Titre de l'écran-titre (visionné le 17 avril 2024) / Dans ce mémoire, nous souhaitons établir le portrait du marché du travail des développeurs, identifier ses lacunes et fournir une base qui permettra la mesure de l'adéquation offre-demande. Nous exploitons le texte détaillé d'offres d'emploi de développeurs recueillis en 2019 aux États-Unis ainsi que les réponses au "Developer Survey" de StackOverflow de 2019 qui sonde les travailleurs de ce marché. Plus particulièrement, nous employons l'analyse textuelle par modélisation thématique (Latent Dirichlet Allocation) pour segmenter le marché grâce au contenu des offres d'emplois. Nous arrimons ensuite les catégories de développement ainsi créées aux travailleurs sur la base de leurs réponses au sondage. Pour compléter l'analyse, nous effectuons une régression par Least Absolute Shrinkage and Selection Operator sur les salaires afin de voir les caractéristiques personnelles, les compétences ainsi que les catégories de développement créées par modélisation thématique les plus influentes sur le salaire. Nous trouvons que les différentes catégories de développement créées par notre modèle sont plutôt homogènes dans les salaires suggérant une mobilité aisée entre les différents types de développement pour les travailleurs. Le développement de type « Cloud » se distingue tout de même des autres comme étant le mieux rémunéré. Cependant, les compétences précises ont un pouvoir explicatif plus élevé sur les salaires que les types de développement créés par notre modèle d'analyse textuelle. Nous remarquons toutefois que ces compétences précises ne sont pas beaucoup exploitées dans les offres d'emplois alors qu'elles ont un effet significatif sur le salaire. Nous recommandons leur usage pour améliorer l'adéquation sur le marché.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/141883 |
| Date | 19 April 2024 |
| Creators | Demers, Ann-Sophie |
| Contributors | Bissonnette, Luc, Goussé, Marion |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | COAR1_1::Texte::Thèse::Mémoire de maîtrise |
| Format | 1 ressource en ligne (vii, 51 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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