Osservando i dati sui corsi offerti dalle università, il consorzio ha individuato i limiti critici:
Frammentazione
I corsi sono frammentati nel tempo e nello spazio. La durata di un corso di data science varia da una settimana a un semestre o un master di 1-2 anni. Sono organizzati come lezioni frontali o tramite piattaforme web.Disomogeneità
Il programma di questi corsi è molto diverso. Anche se il profilo di data literacy è spesso connesso a competenze in visualizzazione dati, statistica, machine learning, ogni corso dà pesi diversi a questi macro argomenti. Di conseguenza, non esiste un profilo di competenza omogeneo per l'alfabetizzazione dei datiNon qualificato
Non esiste un sistema di qualificazione riconosciuto a livello europeo relativo alla data literacy e alla professione di data science.Inadeguatezza
Le esigenze del mercato del lavoro non sono state adeguatamente analizzate. È chiaro che non c'è ancora un dibattito maturo su questo argomento tra il mondo accademico e le impreseGli obiettivi generali dei progetti derivano dalle sfide e dai bisogni identificati durante l'analisi dei bisogni e sono i seguenti: