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La pénurie des Data Scientists


La pénurie actuelle des "Data Scientists" ne va pas disparaître rapidement, mais les entreprises ont plus que jamais besoin d'eux pour tirer parti de la valeur de gros volumes de données.



Laurent Leloup
Laurent Leloup
La pénurie est particulièrement grave aux États-Unis, où 80% des nouveaux emplois de Data Scientists créés entre 2010 et 2011 n'ont pas été pourvus.
Alors que les États-Unis devraient créer près de 400.000 nouveaux emplois de Data Scientists entre 2010 et 2015, seulement environ 140.000 diplômés qualifiés pourraient y pourvoir. Pendant que les économies émergentes continuent à produire des talents en Science, Technologie, Ingénierie et Mathématiques (STEM), la pénurie pour seulement les États-Unis dépasse encore les excédents cumulés en Chine et en Inde.

Face à cette pénurie la solution consisterait à créer des équipes de "Data Scientists" au lieu de chercher des solistes.

Il est très difficile de trouver des personnes avec la rare combinaison de compétences que possèdent les Data Scientists. Pour de nombreuses entreprises, l'approche la plus réaliste consisterait à créer des équipes de personnes qui n'ont pas individuellement l'ensemble complet des compétences d'un Data Scientist, mais en tant que groupe, les possèdent tous. Les membres d'une équipe de Data Scientists peuvent inclure un architecte de systèmes, un analyste quantitatif, un analyste d'affaires, un concepteur de visualisation et un ingénieur en logiciel.

Les dirigeants devraient garder à l'esprit les points suivants pour la création d'équipes de Data Engineer-Scientist efficaces :

- Élargir le bassin de recrutement. Rechercher à l'extérieur de votre industrie et même en dehors du monde de l'entreprise. Par exemple, considérons les universitaires, les diplômés en physique et les designers pour les contributions uniques qu'ils pourraient apporter à l'équipe.

- Communiquer, collaborer, mais pas nécessairement réunir tous les talents en un lieu unique. Dans un monde idéal, tous les membres travaillent ensemble au même endroit. Mais les entreprises ne doivent pas renoncer à des équipes si elles ne peuvent pas co-localiser.

- Renforcer l'efficacité et la rétention par l'apprentissage de l'équipe. Encourager les membres à acquérir des compétences par les autres membres, à créer de la flexibilité et à réduire l'attrition.

Laurent Leloup

Pour aller plus loin, téléchargez l'étude ci-dessous "The Team Solution to the Data Scientist Shortage" (PDF 8 pages en anglais).

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Mardi 1 Avril 2014
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