En quoi l’apprentissage automatique a-t-il un impact sur les compétences dont vous avez besoin pour sécuriser votre prochain emploi en tant que Data Analyst ?
C’est inévitable, la science des données et l'apprentissage automatique ont un impact sur les entreprises du monde entier. Lorsque vous êtes spécialisé dans ce domaine, il est important de vous préparer à ces changements. Huxley vous explique comment l'apprentissage automatique a un impact sur les compétences dont vous avez besoin pour sécuriser votre prochain emploi en tant que Data Analyst.
L'avenir se trouve dans les données
Grâce à la science des données, l’apprentissage automatique est l’avenir. Cela permet aux entreprises de prendre des décisions plus rationnelles, basées sur des données et d’avoir un avantage concurrentiel. Beaucoup de personnes perçoivent de manière négative l’automatisation, car elle s’apparente à la perte d’emplois mais ce n’est souvent pas le cas. En effet, l'automatisation entraîne une demande pour un ensemble de compétences plus diversifiées.
Au cours des prochaines années, la demande de spécialistes en science des données deviendra plus importante. Si vous voulez susciter de l’intérêt de la part des entreprises, il est important que vous gardiez vos compétences à jour et que vous restiez au courant des derniers développements en matière de données dans l’industrie. Actuellement, l'IA est la clé et il en ressort une multitude d'opportunités. En tant que Data Analyst ou Data Scientist, il est donc important que vous puissiez:
- Traiter de grandes quantités de données non structurées
- Effectuer des analyses de données complexes avec, par exemple, des techniques de régression
- Construire des algorithmes répétitifs pour l'apprentissage automatique
- Gérer le big data et le traduire en des conclusions compréhensibles; datamining (exploration de données)
L'évolution de l’emploi dans le monde des données
L’emploi dans le monde des données évolue depuis longtemps au niveau mondial. L’IA n’est pas aussi récente que nous le pensons. En fait, elle existe depuis 1956. À l’époque, seule une petite quantité de données isolées et fragmentées était disponible. Mais aujourd’hui, les choses sont très différentes.
Avec l'essor d'Internet, les données sont beaucoup plus facilement accessibles. Cela signifie qu'avec les bonnes données et les analystes adéquats, nous pouvons nous concentrer sur la création de solutions et innover pour faire progresser un business, plutôt que de rechercher des données pour détecter un éventuel problème. Les données accélèrent les choses au sein des entreprises et nous poussent à nous tourner vers l'avenir. De cette façon, nous pouvons détecter les problèmes avant qu'ils ne se produisent. Grâce à l'apprentissage automatique, les tâches répétitives peuvent être automatisées pour permettre aux entreprises d'investir davantage dans l'innovation et la résolution de problèmes.
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La science derrière les emplois et l'impact des données
Outre les données, de nombreux facteurs mondiaux auront un impact sur les entreprises à l'échelle mondiale. Des facteurs politiques, sociaux, économiques, technologiques et démographiques jouent également un rôle dans cette évolution. Cela ne devrait pas empêcher un professionnel de se développer dans le domaine des données, mais une vue à 360 degrés sera nécessaire pour comprendre l’impact sur l’emploi et en tirer des conclusions. Les données sont en constante évolution et les meilleurs emplois de demain n'existent peut-être pas encore aujourd'hui. Il est important de garder cela à l’esprit lorsque vous développez vos compétences de Data Analyst.
Chez Huxley, nous gardons en permanence un œil sur tous les facteurs globaux qui influencent les entreprises, en veillant à ce que vous soyez informé des postes les plus intéressants disponibles dans le domaine des données et de l’apprentissage automatique. Si vous êtes curieux(se), n’hésitez pas à consulter nos dernières opportunités dans le domaine des données. Ou si vous souhaitez en savoir plus sur les spécialistes des données et l’IA, lisez nos derniers articles répertoriés ci-dessous.
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