Livre blanc : L’Automatisation en Data Science
Data Scientist : la date de péremption est-elle connue ?
Aujourd’hui, les données sont essentielles et constituent une source précieuse pour les data scientists. Dans cet article, nous découvrirons les méthodes qu’ils utilisent quotidiennement pour transformer les données en insights exploitables pour prendre des décisions.
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Immergez-vous dans l’Ère de la Data Science :
Au commencement des années 2010, la data science se cantonnait aux seules start-ups avant de s’imposer, une décennie plus tard, dans des secteurs de premier plan tels que la finance, l’assurance, le retail, la santé et les organismes gouvernementaux. Selon le U.S. Bureau of Labor Statistics, d’ici 2029, la croissance de la donnée science dépassera celle de tous les autres domaines. L’offre éducative s’est également adaptée, élargissant le recrutement au-delà des profils initiaux provenant des mondes de la statistique ou de la programmation et entérinant la démocratisation de cette activité.
Quelles sont les Grandes Tendances Actuelles de la science des données ?
L’une des tendances majeures actuelles de la data science est son automatisation croissante. Avec l’avènement de l’autoML (Automated Machine Learning), de nombreux aspects de la data science sont en train d’être automatisés. C’est notamment le cas des modèles NLP (Natural Language Processing) et LLM (Large Language Model), en particulier en ce qui concerne la génération de code stable et de qualité.
Et le rôle des Plateformes Low-Code/No-Code dans tout cela ?
Les AI pair programmers évoqués par l’étude de McKinsey ont également largement contribué à l’émergence des plateformes low-code/no-code. Ces systèmes standardisés dotés d’interfaces graphiques facilitent le prototypage rapide et permettent aux « citizen developers » de créer des workflows en assemblant des blocs de code pré-écrits.
Découvrez les Défis et les Opportunités de L’Automatisation de la Data Science :
Malgré les promesses, les défis techniques et culturels persistent. Il y a une pénurie de data scientists, et les organisations ont des difficultés à interpréter les données.
Plongez dans les Profondeurs de la Data Science avec notre Livret Blanc et découvrez comment naviguer à travers les eaux tumultueuses de l’ère numérique avec succès.
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