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L’avenir de la science des données : les facteurs qui façonnent le domaine

Source : Pixabay. La science des données et son importance.
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En tant que l’un des emplois technologiques les plus prometteurs avec les meilleures perspectives de carrière, les scientifiques de données sont devenus l’un des emplois les plus convoités de tous les secteurs ces dernières années. Prenant le place numéro un sur la liste des meilleurs emplois de Glassdoor au cours des quatre dernières années, les professionnels de la technologie se démènent pour décrocher ce poste recherché. 

La science des données est pertinente et importante pour toute entreprise produisant de gros volumes de données, ce qui a conduit à la croissance rapide de l’intelligence artificielle (IA) et à l’adoption de l’apprentissage automatique.

Pénurie de talent en informatique

Même si la science des données reste l’un des domaines de forte croissance pour les nouveaux diplômés, le besoin dépasse de loin l’offre disponible. 

Ci-dessous une vidéo expliquant ce domaine :

La solution consiste à continuer d’accélérer les recrutements tout en cherchant d’autres moyens d’accélérer le processus de science des données et de démocratiser l’accès à la science des données pour d’autres professionnels qualifiés dans des domaines tels que l’analyse. C’est là que l’automatisation de la science des données peut avoir le plus grand impact.

Transparence pour les utilisateurs professionnels

Le manque de confiance de la part des utilisateurs professionnels est l’un des principaux obstacles à l’adoption des applications informatiques. Bien que les modèles d’apprentissage automatique puissent être très utiles, de nombreux utilisateurs ne font pas confiance aux processus qu’ils ne comprennent pas. La science des données doit trouver des moyens de rendre les modèles de ML plus faciles à expliquer aux utilisateurs professionnels et plus faciles à faire confiance aux utilisateurs professionnels.

L’un des autres obstacles à la croissance de l’adoption de la science des données est la difficulté avec laquelle il peut être trop opérationnel. Les modèles qui fonctionnent souvent bien en laboratoire ne fonctionnent pas aussi bien dans les environnements de production. Même lorsque les modèles sont déployés avec succès, une croissance continue et des modifications des données de production peuvent avoir un impact négatif sur les modèles au fil du temps.

Source :

TechRepublic

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