Publié le20 janvier 2020à10:16, mis à jour le10 octobre 2022à16:18
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Quels vont être les défis majeurs de l’année pour les professionnels de la data ? Et pour les entreprises ? Dans cet article, 6 professionnels ont été interrogés et livrent leurs prédictions pour les prochains mois.
Comment créer des histoires percutantes et convaincantes à partir de données numériques froides et muettes ? Des experts partagent leurs conseils sur la façon d’améliorer vos compétences en matière de narration et mieux communiquer les résultats de vos projets analytiques.
Article en anglais
Data is so important to modern life that it’s become a commonplace to call it “the new oil.” Unlike oil, however, data isn’t finite. It can copied and shared, and exploiting it doesn’t use it up. Exchanging and combining data—not “consuming” it—is how we create value. But when trust in the laws and technology that govern data breaks down, barriers to sharing go up. And that means less value, for people, businesses and society at large.
So how to restore that trust?
Avec la montée en puissance de l’analytique, puis du machine learning et de l’intelligence artificielle (NLP, computer vision, ou Deep Learning) le data scientist occupe désormais un poste clé. Toutefois, trouver du personnel qualifié reste très compliqué. Les entreprises et les éditeurs contournent le problème à leur manière.
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