Rapport State of Data Science 2021 [PDF de 46 pages]

 (anaconda.com)
10 points par xguru 2021-07-27 | 1 commentaires | Partager sur WhatsApp
  • Un rapport qui étudie la manière dont le domaine de la data science est en train de croître

→ À travers les tendances adoptées par les entreprises et les établissements d’enseignement, à quoi les étudiants doivent-ils se préparer pour l’avenir ?

  • Enquête en ligne menée par Anaconda.org auprès de 4 299 personnes dans 140 pays

  • Hommes 72 %, femmes 23 %

  • 25~40 ans 50 %, 18~24 ans 24 %, 41~56 ans 18 %

  • Licence 34 %, master 24 %, doctorat 10 %, niveau lycée 13 %

  • Étudiants 27 %, analystes business 11 %, data scientists 11 %, professeurs/chercheurs 9 %, data engineers 7 %, développeurs 6 %

  • Niveau management 26 %, senior 25 %, débutant 15 %, niveau directeur 10 %, principal 8 %, propriétaire/dirigeant/C-level 8 %, VP 5 %

  • Impact du COVID-19 sur les investissements en data science : baisse 37 %, hausse 26 %, maintien 24 %

  • Taille des équipes

→ Solo 19 %

→ 6~10 personnes 44 %

→ 1~5 personnes 29 %

→ 11~20 personnes 17 %

→ Plus de 20 personnes 10 %

  • Leur équipe dans l’organisation : IT 23 %, R&D 16 %, data science avancée 8 %, opérations 8 %, finance 6 %

  • Répartition du temps des data scientists : préparation des données 22 %, nettoyage des données 17 %, reporting & présentations 17 %, visualisation des données 15 %, sélection des modèles 12 %, entraînement des modèles 12 %, déploiement des modèles 11 %

  • Ce qui empêche les modèles de données d’être mis en production

→ 27 % : conformité aux standards de sécurité IT

→ 24 % : recodage de modèles écrits en Python/R dans un autre langage

→ 23 % : gestion des dépendances et des environnements

→ 24 % : recodage de modèles écrits dans d’autres langages vers Python/R

  • Principaux critères lors de l’achat de systèmes pour la data science

→ Performances CPU/GPU 60 %

→ Mémoire 46 %

→ Approbation du département IT 45 %

→ OS 42 %

→ Réputation du support client du fabricant 40 %

→ Marque 32 %

  • Usage de l’open source dans les organisations : autorisé 87 %, interdit 7 %

  • Recommandation de l’usage de l’open source : oui 65 %, non 21 %

  • Comment les équipes sont-elles soutenues pour contribuer à l’open source

→ Du temps spécifiquement alloué pour contribuer à des projets open source 46 %

→ Un financement dédié au développement de projets open source 54 %

→ Présence de membres d’équipe dédiés uniquement à des projets open source 41 %

Usage des langages (Always, Frequently, Somtimes, Rarely, Never)

→ Python : toujours 34 %, fréquemment 29 %, parfois 22 %, rarement 11 %, jamais 4 %

→ SQL : toujours 15 %, fréquemment 20 %, parfois 27 %, rarement 16 %, jamais 22 %

→ R : toujours 10 %, fréquemment 17 %, parfois 25 %, rarement 18 %, jamais 30 %

  • 32 % des répondants prévoient de chercher un nouvel emploi dans les 6 à 12 prochains mois

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