Fragmentação

Os cursos são fragmentados no tempo e no espaço. A duração de um curso em ciência dos dados varia de uma semana a um semestre, ou de 1 a 2 anos num mestrado. Estes cursos são organizados em aulas presenciais ou em plataformas web.

Heterogeneidade

Os conteúdos programáticos desses cursos são muito diferentes. Mesmo assim, o perfil de literacia em dados está frequentemente ligado a competências em visualização de dados, estatística, machine learning, cada curso atribui pesos diferentes a estes macrotópicos. Como resultado, não há um perfil de competências homogéneo para literacia de dados.

Sem qualificação

Não existe um sistema de qualificação reconhecido a nível europeu, relacionado com a literacia em dados e a profissão em ciência de dados.

Inadequação

As necessidades do mercado de trabalho não foram devidamente analisadas. Claramente ainda não existe um debate maduro sobre este tema entre a academia e as empresas.

Definir

Definir um entendimento comum sobre o que uma pessoa literata em dados deve saber e é capaz de fazer, não apenas como trabalhador, mas também como um cidadão ativo.

Projetar

Projetar e desenvolver estruturas didáticas e inovadoras, relacionadas com literacia de dados, que reflitam as visões e necessidades da academia e do mercado de trabalho.

Promover

Promover uma cultura de literacia de dados entre os cidadãos europeus.

Capacitar

Fazer com que os alunos graduados adquiram as competências em dados necessárias para o mercado de trabalho e para participarem ativamente na sociedade civil.