Que dit Indeed sur les métiers de la Data ?
Le marché de l’emploi dans le domaine de la data est en pleine ébullition. Les entreprises, grandes et petites, recherchent activement des experts en data science, en ingénierie des données, et en analyses avancées pour tirer parti de leurs données. Mais qu’est-ce qui est réellement demandé sur le terrain ? Quels outils, compétences et expériences faut-il avoir pour se démarquer ? Et surtout, combien peut-on espérer gagner selon son profil ?
C’est à ces questions que répond ce projet d’exploration des offres d’emploi dans la data, en utilisant les données collectées sur Indeed, l’une des plateformes les plus populaires de recrutement. Un dashboard interactif est disponible via ce lien ou en bas de l’article.
Identifier les compétences et outils les plus recherchés
Grâce à cette analyse, nous avons extrait les compétences, outils et techniques les plus souvent mentionnées dans les descriptions de poste. L’exploration de ces données montre des demandes de compétences qui varient en fonction des types d’offre. Nos analyses montrent également que les métiers de la data ne sont pas limités à la technique. La capacité à collaborer et à communiquer avec des équipes et à comprendre les besoins métiers est souvent mise en avant.
Les entreprises et secteurs qui recrutent le plus
Les cabinets de conseil comme Accenture, EY et Capgemini restent en tête des recruteurs dans la data, mais elles ne sont pas seules. Les entreprises technologiques comme Microsoft ou le secteur public recherchent sont également présents. Parmi les entreprises les plus actives, les cabinets de conseil se démarquent par le volume des postes offerts et la diversité des profils recherchés.
Obtenez une estimation de votre offre !
Le sujet des salaires est souvent au cœur des préoccupations des candidats. Combien peut-on espérer gagner en tant que Data Analyst, Data Scientist ou Data Engineer ?
Nous avons développé un modèle d’estimation des salaires basé sur les descriptions de poste :
- Les salaires sont exprimés en euros et normalisés sur une base annuelle.
- Notre algorithme utilise une méthode de Random Forest Regression pour prédire le salaire potentiel d’une offre donnée.
Avec cet outil, il est possible d’avoir une idée de la rémunération attendue en fonction de la description de l’offre. Vous pouvez ainsi mieux vous positionner dans vos négociations.
Quelles sont les limites ?
Si ce projet offre une vision précieuse des différents profils du marché de l’emploi dans la data, il est important de reconnaître ses limites :
- Représentativité des données : Les offres analysées proviennent uniquement d’Indeed et peuvent ne pas refléter toute l’étendue du marché.
- Quantité limitée de données : Les prédictions salariales sont basées sur un sous-ensemble d’offres où les salaires étaient explicitement mentionnés.
- Normalisation : Certaines approximations peuvent entraîner des erreurs, notamment lors de la standardisation des titres de postes.
Pour qui cet outil ?
Ce projet s’adresse à plusieurs profils :
- Les candidats : Vous voulez connaître les compétences les plus demandées et estimer votre valeur sur le marché ? Cet outil vous donne une vue claire pour orienter votre carrière.
- Les universités : Veille technologique pour permettre aux université et offres de formation dans la data de connaitre les demandes du marché en termes de compétence, d’outils de connaissance.
- Les recruteurs : Comprendre les tendances actuelles et fixer des salaires compétitifs est essentiel pour attirer les talents.
- Les curieux : Ce projet offre une exploration des métiers de la data et des dynamiques du marché de l’emploi.
Conclusion
Le marché des métiers de la data évolue rapidement, et il est crucial de s’informer pour rester compétitif. Grâce à cette exploration des données d’Indeed, vous avez désormais une vue d’ensemble des compétences demandées, des entreprises qui recrutent, et des salaires proposés.