OPINION. Selon une nouvelle étude, 97 % des professionnels de la data se disent épuisés dans leur travail au quotidien, et 79 % envisagent tout simplement de quitter le secteur. Alors qu’une pénurie majeure de data scientists qualifiés touche actuellement le marché, ces chiffres devraient déclencher l’alarme… Mais qu’est-ce qui explique la « fuite des cerveaux de la Data Science » ? Et comment les entreprises peuvent aider la profession à regagner son statut glorieux de « job le plus sexy du siècle » ? Par Adam Wilson, Senior Vice President et General Manager de Trifacta by Alteryx.
Le métier de « data scientist » a connu une ascension fulgurante dès son émergence au début du nouveau millénaire. Avec des données qui s'imposaient désormais comme l'un des ingrédients clés du succès des entreprises, et devenaient plus accessibles que jamais, les professionnels qui ajoutaient ce nouveau titre à leur CV voyaient leurs prétentions salariales augmenter en un instant.
20 ans après : qu'est-ce qui a changé ? La demande en data scientists continue d'augmenter et atteint un niveau record en 2022. Les annonces publiées sur LinkedIn pour des postes de data scientists en France se comptent par milliers voire dizaines de milliers.
Data Science : l'exode La demande en croissance permanente d'insights orientés data, combinée au manque de compétences en Data Science, au nombre de postes à pourvoir et aux charges de travail insoutenables, a un véritable effet d'entraînement.
Il est clair que ce manque de compétences ne se limite pas à un seul domaine de la Data Science. En plus d'une forte hausse de la demande en data scientists hautement qualifiés, et par conséquent d'une pression accrue sur ces derniers, cette tendance se répercute sur les ingénieurs, opérateurs et autres professionnels de la donnée.
En 1981, IBM lançait le tout premier ordinateur personnel grand public, contribuant ainsi à démocratiser la puissance de l'informatique. Le « Mark 1 » a été largement utilisé en 1944, mais il mesurait 15 mètres de long et 2 mètres de haut.
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