également sous l’effet de taux de rémunération plus élevés.

Le seul problème de ces retardataires, comparé à leurs pairs de l’ingénierie ou d’autres domaines appliqués, est que certains d’entre eux manquent spécifiquement du contact avec des problèmes réels et du contexte commercial. Cependant, comme ces employés ont mis en place le cadre, ils s’habitueront à la nature des tâches de données définies par leurs employeurs.

Plus de titres d’emploi

Le monde des titres d’emploi est actuellement confus, car de nombreuses organisations ont tendance à utiliser les titres comme moyen de gratification des employés. Il n’est pas inhabituel de voir des employés occupant des postes de niveau intermédiaire appelés «VP» simplement pour leur donner un coup de pouce pour leur ego plutôt que pour des raisons financières.

Dans le monde de la science des données, cela crée davantage de confusion en raison de la nouveauté des exigences du poste. Il n’est pas rare d’appeler un scientifique des données l’un des rôles suivants: ceux qui effectuent des requêtes SQL, des nettoyeurs de données, des rôles d’apprentissage automatique (des architectes aux testeurs) et des chercheurs. Comme vous pouvez l’imaginer, chacun de ces emplois constitue un travail séparé. Cependant, jusqu’à présent, ces rôles n’étaient pas suffisamment distinctifs pour obtenir un titre par eux-mêmes.

Au fur et à mesure que la science des données progressera, il y aura moins de démarcation entre les scientifiques des données et les autres rôles, tels que les gestionnaires de produits. Cela se produit déjà dans des entreprises comme Quora, qui sont à la pointe de l’innovation en ligne en matière d’applications de données.

Aucune discussion sur l’avenir des emplois liés à la science des données n’est complète sans mentionner l’impact sur les autres emplois. À mesure que l’automatisation gagne en ampleur et en rapidité, les scientifiques spécialisés dans la gestion de données ont tendance à mettre d’autres personnes hors de leur travail. Même si les emplois ne manqueront pas à l’avenir, il existera un certain déséquilibre entre les postes hautement qualifiés et les emplois les moins qualifiés.


Comment résoudre la pénurie de talents dans les emplois liés à la science des données a été publié à l’origine dans Hacker midi sur Medium, où les gens poursuivent la conversation en soulignant et en répondant à cette histoire.

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